AI芯片助力下 智能安防的价值也得到了释放
去年云栖大会，“平头哥”横空出世;今年云栖大会，“平头哥”发布正式流片的芯片。据悉，这款名为含光800的芯片推理性能达到78563 ips，在杭州城市大脑的业务测试中，1 颗含光 800 的算力相当于 10 颗 gpu。
算力是ai的引擎，ai芯片不仅代表着计算的规模和效率，也代表智慧的程度。清华大学微电子所所长魏少军曾用“无产业不ai，无应用不ai，无芯片不ai”来描述芯片对的ai产业应用的重要性。
ai芯片更强算力释放安防价值
作为ai落地的重要领域，安防产业的摄像机、交换机等安防产品均需要芯片，这也决定了整个安防系统的业务表现。
以杭州主城区交通监控视频处理为例，该业务需要40颗传统gpu，且有300ms的延时;而含光800这种算力级别的芯片仅需4颗即可完成同样的业务量，且延时降至150ms。强大的算力能够更大程度释放智慧安防的价值，算力对安防产品应用效果的影响不可谓不大。
场景不同 要求不同：安防哪一领域好掘金？
当然，安防领域ai芯片的应用并不是“大力出奇迹”，还需要考虑更多因素。例如，端侧和后台对ai芯片的要求不同，在当下城市智能安防系统状况下，端侧以减少传输压力为目的，是作为基本算力的存储，而后台需要专注于算力提升，且要求更加通用化以及各种算法的同时调度能力。
而应用场景的不同也引出了另一个问题：做通用芯片还是专用芯片？专用芯片牺牲了灵活性，对特殊场景进行优化;通用芯片适配多种场景，能耗也相应上升。
那么，端侧和云端哪个有更大的机会？目前安防中，“云边结合”是发展的趋势。但从当前ai芯片市场前景和竞争格局看，国内ai芯片企业在边缘端的机会更多，尤其是视频处理相关芯片具有很大潜力。国内很多人工智能企业锁定的都是交通监控、人脸识别、公司考勤等单点单技术的应用，随着5g、物联网等应用兴起，这类企业的市场空间将进一步扩大。而国内企业在云端芯片领域预计很难有所突破，不过仍在加速追赶，对于其前景可以持乐观态度。
安防ai芯片走向何方？
安防产业链长且高度碎片化，因此目前ai芯片在安防领域仍不能实现大规模快速落地，这与工程化难度以及技术积累也有关系。
目前，安防ai芯片更多从技术角度出发，以满足特定性能需求，不能灵活适应多场景，未来需要专门为ai设计的灵活、通用的芯片。另外，现阶段ai芯片产业主要以企业为主体，同环节的企业竞争激烈，产品上下游企业的运营和管理却相对独立，未来产业发展则应以合作为主线，形成产业生态。
ai芯片这把“火”也从安防烧到了其他领域。据市场调研公司reportlinker预计，到2023年全球ai芯片市场规模将达到108亿美元，复合年均增长率达53.6%。届时，中国企业能否从激烈的竞争中脱颖而出？
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当然，安防领域ai芯片的应用并不是“大力出奇迹”，还需要考虑更多因素。例如，端侧和后台对ai芯片的要求不同，在当下城市智能安防系统状况下，端侧以减少传输压力为目的，是作为基本算力的存储，而后台需要专注于算力提升，且要求更加通用化以及各种算法的同时调度能力。
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那么，端侧和云端哪个有更大的机会？目前安防中，“云边结合”是发展的趋势。但从当前ai芯片市场前景和竞争格局看，国内ai芯片企业在边缘端的机会更多，尤其是视频处理相关芯片具有很大潜力。国内很多人工智能企业锁定的都是交通监控、人脸识别、公司考勤等单点单技术的应用，随着5g、物联网等应用兴起，这类企业的市场空间将进一步扩大。而国内企业在云端芯片领域预计很难有所突破，不过仍在加速追赶，对于其前景可以持乐观态度。
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目前，安防ai芯片更多从技术角度出发，以满足特定性能需求，不能灵活适应多场景，未来需要专门为ai设计的灵活、通用的芯片。另外，现阶段ai芯片产业主要以企业为主体，同环节的企业竞争激烈，产品上下游企业的运营和管理却相对独立，未来产业发展则应以合作为主线，形成产业生态。
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