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西井红姐统一彩色主图库发现很难用一颗芯片去

时间:2018-07-31 16:37 来源:未知 作者:jige188 阅读:
  在2016年开端在做芯片之后,西井发现很难用一颗芯片去做通用的解决计划,必定要和场景做深度绑缚。
  
  于是他们找第一个使用场景——港口。
  
  “咱们经过芯片本地端的图象辨认做了一个体系,一起开发使用层,在开发使用层的进程傍边,咱们得到了用户的需求,说港口需求自动驾驶来协助他们用无人化的方法去完成更低的运营本钱和更安全的运营操作流程,以及他们对全港口自动化的全体解决计划。”西井信息科技有限公司创始人、CEO谭黎敏指出。
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  西井就经过这样的场景来驱动产品,把技能和商场的需求作为一个双轮驱动,以这样的战略往前推动。
  
  “一起由于自身咱们是做芯片的,在汽车电子傍边,AI芯片其实是图象处理和数据交融这两部分,是一个未来有很大需求的点。” 谭黎敏表明。
  
  2017年10月西井流片28纳米,2.5×2.5mm的双核DeepWell,首度在芯片上完成了二值神经网络(Binary Neural Network)的片上(On-Chip)在线(On-line)学习。
  
  “能做片上学习,这是咱们和其他几家友商的不同。咱们这颗芯片确实是和深度学习相同,和场景红姐统一彩色图库是深度绑定的,咱们依据特定的场景和数据去练习多少模型算法,” 谭黎敏指出,拥12800万个神经元,经过专属指令集调整芯片中神经元资源的分配,学习与辨认速度远远高于运行在通用硬件(例如,CPU, GPU)上的传统方法(例如,CNN),且功耗更低。
  
  西井的自动驾驶现在有两款产品:一款是和全球港机商场占80%占有率的常常,协作的无人跨运车,完全是无人驾驶的,这个是在特定区域内的L5;还有无人驾驶的集卡,现已进入实际的订单阶段。
  
  针对成功获取订单的诀窍,谭黎红姐彩色统一图库敏共享了两点:首要,和业务场景是深度吻合,咱们的方针十分清晰,就是去解决自动驾驶。
  
  其次,咱们做了全栈式开发,包含操控这部分,一起加上咱们最早之前在港口内做的解决计划,咱们的调度体系、咱们的出产作业体系、给用户红姐统一彩色主图库提供全职业的解决计划,对用户来说不需求到不同的集成商处去做集成。
  
  “之前AI界大牛也以为未来AI的一些壁垒是逐步经过职业壁垒来建立,和咱们主意有一些谋合。”谭黎敏指出。
  
  物流:又一个有钱景的关闭场景接下来第二个使用场景也是一个关闭场景——物流。
  
  为什么挑选物流?
  
  “由于首要物流是一个创造价值的职业,在这个进程傍边用户对传感器的价格没那么灵敏,由于当咱们的计划帮客户节约人力的时分,港口一辆车能够节约30-40万的司机工资开支,传感器一年不到就能够帮他省回来。”谭黎敏指出。
  
  物流场景里没有敞开路途的交通法规影响,并且这个场景里会有一些稳妥去协助用户消除忧虑。
  
  当然,关闭场景不是一味的只有简略。
  
  “在港口咱们要做到车辆的操控和定位精度是两公分,由于车辆需求跟大型的机械做交互,需求设备去抓集装箱,所以在这个进程傍边精度要求十分高,由于集装箱锁空就是两到五公分左右。” 谭黎敏泄漏,也正是这个难点,促成了这次的订单。
  
  下一代芯片,走向模块化西井的下一代芯片是一个新的深度学习加速器。
  
  “由于咱们觉得做第一颗芯片的时分和场景实在是绑定得太痛苦了,所以咱们的初衷是以各个模块去独立做晋级,去做模块化,咱们还能够做定制化,一起咱们能够做高效,经过这些灵敏的方法去进行装备,完成咱们对不同的场景的一个适用性。”
  
  008ednc20180727一起咱们也会去针对不同的生态和软件硬件,去做很好的兼容。
  
  “作为一个芯片公司,咱们在做自动驾驶的一起,考虑芯片怎么推动,作一个整合的计划。”。