视觉芯片作为行业的上游，引领着行业技术创新，芯片厂商本就是寡头市场，要想在市场上有一席之地，芯片不断迭代是必然的。海思的回归，给现有芯片厂商带来的压力还是挺大的，曾经的视觉芯片老大号召力依旧，一回归市场就已经有不少方案商跟随，推出基于海思Hi3516CV610模组方案，蛋糕就那么大，被瓜分一块就少一块，其他芯片厂商该如何应对？

市场的内卷，对芯片原厂的能力要求越来越高，从差异化到更完整的解决方案，定位差异化是突围的一种办法，比如更具性价比的芯片方案，不过所有芯片厂商也都在下沉，或许提升芯片开发和创新的效率，产品系列覆盖更多类型客户更为有效，原来两、三年一颗，现在能否一年一颗；原来有性价比高的芯片，现在能否快速补其高、中、低不同系列的方案，满足不同客户需求；还有视觉芯片是否还能有更快的技术创新，新的技术方向又在哪里？在视觉物联《2024视觉IOT消费市场分析报告》中，我们就有提及目前芯片厂商都在做的几个方向：黑光AI-ISP、低功耗AOV、AI，其实皆与AI关联。

以前的AI或许更多是炒概念，现在的AI已经能够解决具体技术问题和拓展更多场景应用，未来的AI会成为基础能力，你没有AI，或许产品根本卖不出去，安凯微在“AI定义未来”开发者技术论坛上通过新一代产品给我们做了很多诠释。

图片来源：安凯微开发者技术论坛

安凯微发布新一代带算力的孔明2代系列芯片。该芯片采用了双核RISC-V架构，内置2T OPS NPU，集成了安凯微第五代ISP、自研IPU等，功能非常全面，满足市场上低功耗、多目、黑光全彩、AI等多样创新方案需求，在AI能力的应用上大概可以总结几点：

在这方面，现在的芯片厂商已经不能仅仅是在硬件满足需求，还得助推方案商快速落地，特别是AI，落地不了应用场景，算力也就是空摆设，所以芯片原厂要么有自己AI算法团队，要么有合作非常密切的算法公司，不过对芯片原厂来说通用算法还成，如果是细分算法原厂目前也较难以做到，与算法公司合作在商业闭环上又很难实现，算法谁来买单？是芯片原厂、是方案商、还是用户？这是目前AI在识别精准度之外的另一个难点。

       未来端侧芯片算力还可以做什么？

大视觉模型应用及多目标检测技术展示

现在视觉芯片已经是2T算力，未来端侧算力可能也会越来越大，但是在成本等各方面因素下，肯定也会有个平衡，未来端侧AI能解决目前的痛点吗？端侧算力还能做什么？安凯微发布会给我们的答案是端侧大模型，在交互上端侧大模型是能让AI真正落地，并拓展更多应用场景的。AI多模态大模型在图像、声音、语言等多方面能力，以及端云大模型结合，AI算法识别精准度会大大提升，交互上有更多且更好的体验，并且AI成本会降低n倍。有用不贵且体验好，用户还是有意愿买单的。就像现在大受追捧的AI PC、AI手机一样，未来AI IPC不局限是一个安防设备或者看护设备，可能是交互中心，可以对话，也可以通过它与其他智能终端交互等等。

更多关于视觉芯片、视觉消费类产品发展趋势与行业动态，欢迎参与视觉物联8月28日在深圳国际会展中心（宝安）举办的“IOTE 2024·深圳IOT视觉物联产业生态大会”，届时将与行业人士一起更深入地从多维度探讨行业市场现状及未来趋势。