嵌入式人工智能处理器为

很多朋友对嵌入式人工智能处理器为不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

.自动驾驶打造开放计算平台在当今数据量飞速增长的时代，数据类型多样化，数据采集无时无刻不在进行，其中数据类型更集中在视频和音频数据中。视频资料的全面总结、交叉分析甚至细微线索，都能反映出城市、社会、行业、人物的状况。

在视频数据成为城市公共数据主流后，数据分析也迎来了新的挑战和高要求。拿简单的摄像头，门禁，大门等。举个例子，视频数据整天抓拍，人、车、路、环境等等数据复杂混乱，管理部门的效率和工作压力可想而知。

因此，在视频数据分析上，业界普遍认为应加强前端智能化，让摄像头、闸机在采集数据的同时，智能选择有效数据，上传到云数据平台供管理部门制定方案，减少存储空间、部署成本、运维成本和人力投入，让海量数据便捷、高效、实用地服务于人民群众。

其中，需要从算法、芯片、算力等方面发力。以最低的能耗、最低的成本、最强的计算能力，提升相机的智能化，将智能化变成落地的应用服务。今天，CCID团队走进第二十届中国国际高新技术成果交易会，与地平线智慧城市事业部总经理刘俊华进行了深入交流，探讨智慧城市的算法、芯片和人工智能解决方案开花结果。

刘俊华总体介绍，地平线始终专注于人工智能芯片和算法在各垂直场景的应用研发，为广泛行业的用户提供基础支撑。

他以智慧城市解决方案为例，介绍了最新的芯片研发和落地进展。该方案集成了地平线大规模人脸捕捉识别方案、地平线XForce edge AI计算平台等。前者根据智慧城市视频数据的激增和计算能力的挑战，引入自主研发的嵌入式人工智能视觉芯片—— Sunrise 1.0处理器，在前端低功耗实现大规模人脸检测、跟踪、抓拍和比对。

芯片方案还可以在快照的同时提取特定人群的人脸信息。最新的Sunrise芯片单帧最多可检测200张人脸，实现1080p @ 25 fps的全帧人脸检测，前端支持5万人人脸比对，识别准确率高达99.83%，可广泛应用于商场、体育场、公共娱乐场所、客运站等人员密集场所，大幅提升平安城市安保和安检效率。

此外，地平线XForce edge AI计算平台是一个面向拥挤场景的计算平台，由此产生的密集人群人体分析方案可以广泛应用于AIoT和边缘计算的未来城市场景。如客流统计、自动建档、消费者搬家、场景热力图、消费者行为分析等。并能实现交通、安防等城市公共场景中高效的人脸、头部和人体检测，以及多人人体骨架点和单案例分割结果。

在人工智能、物联网、边缘计算开放之后，AIoT正在让万物互联、智能无处不在成为现实。不仅单个摄像头和智能终端可以独立进行数据预处理，而且数据可以共享，让管理者和人们实时掌握城市各个角落的运行情况，人们可以提前选择出行路线，管理部门可以调配资源做预案措施。正是芯片研发的不断突破，实现了智慧城市解决方案的落地。

据了解，horizon XForce edge AI计算平台基于BPU2.0处理器架构(Bernoulli架构)，高效完成视觉感知和识别，在功耗和性能上比GPU优势明显。它具有高性能、低功耗、易于集成和使用等特点。可以完成基于稀疏和定点神经网络的各种深度学习任务，实现人脸和人体快照识别、人体行为分析、视频结构化等功能。

刘俊华举例说，目前二代芯片在一代芯片的基础上迭代，目前的处理能力可以达到国际领先芯片产品的2-3倍，同时功耗大幅降低。此外，由于基于Horizon BPU2.0(伯努利架构)的处理器架构，平台可以平滑迁移到即将流片的Horizon Sunrise 2.0芯片上。

除了智慧城市领域，地平线芯片还与大众、奥迪等国际知名主机厂就自动驾驶达成合作。真正L4、L5级别所需要的芯片和计算能力，是现在的芯片产品无法满足的。由于车辆应用环境的特殊性，目前试验中使用的高能芯片产品在商业推广上很难量产。

地平线专注于自动驾驶这一未来城市的“标配”市场空间，凭借高性能、低功耗、无需水冷的嵌入式自动驾驶产品在市场上拥有巨大优势。

基于BPU自主研发的嵌入式人工智能处理器BPU，构建了自动驾驶开放计算平台Horizon Matrix 3354，能够以31W的功耗同时进行30个类别的像素级语义分割、3D物体检测和行人骨架识别。它可以支持多个摄像头图像、毫米波雷达和激光雷达的同时输入，使自动驾驶车辆配备醒目的眼睛，实时感知最新、最全面的车道标志和环境因素。最近Horizon Matrix刚刚获得了2019CES官方奖——CES创新奖。

在谈到人工智能芯片和算法的未来落地场景时，刘俊华表示，在粤港澳大湾区和高新园区更加成熟后，地平线也在积极探索与更多城市和地区的合作机会，希望为智慧城市、智慧驾驶、智慧零售的建设提供人工智能技术支持，让人工智能赋能万物，惠及民生。

以上知识分享希望能够帮助到大家！