AI场景化落地的迫切性越来越高 AI+安防场景化落地速度也在不断加快

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已经突破原有智能化发展的局限性。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。其中尤以AI芯片提供算力是所有智能分析的动力所在。

以往，市场上大多都是通用型AI芯片提供人工智能计算所需的算力，而针对某些场景的专用AI芯片较为匮乏。在实际应用中，用户更关注的一定是真实场景下的综合效果，而不仅仅是计算加速，因此行业对针对安防领域特定领域的专有AI芯片需求迫切。

近几年，AI芯片已经逐步达到了可用的状态，2020年将会是AI芯片大规模落地的关键年。端侧AI芯片将更加低成本、专业化、解决方案集成化，同时，NPU（神经网络处理单元）将成为下一代端侧通用CPU芯片的基本模块。同时越来越多的端侧CPU芯片都会以深度学习为核心进行全新的芯片规划。而在芯片之外，AI还将重新定义计算机体系架构，支持AI的训练和预测计算成为新的异构设计架构思路。

作为安防芯片领域占据70%市场的最大玩家海思，去年陆续推出了在智慧交通、高密度人脸检测、视频隐私保护以及姿态识别等多领域的芯片方案。目前海思已经完成了从高端到低端，系列安防IPC以及XVR芯片的覆盖，实现不同段位安防芯片的落地应用将会是今年的重心。

除了海思，地平线发布了第二代边缘AI芯片旭日二代，采用BPU2.0伯努利架构，其性能比比GPU高效10倍，芯片方案可将最大人脸库容由5万张提升到10-30万；

作为全球首款深度学习云端定制SoC芯片依图科技“求索”，已经实现量产，并在去年安博会展示了1U高密度计算服务器，实现一台机柜接入1万路视频分析，代替原本需要16台机柜的方案；

比特大陆则带来了基于刚刚发布的第三代云端AI推理芯片BM1684打造的SA5智能服务器，内置24颗BM1684芯片，算力能达到422Tops，支持384-768路1080P视频；

寒武纪推出了思元220芯片，作为一款专门用于深度学习的SOC边缘加速芯片，采用TSMC16nm工艺，它具有高算力，低功耗和丰富的I/O接口。同时，思元220芯片采用了寒武纪在处理器架构领域的一系列创新性技术，其架构为寒武纪最新一代智能处理器MLUv02，实现最大32TOPS（INT4）算力，而功耗仅10瓦（W）。

随着AI场景化落地的迫切性越来越高，以往“算力”、“能耗比”等AI芯片这些直观数据正在显得不那么重要，同时，如今安防边界逐渐扩大，各类场景下的智能应用也随之丰富，特定场景下的专用AI芯片已经表现出非常大的需求，这也将成为接下来AI在安防领域落地对芯片技术的新需求。