纵观信息产业发展历程，从个人电脑时代到移动互联网时代，承载高性能计算的芯片决定新型计算平台的基础架构和发展生态，并掌握着产业链最核心的话语权。传统硬件架构难以满足AI时代深度学习的要求，新的算法需要新的硬件来支撑。同时，芯片的结构将越来越像“大脑”，类脑芯片、智能芯片等将是人工智能的发展方向。
视觉芯片集成高速图像传感器和大规模并行图像处理电路，能够模仿人类视觉系统视觉信息并行处理机制，解决现有视觉图像系统中数据串行传输和串行处理的速度限制瓶颈问题。人工智能视觉芯片与摄像头的关系是：芯片做的是大脑，摄像头做的是眼睛。
人眼的成像是非常聚焦的，只看到关注的东西。而当AI算法解决了该问题后，前端成像就有了目标，可以把所有的资源都调配到关注的对象上，取出噪音的处理过程，可以更高效智能地处理视觉信息。这种根据AI的需求来成像，能解决很多以前解决不了的问题。
现在，新的人工智能视觉已从数据中心迅速发展到边缘，最专用集成电路和片上系统IP正在围绕一个主题发展，即从视觉信息的预处理，到传统的计算机视觉算法，然后再用神经网络进行边缘推理，产生对象检测、识别以及适当的动作，是包括计算机视觉深度学习在内的多种机器学习的总称。
这些网络的设计旨在使用数字等效物和感知器来模拟人脑的神经元和突触，它们通常需要经过训练，才能识别视觉等数据中的模式，然后当遇到新的数据时，就可以从中推断出数据可能的含义。
在过去十年，由于可负担计算能力的增加，以及卷积神经网络及其所用传感器的发展，视觉处理一直在以指数级的速率进步。具体而言，若能根据传感器、数据集和SLAM算法输入去“了解”世界并对其“开发出”表征模型，那么系统就可以开始掌握周围环境及其在空间中的位置，并做出预测和采取行动。
在对人工智能而非提高像素的需求推动下，特别是在由计算机视觉和数据驱动的决策制定方面，GPU领域已出现一场革命：神经网络的到来已使视觉处理成为现代世界的关键因素。因此，机器人处理操作、智能监控摄像头以及汽车高级驾驶辅助系统等相关行业都发生了变化。随着这类技术的全面涌现，未来还将出现更多新的应用。
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