今年是高交会二十周年，与以往不同的是，记者发现今年的场馆中不仅少了像高通、英特尔、英伟达这类负责“撑门面”的国际芯片巨头，更少了很多像C端无人机以及VR这类“浮夸”的娱乐型应用。纵观整个场馆从华为、中兴这类本土芯片大厂以及百度这类巨头，到地平线、商汤、思必驰、云天励飞及奥比中光这些AI芯片独角兽们，无一不将产品重心聚焦在智慧城市领域，就连AI算法大厂虹软也都来“凑凑热闹”，令整个高交会看上去就像是一口智慧城市的“淘金池”。
1、地平线
编者最早关注地平线还是在自动驾驶领域，当时(去年12月)地平线在北京的发布会上正式推出了其首款面向自动驾驶领域的“征程(Journey)1.0处理器”，为本土自动驾驶芯片“助威”。而今，地平线摇身一变成为了向智慧零售、城市人脸抓拍以及智慧水务等领域进军的本土AI芯片领导者。
本次高交会上，地平线不仅展出了专注自动驾驶领域的“征程(Journey)1.0处理器”以及智慧城市应用的“旭日1.0处理器”。更推出了一系列基于这两款高算力AI芯片的智慧城市应用，比如大规模人脸抓拍系统、智慧水务系统、动作识别系统以及智能驾驶系统等。
现场，地平线市场负责人告诉华强电子网记者：“智慧城市领域地平线已跟进多个应用场景，比如大规模人脸抓拍识别方面，基于旭日1.0处理器，并引入了人脸姿态分析和质量评判机制，可极大提高有效的抓拍人脸的数量，单帧最高检测200个人脸，1080P@25fps全帧率人脸检测，支持前端5万人底库人脸比对，识别准确率高达99.83%，可广泛应用于商场、体育场馆、公共娱乐场所、客运车站等人流密集场所。近期，我们与全志科技联合推出了内置地平线旭日1.0芯片的‘旭日’人脸抓拍识别模块和抓拍识别一体模块。且在本次高交会上，我们还与千丁互联达成了战略合作，将联手打造智慧社区解决方案。接下来，我们的旭日2.0芯片也即将流片，将以更强的算力和更稳定的性能来赋能各类智慧城市应用。”
2、商汤科技
在商汤科技的展台，记者看到的不是以往“浮于表面”的人脸识别大数据系统，今年的商汤开始有点“接地气”了。在本次高交会上，商汤不仅展出了自己擅长的“人脸3D重建”方案/SDK，更推出了“别具一格”的采用VR来控制的智能汽车。
据商汤展台人员介绍：“商汤科技如今已不再仅仅聚焦于人脸识别算法及安防系统建设，以及深度学习平台和超算中心，今年我们更是利用我们自身的人脸、图像识别技术和算法优势，研发了包括文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等一系列AI解决方案，我们希望以全新的姿态和解决方案来将AI技术布局到智慧城市的每一个角落。”
3、云天励飞
作为在安防领域一战成名的AI独角兽，云天励飞本次也展出了自家主打的AI“芯”--DeepEye1000嵌入式视觉AI大脑芯片。据云天励飞销售人员介绍，该芯片是专为AI算法量身定制的ASIP专用处理器架构，AI处理器指令集都是公司自主设计，相比通用型GPU来说在单位性能上提升了20倍，单位能效上提升了100倍，而且系统时延也降低了200倍，能够广泛应用于智慧城市、智慧校园、智慧社区以及智能零售等AI边缘计算场景。
4、奥比中光
发迹与手机3D视觉领域的奥比中光，在本届高交会上表现出了不同的“风格”。在奥比中光的展台上，手机3D摄像头应用只占据很小的一块，更多的主场放在了智慧零售、智慧安防等领域。
其中，奥比中光展出的一款智能试衣系统颇受欢迎。现场有不少来自日本的参会者聚在一起，体验这款颇具特色的智能产品，通过设备顶部的3D摄像头对镜头前的人体进行扫描，几秒钟的时间屏幕上就可以看到自己的3D图像，通过拨选四种不同的穿衣风格可以体验虚拟衣物穿在自己身上的真实画面。
自从百度正式推出阿波罗平台以来，在全国大大小小的关乎智能驾驶或智慧城市应用的展会上都可以看到百度的身影。当然，本届高交会也不例外。
为切合市场风向和展会主题，百度本次也展出了一款智能大巴。这款大巴基于百度的阿波罗系统，在内饰中可以看到驾驶位一款AI车载大屏控制系统，同时在车身周围内部都嵌入了多个雷达组件，车厢内部还有监测站以及数据收发中心，满满一片黑科技。
6、华为
与上述AI独角兽们不同，华为作为近年来最积极的智慧城市方案推动者，本届高交会主要展示了IOC城市运营中心以及各种城市智能单元，比如智能汽车、智能警察、以及智慧路灯控制单元等。
7、中兴
作为本土智慧城市及物联网领域的另一大重量级嘉宾，浴火重生后的中兴也带来了多款智慧城市领域的解决方案以及芯片产品，比如城市级物联网关系统、城市融合指挥调度解决方案以及云网一体化智能数据中心系统以及多款网络通信芯片。
总结
总之，智慧城市已成为接下来各大AI芯片厂商们角逐的重要战场，本届高交会就是一个很好的印证。随着未来各大城市AI应用的广泛铺开，加之各地政府的日益重视，编者认为未来几年AI芯片的应用空间会十分广阔。不过，对于各大AI芯片厂商来说，如何精准把控各大应用场景的需求，切中应用场景的痛点和刚需才至关重要，这不仅是本土AI芯片厂商仍需继续探索的问题，也是越来越多国际AI芯片大厂们实现技术和产品“本地化”的关键。
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