【逻辑选股】云天励飞(688343)，专注动态人像识别技术研发，国内视觉AI领域优质企业！
meta发布的Sam，AI可能再掀热潮！
4月6号，Meta发布Segment Anything Model（SAM），该模型可以用于分割图像中的一切对象，即使是训练数据中没有见过的对象。SAM可以使用各种输入提示包括点击，框选和文字，指定要在图像中分割的内容，并且可以灵活集成其他系统，比如将AR/VR头盔的用户视线作为提示来选择对象，也可以将分割输出用作其他AI系统的输入，用于3D建模等任务。
SAM初步验证了多模态技术路径及其泛化能力，相当于计算机视觉领域的GPT-3。当前，概念股如下:
模型及应用：大华股份、海康威视、云从科技、千方科技、商汤科技等
工具厂商：当虹科技、万兴科技、星环科技等
算力：英伟达、海光信息、寒武纪、中科曙光、易华录、拓维信息、四川长虹、神州数码、东华软件、常山北明、景嘉微、工业富联、浪潮信息、光通信产业链等。
而云天正是此应用的真命天子。→公司是国内视觉AI领域优质企业，自研算法技术达到行业领先水平，自研芯片已实现流片、量产，“端云协同”技术路线加速AI整体解决方案的灵活落地。公司具有大规模场景解决方案落地能力，是业内较早实现动态人像系统在国内一线城市大规模落地的人工智能企业之一，有望助力公司在未来的城市级解决方案构建中，实现更高效的方案推进。
云天励飞是为数不多的自成立之初就坚持自研AI芯片的人工智能企业，凭借领先的计算机视觉技术，云天励飞在数字城市、人居生活等诸多领域实现业务落地，也正因为接触了大量的实战业务，云天励飞在算法和芯片研发上，都更理解场景的需求。
当前，机器人市场上存在两种需求并存的情况。既有直接采用单芯片SoC方案的厂商，但也存在大量需要以低成本利旧升级的厂商。
针对后者的需求，云天励飞基于自研AI芯片DeepEye1000打造了Mini PCIe AI加速卡，能够快速满足机器人厂商对现有产品和方案智能升级的需求。
据了解，云天励飞自研AI芯片DeepEye1000采用22nm制程工艺，单芯片提供2Tops可编程运算能力，能耗比高达2Tops/W，工业级宽温在-40℃至+85℃之间。
该芯片具有可编程、高效率、智升级等特点。应用云天励飞DeepEye1000的厂商不仅能够直接应用云天励飞自研的上百种计算机视觉算法，也能够通过云天励飞的开放的工具链，搭载自研或第三方厂商的算法。
目前，云天励飞已与普渡科技、赛特智能等机器人厂商合作，基于DeepEye1000打造的加速卡IPU-X100已运用在送餐机器人、消杀机器人等多种类型的服务机器人中，在不改动机器人现有方案的基础上，帮助机器人快速实现AI能力的扩展。
动态人像识别技术只是云天励飞人工智能创新应用的一个缩影。基于“算法芯片化”的核心能力和“端云协同”技术路线，云天励飞打造了物联感知汇聚、算法赋能服务、知识图谱构建的全链式平台，构建起数字城市智能协同发展体系，以人工智能推动城市智能化、数字化升级。
创新识别技术。2014年，陈宁创立了深圳云天励飞技术股份有限公司，专注于视觉人工智能产品研发。公司最先落地的项目就是动态人像识别系统“深目”。
“深目”不仅为云天励飞带来了掌声和荣誉，也让陈宁在国内人工智能应用领域摸索出更多经验。随后，云天励飞开始在算法、芯片和大数据等领域发力，获得极大进展。从成立至今，云天励飞从不到10人的团队发展到近千人的规模，应用场景逐渐扩展到城市治理、智慧园区、智慧社区等领域。
陈宁曾表示，只有实现算法、芯片、大数据三大要素的融合，才能实现人工智能技术的应用。“如果把人工智能比作一个人的话，算法相当于它的灵魂，芯片是躯体，大数据则是支撑AI（人工智能）技术迭代的养料。”云天励飞副总裁郑文先说，“场景定义算法，算法定义芯片，智能终端在不同应用场景下对算力、功耗、时延存在多元化需求，需要AI芯片具备低成本、高适配性等特性。”
2019年，云天励飞第二代自主知识产权AI芯片实现商用，实施独特的“算法芯片化”技术路线，面向应用场景打造“软硬一体”解决方案。
“算法芯片化不是简单的‘算法+芯片’，而是一种芯片设计方法与流程，是基于对算法关键计算任务在应用场景中的量化分析，通过处理器指令集、架构及工具链的协同设计，提升芯片应用的高效性、灵活性和易用性。”云天励飞副总裁、芯片产品线负责人李爱军说，由于在城市及多个场景中得到广泛应用，芯片和算法在实战中训练和迭代，为云天励飞技术沉淀打下坚实基础。
