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[导读] 计算力的突破,是引燃如今这一轮安防人工智能发展热潮的关键因素。而这也使得安防人工智能芯片领域近几年来逐渐成了群雄逐鹿的重要“战场”,包括英特尔、Google、华为等在国内外各大科技巨头,及AI初

计算力的突破,是引燃如今这一轮安防人工智能发展热潮的关键因素。而这也使得安防人工智能芯片领域近几年来逐渐成了群雄逐鹿的重要“战场”,包括英特尔、Google、华为等在国内外各大科技巨头,及AI初创芯片公司不断涌入。相对于传统芯片,AI芯片作为新鲜血液和挑战者,正为行业不断带来新的可能

软硬一体化芯片“傻瓜式操作” 提升开发效率

随着AI算法的逐步成熟以及芯片算力的提升,历经几年的热潮之后,AI技术只有落地应用才能获得进一步的发展。不过,现阶段AI落地面临着许多障碍,其中,AI芯片算法需求与芯片算力不匹配是重要原因。

在安防领域,一款芯片无论硬件多强,若没有比较完善的软件生态来耦合芯片,用户就很难动态部署符合自身需求的方案。因此,AI芯片软硬一体化成为关键。

软硬一体化的安防AI芯片可以满足用户的迫切需求。以算法为例,利用算法开发平台把算法训练出来后,用户只需进行“傻瓜式”移植,就能将其应用在人工智能芯片上,产品随之迅速出炉。安防AI芯片软硬一体化可以帮助企业更快速可靠的进行大数据和人工智能应用的开发与落地。

服务于安防多种应用领域 定制化成为未来方向

在软硬一体化提高效率的同时,如何满足多样化的需求也非常关键,定制化成为了安防AI芯片的发展趋势。

在安防领域,产品应用领域复杂,从单纯的看家护院,到城市交通、金融、教育等领域的智慧化应用,无一不包,且AI安防的边界正在迅速扩大,因此,安防AI芯片需要能够针对不同环境达到良好适应的水平。

值得一提的是,AI芯片的另一大特点在于它所面对的是一个全新的、还未被大公司充分定义的新的业务场景。即使是英伟达,也只是在云计算这一领域有一定的地位。定制化是安防AI芯片未来发展的方向。

辅助AI安防落地 芯片痛点尚待攻克

近两年,AI在语音识别、图像识别等应用领域取得突破,但要从单点突破走向全面开花,还需要诞生如同CPU一样的通用AI计算芯片。

清华大学微纳电子系副教授尹首一等专家指出,AI芯片短期内以异构计算为主,中期要发展自重构、自学习、自适应,长期则朝向通用计算芯片发展。具体来说,AI要从应用适应硬件走向硬件适应应用,就要求AI芯片具备可编程性、动态可变的计算架构,来应对层出不穷的新算法和新应用。

此外,为辅助AI安防进一步落地,还需关注AI芯片的计算效能,达到低功耗、小体积、开发简易,这些都需要行业积极探索架构上的创新。

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