越影视觉，让AI看见这世界的繁花-电子发烧友网

2024年，AI大模型的热度持续增高，全世界都在期待大模型会给我们带来哪些变化。要让前沿的AI技术落地，要让遥远的智能化浪潮走进日常生活，还需要一些切实可行的产业通道，否则AI终究是一粒遥远的种子，难以在千行百业中开出繁花。

在AWE 2024，我们可以看到各个领域的厂商都在展示AI技术，推出AI产品，但其中有一件作品，或许值得我们更多关注。那就是来自海思的——越影视觉解决方案。

3月14日，2024年中国家电及消费电子博览会（AWE2024）在上海拉开帷幕。海思以“以创新领新境”为主题，向业界展示了“5+2”智能终端解决方案。其中就包括“越影视觉”。

AI行业有一个判断，叫做爆火的总是自然语言处理，真正发挥作用的却是机器视觉。同时还有大量数据表明，绝大多数AI推理任务应该在端侧完成，才能发挥AI技术的最大效率。

而全新升级的越影，就是在视觉芯片中集成了最新的AI大模型技术，将端侧、CV、大模型等关键词融合为一。

这样的越影视觉，将给视觉芯片产业带来哪些改变？AI大模型，如何在无人机、摄像头、运动相机的沃土中开出繁花？

我们可以一起走进AWE 2024，看看第一次来到这个舞台的海思，为我们带来的视觉盛宴。

千行百业智能化，离不开机器看清，看懂

随着AI技术的广泛发展，具有主动识别能力的机器视觉摄像头，已经成为无人机、摄像头等领域的标配。

但随着产业发展与技术进步，我们却会发现相关领域的视觉能力依旧具有不小的挑战。总体来说，无人机、摄像头等领域的视觉+AI挑战，可以归纳为三点：

1.通过云端算力来实现机器视觉任务，带来了高成本，高延迟，稳定性差的问题。

2.传统视觉芯片搭载的CNN算法架构泛化性和通用性较差，带来了个性化AI需求难以满足，AI开发成本过高等问题。具有更强泛化性的Transformer大模型架构还难以在视觉场景落地。

3.视觉芯片的联接能力、安全能力等综合能力不理想，导致多设备组成的场景化方案难以实现。

这些难题，给安防、机器视觉、影像产品等领域带来了诸多痛点。总体来看，实现将AI大模型固化在硬件端，形成围绕智能需求的场景化视觉解决方案，已经迫在眉睫。

而就在此时，越影视觉完成了具有行业引领意义的升级。

当越影，开出AI的繁花

新一代越影视觉解决方案具有诸多智能能力上的进化点。其中最引人注目的，就是其在硬件侧固化了Transformer大模型算子，为Transformer在端侧芯片运行提供了硬件加速，从而实现了大模型与端侧视觉能力的跨时代结合。

根据相关数据统计，如果基于传统的机器视觉算法，一个相对垂直的应用场景，用户往往需要采集100万以上数量的数据，才能实现98%的准确率与98%的召回率。而基于开放域大模型，则可以通过每个需求十张图片左右的数据量进行微调，即实现了90%的准确率和95%的召回率，算法开发的工作量降低了90%以上。由此可以看出，越影视觉将大模型与端侧机器视觉结合，能够极大降低视觉类AI算法的综合成本开销，带来了更敏锐的即时反馈，从而全面提升视觉芯片的智能化水平。

端侧大模型，是越影视觉全新升级四大创新点中的一项。总体来看，四大创新点包括：

1.专业图像。越影视觉实现更强的AI算力赋能，打造了全面升级的AI ISP能力，从而让设备获得更好的黑光全彩效果。

2.极致智能。端侧AI大模型的加入，极大降低了AI开发成本，提升了机器视觉算法的应用边界。

3.星闪互联。面向未来更广阔的短距物联需求，越影视觉解决方案集成了具有更快更稳联接，以及AI抗干扰能力的星闪技术。伴随着星闪的全面崛起，越影视觉也将通过星闪与其他海思提供的芯片解决方案同频协作，带来更多智能化价值。

4.全栈安全。在安全能力上，越影视觉解决方案还将AI技术带到了安全能力当中，实现了安全隐私能力的升级。

综合来看，AI技术全面促成了越影视觉的产业差异化，同时通过综合性、多层次的技术创新，越影视觉在AI算法应用、图像质量提升，以及安全隐私方面都实现了行业领先。各个方向、领域的技术如同繁花，开在越影身上，也开在了视觉能力智能化升级的路途中。

让视觉，结出场景的硕果

AI技术，构成了越影的核心差异化优势。这种优势与多个领域的结合，最终形成了适配场景化应用的整体视觉解决方案。

目前阶段，以安防为代表的多个产业，对视觉芯片的整体升级需求来自三个方面，即智能能力、物联能力与安全能力。

而越影的综合能力差异化也来自三个方面：

在智能领域，越影实现了芯片级的端侧AI技术，完成了端侧大模型的固化，让万物识别，万物检测成为可能。

在物联领域，越影带来了鸿蒙原生。从而基于鸿蒙特性，极大降低了产品的物联化开发成本，并且通过支持星闪联接，带来了更强大的全场景短程通信能力。