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AI芯片助力下 智能安防的价值也得到了释放

核心提示: 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。

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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