领先边缘人工智能芯片制造商Hailo推出Hailo－15

首款以人工智能为中心的视觉处理器，直击下一代智能摄像机

强大的新型Hailo-15视觉处理器单元（VPU）为部署在智慧城市、工厂、建筑、零售场所等地方的摄像机直接带来前所未有的AI性能。

边缘人工智能（AI）处理器的先锋芯片制造商Hailo今天公布了突破性的新型Hailo-15™系列高性能视觉处理器，该系列旨在直接集成到智能摄像机中，在边缘提供前所未有的视频处理和分析。

Hailo releases groundbreaking new Hailo-15™ family of high-performance vision processors, designed for integration directly into intelligent cameras to deliver unprecedented video processing and analytics at the edge.

随着Hailo-15的推出，该公司正在重新定义智能摄像机类别，在计算机视觉和深度学习视频处理方面设立新标准，能够在不同行业的广泛应用中带来突破性的人工智能性能。

利用Hailo-15，智能城市运营商可以更迅速地检测和应对事件；制造商可以提高生产力和机器正常运行时间；零售商可以保护供应链并提高客户满意度；交通当局可以识别走失的儿童、事故、放错地方的行李等各种对象。

"Hailo-15代表着在使边缘人工智能更加可扩展和可负担方面迈出的重要一步。"Hailo首席执行官Orr Danon表示，"通过这次发布，我们正在利用我们在已被全球数百家客户部署的边缘解决方案方面的领先地位，我们的人工智能技术的成熟度以及我们全面的软件套件，从而以摄像机外形尺寸实现高性能人工智能。"

Hailo-15 VPU系列包括三个型号：Hailo-15H、Hailo-15M和Hailo-15，以满足智能摄像机制造商和AI应用提供商的不同处理需求和价格点。这个VPU系列的性能达到7 TOPS（每秒万亿次运算）至惊人的20 TOPS，比目前市场上的解决方案高出5倍以上，而价格相当。所有Hailo-15 VPU都支持4K分辨率的多输入流，将强大的CPU和DSP子系统与Hailo经过现场验证的AI核心相结合。

通过在摄像机中引入优异的人工智能功能，Hailo正在满足市场上对增强边缘视频处理和分析能力的日益增长的需求。凭借这种无与伦比的人工智能能力，搭载Hailo-15的摄像机可以进行明显更多的视频分析，并行运行多个人工智能任务，包括更快的高分辨率检测，从而能够识别更小、更远的对象，并具有更高的准确性和更少的错误警报。

例如，Hailo-15H能够在高输入分辨率（1280x1280）下以实时传感器速率运行最先进的对象检测模型YoloV5M6，或以非凡的700 FPS运行行业分类模型基准ResNet-50。

通过这个高性能人工智能视觉处理器系列，Hailo率先在摄像机中使用基于视觉的transformers进行实时对象检测。增加的人工智能能力还可用于视频增强和低光环境下的更优视频质量，实现视频稳定和高动态范围性能。

启用Hailo-15的摄像机通过卸载云分析节省视频带宽和处理，从而降低大规模摄像机部署的总成本，同时由于边缘数据匿名化而改善整体隐私。其结果是超高质量的基于人工智能的视频分析解决方案，使人们更加安全，同时确保隐私，并使组织能够更有效地运作，降低网络基础设施的成本和复杂性。

与业界已广泛部署的Hailo-8TM人工智能加速器一样，Hailo-15视觉处理器系列通过精心设计具有极低的功耗，因此适用于各种类型的IP摄像机，并能实现无风扇边缘设备的设计。小功率包络意味着摄像机设计者可以通过去除主动冷却组件来开发低成本的产品。工业和户外应用也更适合使用无风扇摄像机，否则污垢或灰尘会影响可靠性。

"通过创建直接在摄像机中提供高性能和低功耗的视觉处理器，Hailo推动了边缘人工智能处理的极限。"边缘人工智能和视频平台专家Truen公司研发主管KS Park说，"Truen欢迎Hailo-15系列视觉处理器，看好其潜力，计划将Hailo-15纳入未来一代的Truen智能摄像机。"

"通过Hailo-15，我们正在提供一套独特、完整和可扩展的边缘人工智能解决方案。"Danon总结道，"通过为我们的所有产品系列提供单一软件堆栈，摄像机设计者、应用开发者和集成商现在可以从支持更多人工智能、更多视频分析、更高精确度和更快推理时间的具有成本效益的简单部署中获益，这正是他们需要的。"

关于Hailo

Hailo是一家专注于人工智能的芯片制造商，正在开发专门的人工智能处理器，在边缘设备上实现数据中心级别的性能。Hailo的处理器是对传统计算机架构进行重新思考的产物，使智能设备能够以最小的功耗、尺寸和成本实时执行复杂的深度学习任务，如对象检测和分割。这些处理器经过精心设计，适用于众多智能机器和设备，对包括汽车、安全、工业4.0和零售在内的诸多行业产生影响。