设备智能化，芯片是基础，设备之间大规模协作则需要“端云协同”做保障。“‘端云协同’可以减少访问延迟，提高响应速度，增强信息处理能力，保障信息安全，为业务发展提供驱动力。”郑文先说，“端云协同”让终端和云端有机交互，算力算法在端侧与云侧动态分配，实现了数据前端智能采集和云端处理，机器根据需要进行快速反应和准确行动，进一步提升了场景适应能力。
赋能智慧城市。在深圳市龙岗区，云天励飞协助龙岗区政务服务数据管理局建立的AI算法服务平台，在城管、交通、市监、消防、水务、工地六大领域31个场景实现应用，形成了城市治理全天候智能分析和预警模式。
云天励飞基于智能化、标准化的感知网络，分布式、集约化、自适应、自学习的城市超脑，以及多个AI赋能的智慧应用，形成城市智能体系，以数字化、智能化技术提升城市管理和运行效率。
“智能分拨、精准推荐，让业务自流转是AI算法服务平台的特色和优势。”云天励飞市场方案总监莫若龙说，在多种算法支撑下，AI算法服务平台可根据不同部门的职责进行智能分析，提醒相关部门及时处置。以往人工实时查看视频图像，一个人同时看20路视频，一周大约能发现10个事件并推进处理。而使用AI算法服务平台，系统可全区域24小时监测并实时推送事件，有效缓解了基层执法监管压力。
针对传统人工道路巡检效率不高、巡检人员安全保障有待提升等问题，云天励飞设计出道路智慧巡检系统，对道路网裂、凹陷、积水等信息实时采集、分析，不仅能动态展示巡检结果，还能实现道路检测与维护数据流程一体化。
云天励飞的算法、芯片、大数据能力不是孤立布局，而是融合发展。“算法芯片化”是核心技术能力，能实现算法在芯片上的最佳效能。而落地具体场景，则通过算法芯片化技术能力搭载应用来实现。
目前，云天励飞人工智能应用项目已在深圳、青岛、成都、杭州、上海、北京等城市落地。“在人工智能的发展过程中，算法、芯片、大数据、应用四位一体的协同闭环和迭代，推动形成数字城市智能协同发展体系。”郑文先说，面向未来，云天励飞将继续赋能数字城市发展，在建设数字中国、助推数字经济发展方面发挥重要作用。
2月19日,2022深圳马拉松在深圳市民中心广场开赛!据了解,本届深马设马拉松(42.195公里)、半程马拉松(21.0975公里)两个项目,总参赛规模为20000人,其中马拉松10000人(含团体),半程马拉松10000人。
云天励飞是本次深圳马拉松的赞助商之一,为深圳马拉松提供了核心的AI识别能力,可通过视频分析,检测出骑自行车、吸烟等违规行为,维护比赛公平;并且能够及时捕捉到跌倒、推搡等危险动作,全面为参赛选手的安全保驾护航。
云天励飞为深圳马拉松打造的赛事智能识别系统只需几个小时即可完成部署,这背后离不开云天励飞的核心产品——智能边缘分析设备。这款设备内置了云天励飞自主研发的AI芯片,仅需1台设备,就可以完成对马拉松沿途所有摄像头数据的高效分析,并且可根据实际需求,按需灵活调配识别算法,完全无需改造原有监控系统。
这款内置云天励飞自研AI芯片的智能边缘分析设备,还能运用在智慧酒店、智慧园区、智慧商业文旅等诸多场景,可为各行各业带去更低成本、更高效的AI方案。未来云天励飞也将持续探索,用更先进的原创技术、更好用的AI产品,让人类生活更安全、健康、便利、愉悦。
2018年4月25日，在云天励飞召开的芯片专题媒体沟通会上，云天励飞联合创始人、CEO陈宁提到，云天励飞正在研发的一款面向嵌入式端的边缘人工智能芯片IPU (inteligence processor unit)已取得阶段性成果，计划今年年中流片，2019年上半年正式商用。时隔仅不到4个月之后，8月16日，云天励飞的IPU已成功流片。
云天励飞IPU聚焦嵌入式视觉智能终端
据介绍，云天励飞AI芯片的技术路线是通过设计一系列面向多层神经网络的可编程处理器，应对人工智能算法的快速迭代。“我们首创的‘自适应云 端’AI系统架构，可通过云端逻辑控制终端芯片，自动更新终端芯片的算法和功能。”据云天励飞联合创始人、CEO陈宁介绍，云天励飞自主研发的专用深度学习神经网络处理器芯片，采用ASIP设计思路，提供ASIC级别高性能和低功耗，也能提供处理器级别的指令集灵活性。同时，采用异构计算多核SOC架构，集成多处理器单元，并行分布式处理与集中控制系统。
与传统芯片迭代速度相比，AI芯片迭代更快。“目前来说，算法每半个月迭代一次，AI芯片则要同步迭代，而传统芯片的迭代是按年计算。现有的CPU或GPU无法满足嵌入式端视觉AI应用。”据云天励飞研发副总李爱军表示，通用CPU在神经网络加速上速度慢，性能上满足不了对嵌入式端的需求；GPU性能是够的，但功耗高、成本居高不下。“所以，我们觉得有必要去研究适应新型神经网络的深度学习处理器架构芯片。”而云天励飞研发的芯片是面向嵌入式端的边缘计算人工智能芯片，专注智能视觉，聚焦在安防、智能商业等领域的场景应用。
