隨著大模型時代到來，模型參數呈指數級增長，達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態和任務發展為支持多種模態下的多種任務。在這種趨勢下，大模型訓練所需算力巨大，遠超單個芯片的處理速度，而多卡分布式訓練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國產大模型技術發展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓練平臺SpeedDP就可以通過大量的數據注入，讓AI進行不斷的模型訓練，不斷地深度學習能夠讓AI更加聰明，為目標檢測、目標識別提供幫助。圖像算法工程師的工具利器。天津快速圖像標注優勢

激光反無設備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板，將設備部署在預定區域，AI圖像處理板在算法的加持下，實現對禁飛區域空中目標的24小時不間斷AI巡邏，能夠快速發現、鎖定、處置目標，在數秒內利用高能激光毀傷無人機目標。要想到達更加精細的識別目的，板卡的性能很關鍵，同時視頻數據的質量同樣重要。高幀頻的相機能夠捕捉更多畫面細節，這樣高性能圖像處理板在進行AI識別處理時，就能夠獲取更多信息，識別的精度就會提升。像成都慧視開發的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點，通過RK3588和FPGA接口的深度定制，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實現更精細的數據處理。河南快速圖像標注產品SpeedDP能夠減少機械式的圖像標注工作。

在很長一段時間內，傳統的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監控糧庫，一旦發現害蟲就能夠立即向管理平臺發出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復雜的糧庫環境，一個高性能能夠快速處理數據的圖像處理板是關鍵。

工業4.0就是無人作業的天下，各行各業都在進行無人化改造，農業領域也不例外。近年來隨著政策的不斷導向，我國已經成功建立了31個無人農業作業實驗區。這些無人農業作業試驗區覆蓋水稻、玉米、小米等14種作物，累計投入智能農機和系統62萬臺(套)，智能化作業面積達到1.7億畝。綜合抽樣統計，作業效率提升60%、人工減少50%、土地利用率在95%以上。這些無人農業區利用無人機、無人車進行作物的播撒、澆灌、施肥等一系列操作，而無人設備要想實現這些功能要么是人工的遠程精細操控，要么就是靠圖像處理來實現完全的自動化。后者通過在無人設備上加裝高性能的AI圖像處理板，這些圖像處理板在算法的賦能下，能夠實現精細的目標識別和檢測，例如無人機，在無人機上安裝慧視光電推出的微型雙光吊艙，吊艙內置圖像處理板，無人機在起飛后能夠自動識別哪些是作物哪些是其他物體。SpeedDP有4+3的功能組合，為不同需求的客戶提供定制化服務。

傳統意義上的圖像跟蹤主要分為兩種，一種是通過在一定載體上安裝定位設備并結合無線傳輸設備對載體的實時位置進行定位或描繪出移動軌跡，這種跟蹤設備主要用于消防、戶外探險等領域；另一種跟蹤設備主要是指圖像跟蹤板，根據技術發展的過程，有基于DSP的圖像跟蹤板和基于AI芯片的圖像跟蹤板兩種，其原理是通過提前在圖像跟蹤板中裝入目標圖像，跟蹤板在視場內尋找類似的目標實時檢測，找到之后進行實時跟蹤。隨著AI芯片的大規模應用，以及客戶對跟蹤板性能要求的提升，傳統的基于DSP的圖像跟蹤技術已經難以達到應用的要求，很多總體單位對跟蹤設備提出了智能學習、多目標檢測、打了不管、更高的識別率等要求，基于AI的跟蹤設備得到了越來越廣泛的應用，例如各種空中偵查設備、抓捕設備、智能邊海防設備、船用光電設備、智能化彈等都需要各種各樣的智能圖像跟蹤設備進行匹配。SpeedDP標注圖像很快速。廣東安全圖像標注功能

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“啟明935A”系列芯片已經成功點亮，并完成各項功能性測試，達到車規級量產標準。啟明935A是行業首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片，但并非單一芯片，而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再結合靈活的封裝方式，快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連，雙芯雙向帶寬128GB/s，四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入，可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。天津快速圖像標注優勢