Innovation und Durchbruch von heimischen KI-Chips: Chancen und Herausforderungen im Edge-Terminal-Zeitalter
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Nach der Explosion großer KI-Modelle ist der Rechenbetrieb nicht mehr auf die Cloud beschränkt; immer intelligentere Algorithmen laufen jetzt lokal auf Edge-Geräten.Intelligente Kameras erkennen menschliche Formen und Verhaltensweisen, Fahrzeugterminals überwachen das Fahren in Echtzeit, industrielle Kameras erkennen Fehler automatisch und Robotersauger identifizieren Ziele offline.und stärkste Heimat-Ersatz Schlachtfeld, was den inländischen SoC-Anbietern ein Fenster in der Multimedia- und KI-Verarbeitung bietet.
Edge-AI-Markt: Das am schnellsten wachsende und dichteste KI-Schlachtfeld
Streng genommen teilt sich der Edge-AI-Markt in Edge-Terminal- und Edge-Server-Segmente.Edge-Terminals (in diesem Artikel) sind MassenvolumenSie erfassen die Umgebung und verarbeiten Video/Stimme vor Ort, liefern Edge-AI-Funktionen und unterstützen die Hardware.
Welche Geräte zählen als Edge-Terminals? intelligente Kameras (IPC, intelligente Türglocken, Dashcams), Kameraen für die industrielle Vision und QC-Terminals, Fahrzeugmodule (AVM, DMS, DVR, ADAS-Assist),Einzelhandelskioske mit Selbstbedienung, Smart-Home-Geräte (Lautsprecher, Staubsauger, Appliance-Steuerungen) und Smart-City-Edge-Knoten müssen alle die Verarbeitung lokal durchführen.
Zwei technische Wege für Edge-AI-Chips: SoC-Integration vs. diskreter KI-Beschleuniger
Edge-AI-Chips folgen zwei Wegen: einem SoC mit integrierter NPU für kostengünstige, leistungsarme Vollintelligenz oder einem diskreten KI-Beschleuniger, der Rechenleistung für mehrmodelleigene, belastete professionelle Schlussfolgerungen hinzufügt.
SoC (System on Chip) integriert CPU, GPU, KI, Video, Audio und Peripheriegeräte in einem Werkzeug.
Rockchip RK3576, ein Allzweck-Edge-AI-SoC: 8-Kern-CPU (4×A72 + 4×A53); 6-TOPS-NPU (INT4/8/16, FP16); Mali-G52 GPU; 8-K-Decodierung, 4-K-Codierung; Multi-MIPI-CSI für mehrere Kameras, mehrere Displays (DSI),Ziel sind industrielle Tablets, KI-Kameras, Fahrzeug-DVR, Roboter-Vision.
HiSilicon Hi3403V100 verbindet AI-ISP (Bildverbesserung + AI-Ko-Optimierung). Ein Pro-Vision-SoC mit Quad A55, 10-TOPS NPU eng mit ISP zusammengeführt. High-Spec-ISP zeichnet sich bei Hintergrundbeleuchtung und schlechten Lichtern aus;Multi 4-K Video E/A■ hohe Einsatzeffizienz für Erkennung/Verfolgung.
Wie Aufgaben effizient auf CPU, GPU, NPU und diskreten Beschleuniger aufgeteilt werden können?Vorverarbeitung auf GPU/CPU, Schlussfolgerung auf NPU/Beschleuniger, Nachverarbeitung auf CPU?ist die wichtigste Leistungschwierigkeit.So wurden KI-Beschleuniger geboren.SoC verwaltet Systemplanung, Video, Grafik, Benutzeroberfläche; Accelerator führt Modelle aus und liefert KI-Rechenleistung.
Rockchip RK1820, ein NPU-Coprozessor für eine leistungsstarke Edge-KI, fungiert als zweites Gehirn. 20-TOPS-NPU, eigenständige Modelldurchführung, INT8/16/FP16;Paare mit RK3576/3588 über PCIe für eine höhere Inferenz.
Heimische KI-Chip-Positionierung: Gewinnen Sie durch die richtige Spur, nicht durch das Stapeln von Spezifikationen
In Edge AI sind TOPS, CPU-Kerne und Prozessknoten wichtig, aber das Überleben hängt von der Wahl der richtigen Spur ab.
