11月23日，<与非网>主办的"2022 AI视觉技术论坛"在线成功举办。与非网资深行业分析师张慧娟分享了在AI视觉领域的独家调研成果，来自长安大学的副教授/AI领域专家杨云、虹科电子机器视觉项目技术总监徐嘉隆和AMD大中华区汽车业务系统架构师毛广辉，则分别围绕AI视觉在多个领域的需求与实现进行了主题分享。

　　《与非网2022 AI视觉产业调研报告》发布

　　与非网资深行业分析师张慧娟分享了《与非网2022 AI视觉产业调研报告》，AI视觉作为人工智能当前发展和应用上都比较成熟的领域，从资本热度、市场规模、场景泛化能力、对传统产业的带动效应等角度，都是产业的主战场，且增长动力较为强劲。

　　当前，市面上主流的AI视觉方案可以划分为三大类，分别是：低功耗AI视觉方案、AI IPC模组方案和AI算力盒子。对于这些AI应用的落地与实现，算力在其中的作用非常关键。与非网报告分析了约20家国产芯片厂商的产品和应用情况，既有传统的芯片厂商，也有初创和跨界从事芯片开发的企业，面向手机、安防、金融支付、人脸识别闸机、智能门铃、家用摄像头、机器人、车载视觉等应用。

　　与非网报告显示，为AI视觉系统提供算力支持的计算架构中，CPU+GPU架构占41.8%，CPU+DSP占36.4%，CPU占30.0%，CPU+NPU占23.2%，CPU+FPGA占23.2%，CPU+DSP+NPU占11.8%。

　　从受调研企业所提供的AI视觉方案类型来看，定制化方案占53.2%。这反映了两层信息：第一，AI视觉方案面向的应用场景确实非常碎片化，需要大量定制化的方案来匹配用户需求；第二，过度的定制化不利于产业的规模化发展，也成为当前AI大规模落地的一个主要瓶颈。未来，通过模型的不断优化，以及算法泛化能力的提升等，行业在推进方案规模化落地方面还有较长的路要走。

　　结语

　　在算法、算力、数据的并行驱动下，AI视觉产业得以迅速发展。不过，面向极度碎片化的下游应用，离不开传感器、控制器、AI芯片、算法平台、软件框架等多个环节更为高效的融合和协同创新。这也给AI视觉产业的生态建设提出更高要求 -- 整个生态必须更加开放、合作。

　　<与非网>主办的"2022 AI 视觉技术论坛"，为行业搭建了良好的沟通平台, 共享最新技术和市场动向，促进产业沟通、交流与合作，为开放、合作的生态交融带来助力。未来，<与非网>将继续以多视角、多维度、多方式聚焦产业发展，为我国电子产业的数字化、智能化升级贡献力量。

　　"2022 AI视觉技术论坛"在线会议回顾