人工智能芯片推进安防迈进AI时代

近两年，随着大数据挖掘、人工智能深度学习技术的不断成熟，作为以海量数据著称的视频监控领域正在突破原有智能化发展的局限性。智能分析更直接的表述是机器的视觉分析，在安防领域，通过监控摄像机捕捉到的场景画面进行即时的结构化处理，通过语义分析等技术对视频数据进行分类处理存储，并通过后端服务器的智能分析功能进行业务处理。在这个监控系统分析处理过程中，需要前端数据采集、智能芯片、深度算法、业务技术架构等产业链上的进一步完善，才能使安防智能分析技术落地应用。

安防视频监控领域拥有海量的数据，能够为深度学习训练提供足够多的场景；另外近些年，智能算法的发展依托海量大数据，在语言识别和视觉方面取得重要的突破，呈现更快速的迭代。在国际权威人脸识别公开测试平台LFW上，排行前列的算法精度都已经超过了人类的识别精度。

在大数据与算法方面可以说已经满足了人工智能在安防领域落地的需求。另外一个核心要素即是拥有强大计算能力的处理芯片。在安防领域，各类芯片广泛分布于整个安防监控系统中，扮演着核心角色，芯片在很大程度上左右着智能安防系统的整体功能、技术指标、稳定性、能耗、成本等，并在安防行业未来发展发展脉络及方向上起到关键作用。安防产业从模拟进化到数字再到网络高清，以及当前的人工智能，无一例外得益于芯片技术的进步，尤其是AI安防芯片更是颇受关注。

算力太贵，AI在安防落地需要更适合芯片及一体化方案

的确国外的芯片企业给安防+AI带来了福音，但正如邱隆讲那些难题，在目前安防行业中体现的也尤为明显，算力供应虽然充足但是非常昂贵，对国内众多安防中小企业而言是非常不划算的。廉价甚至普惠制的AI算力才是人工智能在国内安防行业实现落地的救命稻草。

目前，国内包括华为在内的众多芯片企业以及初创人工智能芯片企业都瞄准安防行业亟需的AI算力需求，纷纷推出了针对行业不同领域的产品。例如，人工智能初创企业地平线发布的嵌入式人工智能芯片，其中旭日1.0处理器面向智能摄像头，能够在本地进行大规模人脸抓拍与识别、视频结构化处理等，可广泛用于商业、安防等多个实际应用场景；寒武纪1A处理器是世界首款商用深度学习专用处理器，面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备；中星微首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98%的准确率，超过人眼的识别率等等。

小结

整体来看，无论是国外知名的芯片巨头，还是目前国内众多针对安防领域的芯片企业，都在加快发力AI芯片，目前安防云端AI芯片的市场已经较为成熟，全球各大科技巨头扎根已深。而终端AI芯片市场还有待拓展，是众多AI芯片初创企业的机会所在，国内巨大的安防众多应用场景亟待开发。