Rockchip: Das umfassendste Portfolio und das stärkste Ökosystem
Das Ziel von Rockchip ist nicht der schnellste Chip, sondern das reichste Ökosystem.Vollständige Rechenleiter: RV1103/1106 für leichte Kameras; RV1126/1109 für Sicherheitsstandard; RK3576 für mittlere / hohe Endgeräte; RK3588 für Flaggschiff-Edge; RK3688 für High-Computing-Core der nächsten Generation.Diese Matrix ist die universelle Basis für einheimische Geräte von IPC mit geringer Leistung bis hin zu industriellen Gateways, AR-Brillen, Roboter, Bildungsboxen, Fahrzeug-DMS/CMS.Technischer Vorteil: ausgewogene Multimedia + ISP + KI; starke Codecs, ISP und ausgereifte RKNN-Tool-Kette.
Allwinner: Ultra-Light KI + Ultra-Low-Power IoT
Nicht für große Modelle, sondern für massive IoT- und Konsumgeräte.Position: geringe Leistung, hohes Volumen, kostensensibel. Smart-Lautsprecher (reiche I2S/PDM/Mic-Unterstützung), leichte AI-Kameras, kleine Gerätesteuerung, TTS/Sprachterminals. V853/V831: ultraleichte AI-SoC.R-SerieAllwinner verfolgt Szenarien mit 10 Millionen Einheiten, nicht TOPS.
Amlogic: Multimedia King, KI als Bonus
Weltweit führend in OTT-Boxen und Smart-TV-SoCs.Position: Home Media Hub + Consumer Smart Device. KI ist ein Verstärker; Kernstärken sind Videodekodierung, HDR, A/V-Synchronisierung, TV/OTT-Ökosystem.AIO für Heimunterhaltung.
Fullhan, Sicherheits-Vision-Spezialist
Fast ausschließlich Überwachungskameras.Position: sicherheitsspezifisches SoC. Stärken: starker ISP, starke Komprimierung, strenge Kostenkontrolle, enge Ausrichtung auf Hikvision/Dahua-Ökosysteme. Flaggschiffe: FH8856, FH8852.Fullhan gräbt tief in die einzige riesige Überwachungsbahn., die Stabilität und die Kosten gewinnen.
Ingenic: Ultra-Niedrigleistung + Ultra-Leichte KI
MIPS-basierte, tragbare und Smart-Home.Position: leichte Smart Devices, winzige Pakete. Anwendungen: intelligente Türglocken, leichte IPC, Kinderuhren, Micro-Edge-Knoten. Merkmale: geringste Leistung, hohe Integration, geringer Fußabdruck.AISoC-Reihe für Lichtsichtnachweise.
Wirkliche Bedürfnisse von Edge-AI: Nicht mehr TOPS, sondern Interface Matrix + Szenario Fit
Zwei Jahre lang ging es nur um TOPS3, 6, 12 als ob größere Zahlen bessere Chips bedeuten.
Bei Überwachungskameras, Industriekameras, intelligenten Türglocken, Fahrzeug-DMS/ADAS zählt: genügend Kameraanschlüsse? (MIPI-CSI, DVP), wie viele Videostreams? Echtzeit-Codierung? (H.264/H.265/8K/4K),ISP-TuningqualitätIn der industriellen DTU, Smart Gateway, Robotern, Energie-Szenarien, Peripheriegeräten übertreffen TOPS: doppelte GbE/2.5G/RGMII/SGMII, RS232/485/CAN/UART, Wi-Fi/BT, 4G/5G-Module, mehrere USB/SPI/I2C.In intelligenten Steuerungen, Aftermarket-Auto-Displays, AR/VR, Smart POS, Prioritätenverschiebung auf Display-Ports (MIPI-DSI, HDMI, eDP), Unterstützung von mehreren Bildschirmen, Benutzeroberflächenleistung (GPU/Grafik), mit KI als Helfer, nicht als Star.
Schlüsselwörter für den Aftermarket im Automobilbereich: Stoßbeständigkeit, Spannungswechsel, ‐40-85 °C, eMMC-Lebensdauer, Multi-CSI für DMS/OMS/ADAS, Video-Latenz auf ms-Ebene.
Edge AI ist die beste Spur für heimische Chips; die Gelegenheit kommt nicht aus dem Stapeln von TOPS, sondern aus dem Wissen um die Szene und der Nachfrage.und Heimgeräte werden die Bühne sein, in der sich inländische Chips bewährt.
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