拥有国内顶尖ASIP矢量处理器芯片设计团队
“云天励飞做芯片不是临时起意，而是从公司创立之初就开始了芯片的布局。”据陈宁介绍，云天励飞早在2014年就有了完整的“机器学习与视觉智能处理器”AI芯片解决方案，并获得2015年深圳孔雀团队第一名。
在当时，云天励飞的芯片研发团队是国内AI芯片界唯一有芯片商用经验的团队，陈宁本人是中国第一款商用矢量处理器芯片的设计者，而芯片团队主导者李爱军是原中兴通讯手机芯片的研发负责人，主导研发了国内第一颗28nm手机芯片商用(2010)和国内首款LTE多模手机芯片商用。
陈宁说，“我们的芯片研发团队是国内顶尖的ASIP矢量处理器芯片设计团队，主要的骨干团队成员有丰富的矢量处理器、复杂SoC芯片设计经验，且平均设计经验超过10年。”
IPU具有高能低耗、可编程、可云端升级等特点
据了解，云天励飞在2016年完成了第一代深度学习神经网络处理器NNP100的研制，并基于FPGA载体实现商用。
李爱军介绍说，NNP100深度结合云天励飞自研深度学习算法，与自研神经网络模型深度耦合，具有强大的运算处理能力以及灵活的模型pooling能力，设计上支持PE数量根据场景需求任意扩展和裁剪，非常灵活，同时它又具有高性能、低时延和低功耗技术优势。
云天励飞自主人工智能芯片IPU成功流片。“相比之前的应用效果，采用NNP100后FPGA加速卡，计算性能相比GPU提升2倍，功耗减低5 倍，时延减低100倍。”李爱军介绍，目前NNP100应用在云天励飞的DeepEye100智能盒子和DeepEye200服务器加速卡产品上。基于NNP100的技术基础，云天励飞已经在研发第二代深度学习神经网络处理器NNP200，并取得阶段性成果。NNP200将集成于云天励飞IPU (inteligence processor unit)芯片上，并用于智能终端产品。
据介绍，云天励飞的视觉AI芯片具有2Tops/W的高能量效率。与Nvidia开源的nvDLA相比，相同运算力下，在很小的内存带宽下，算法模型效率可以提高18倍。与麒麟970相比，相同运算力下，比970的性能提高4.4倍。
“云天的芯片除了高能低耗的优势之外，还能实现可编程，远程一键升级。芯片可同时处理多路高清视频，此外，通过片间级联还可进行扩展。”李爱军说，多芯片级联，相当于搭积木一样，一颗一颗之间通过板级互联进行扩展。通过级联扩展最多可以同时处理64路视频。
“我们采用业界领先的22nm工艺，工艺的性能、功耗、面积经过仿真、分析、比对，对比业界主流的28nm工艺，都具有一定优势，性能提升约10%，功耗降低约15%，面积减小15%-20%。”陈宁还提到，云天励飞的IPU芯片计划在今年年中实现流片，并在明年上半年推向商用，最终通过模式创新，打造一个开放赋能的芯片平台。
云天IPU最大亮点——对场景理解更为深刻
相比传统的芯片，AI芯片更注重“从场景到算法，从算法到芯片”。正因为不同于以往从硬件出发的思路，AI芯片的行业形态和商业模式正在发生着变化。目前，AI芯片的应用场景主要集中在安防、智能家居和消费电子、自动驾驶、云计算、智慧城市等行业。
“由于目前还不存在适用于所有通用算法的嵌入式AI芯片，确定芯片的应用场景就显得尤为重要。”陈宁提到，过往三年，云天励飞深耕安防领域，最先提出了针对安防行业“云 端”的解决方案，真正做到将AI技术落地于垂直场景。
而云天励飞的拳头产品“深目”系统，在深圳和全国已建设在线智能前端设备10000多路，动态人像数据量150 亿，是全球最大的动态人像数据库。“在场景定义算法，算法定义芯片的今天，我们的算法训练来源于真实的场景，这也意味着在我们的芯片对场景的理解更深，我们知道应该如何去优化才能做到最好。”陈宁还提到，“算法 芯片 数据”的闭环生态是云天励飞的核心竞争力，同时，云天励飞也是国内唯一一家同时拥有算法、芯片和数据三个要素的公司。
2025年，让1亿摄像头拥有“AI芯”
中国已经成为世界上视频监控发展速度最快的国家，我国一些一线城市已经实现了监控摄像头的100%全覆盖。据行业调查公司IHSMarkit的最新统计数据显示，目前中国在公共和私人领域(包括机场、火车站和街道)的监控摄像头安装量目前已有1.76亿个，未来三年该数量将会成倍增长，达到6.26亿个。
“云天励飞想做的，就是用芯片的产品，去激活这些传统的摄像头。在2025年，让1亿摄像头拥有‘AI芯’。”