圖像處理和計算方法多樣，人工智能需要視覺處理器

　　據麥姆斯咨詢介紹，本報告重點闡述與圖像處理所需硬件相關的市場情況。在攝像頭背后，根據使用目的，也許有多種方法(方案)來處理原始圖像數據。這些方法通常分為“查看”或“分析”圖像以理解攝像頭及其系統周圍的環境。不過，這些方法可能需要不同類型的硬件。

視覺處理器和視覺處理單元示例

　　對于可視化，將原始數據轉換為人眼可見圖像的算法已經存在很長時間，并在性能和質量方面進行了優化。硬件也在并行發展，體現在圖像信號處理器(ISP)方面，允許從圖像像素級別進行處理。然而，為了圖像分析，新的算法需要計算能力以實現理解周圍環境所需的精度，尤其是深度學習等人工智能算法。這就是視覺處理器(VP)的用武之地，其目標是分析完整的一幀圖像，而不僅僅是像素級。

處理和計算硬件類型

　　本報告根據與圖像信號處理器和視覺處理器的關聯性，對處理和計算硬件類型進行分類。在業務層面，分類比較簡單，一些公司為芯片設計提供許可證(license)，這被稱為知識產權(IP)業務;其它公司直接出售芯片，這被稱為硅(Silicon)業務。

知識產權(IP)廠商和硅(Silicon)廠商

　　視覺處理器爆發性增長，圖像信號處理器低速穩定

　　人工智能促使視覺系統中的硬件發生變化，并且已對一些細分市場產生了重要影響，例如，Mobileye在汽車領域的掀起的變革。圖像分析增加了很多價值，因此，圖像傳感器廠商越來越多地將軟件功能集成到其系統中。如今，圖像傳感器必須超越“拍攝圖像”——能夠“分析圖像”。

從圖像信號處理器到視覺處理器

　　但是，如果要運行圖像分析軟件，則需高功率計算和內存，這導致了視覺處理器的研發和應用。根據Yole市場統計，視覺處理器市場正在爆發性增長，2018年至2024年期間的復合年增長率(CAGR)高達18%，預計2024年將達到145億美元規模。同時，圖像信號處理器保持低速穩定增長態勢，2018年至2024年期間的復合年增長率僅為3%，預計2024年將達到42億美元規模。

　　圖像處理和計算相關硬件出貨量和市場營收(2018~2024年)

　　人工智能開辟新應用，促進成像市場繁榮

　　應用于成像市場的處理和計算硬件已經分為兩種不同的商業模式。知識產權公司沒有實體產品，但芯片公司出售物理實體——處理器。每種類別的領導廠商都很容易從市場上發現，ARM和Synopsys是知識產權領域的領導者;豪威科技(OmniVision)、Mobileye和安森美半導體(ON Semiconductor)是芯片領域的領導者。

　　圖像處理和計算硬件領域的競爭格局

　　本報告讓讀者了解人工智能的出現對成像市場的影響。目前，人工智能已經進入一些視覺系統，為移動設備、汽車、計算和監控行業開辟了新的“視角”，主要應用包括生物識別、自動駕駛、行為識別、人體識別和跟蹤等。

　　人工智能在智能手機中的應用

　　視覺處理器在汽車領域應用

　　值得注意的是，歷史廠商一直在努力應對人工智能的到來。這使其它公司能夠進入該行業，包括像蘋果(Apple)和華為(Huawei)這些的智能手機公司，像Mobileye這樣的創業公司，以及其它領域的公司(如NVIDIA進入汽車應用領域)。然而，由于趨勢是朝“低功耗、永遠在線的計算硬件”方向發展，因此，歷史廠商將重新回歸到游戲之中。人工智能技術在許多領域保證了光明的未來——軟件和硬件的快速發展。這對于整個視覺系統領域來說，是非常令人興奮的!本報告將解釋人工智能技術的重要性。