算力浪潮下AI智能影像的无线化变革

在36氪AI Partner大会上，神眸创始人杨作兴指出，传统摄像头长期受电线束缚，安装维护成本高昂。神眸通过全定制芯片设计方法学（动态单锁存器、手写网表、手动布局），将芯片功耗降至业界1/3（第一代）乃至1/10（第二代），首次用1瓦太阳能板驱动全天候智能摄像机，实现零安装、零使用、零维护成本。神眸已推出智能云台、停车记录仪、太阳能摄像机等产品。杨作兴预测，当前全球安防摄像头年出货3-4亿只，2035年将达100亿只，2045年突破1000亿只——世界大模型需要万亿级摄像头实时映射物理世界。在推理算力领域，他认为中国创业公司仍有大机会：推理算力不依赖CUDA，可针对大模型定制，且需求量远超训练算力。神眸的全定制设计方法学相当于弥补4-6代半导体工艺差距，结合开源模型趋势，有望在AI推理芯片领域突围。

杨作兴的演讲给出了两个极具想象力的判断：一是摄像头将从“有线”走向“无线”，二是推理算力将是中国公司颠覆英伟达的可能路径。

第一，功耗革命释放摄像头安装场景。 传统安防摄像头因功耗高，必须接电、布线，单点安装成本动辄上万元。神眸通过全定制设计（手写网表、手动布局、动态单锁存器），将SOC功耗降至业界1/10，首次实现1瓦太阳能板驱动全天候工作。这意味着摄像头可以像传感器一样随意部署——停车场、农田、野外、临时工地，无需挖沟埋线。产品已落地：智能停车记录仪、太阳能一体化摄像机等。当安装成本趋近于零，摄像头将从“安防专用”扩展为“万物感知终端”。

第二，世界大模型需要“物理世界的实时镜像”。 杨作兴预测2035年全球摄像头达100亿只，2045年达1000亿只。逻辑在于：大模型若想消除幻觉、真正理解物理世界，必须依靠海量实时视觉数据。人类活动、交通、环境等变化需要万亿级摄像头持续输入。这一判断若成立，智能视觉终端将迎来远超手机的市场空间。

第三，推理算力才是中国AI芯片的突围方向。 训练算力被CUDA生态锁定，适配新卡需数月，大模型迭代速度根本等不起。但推理算力不依赖CUDA，且每个大模型都有独特的算法和算子，完全可以通过定制芯片实现更低功耗、更低成本。英伟达花200亿美金收购推理芯片公司Groq，侧面印证了此赛道的战略价值。神眸已在CNN编译器上积累五年，拥有全定制设计方法学（功耗仅为业界1/10，相当于领先4-6代工艺），并与三星深度合作。若能绑定优秀大模型，推理芯片创业公司完全可能“换道超车”。

对行业启示： 投资逻辑应从“追赶英伟达”转向“服务推理场景”；政策可推动智能摄像头基础设施与大模型数据闭环；创业者需同时掌握芯片设计、编译器和大模型适配能力。无线化+推理算力，正在打开一个千亿级的新市场。