作為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基石，AI芯片近年來(lái)發(fā)展迅速。作為人工智能登陸第一站的安防領(lǐng)域，它已經(jīng)開(kāi)始成為許多企業(yè)的焦點(diǎn)。從前端攝像頭到后端服務(wù)器的大規(guī)模培訓(xùn)和分析，以及端到端計(jì)算能力+算法集成解決方案的部署，顯然已成為安防行業(yè)的新價(jià)值。然而，目前安防人工智能AI芯片的發(fā)展似乎還處于嬰兒期，企業(yè)要想保持未來(lái)的發(fā)展勢(shì)頭，仍需找到突破點(diǎn)。

AI芯片如何衡量？不唯有算力
如果我們想給出一個(gè)強(qiáng)大的有力指標(biāo)來(lái)衡量人工智能芯片，大多數(shù)人可能會(huì)認(rèn)為它是直觀(guān)的數(shù)據(jù)，如算力和能耗比。畢竟，算力是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。市場(chǎng)對(duì)AI芯片的需求很大，具有海量數(shù)據(jù)并行計(jì)算能力，可以加速計(jì)算和處理。
但是在實(shí)際使用中，計(jì)算核的利用率在一些場(chǎng)景中非常低，甚至有許多計(jì)算類(lèi)型不支持。從這個(gè)角度來(lái)看，算力不能作為衡量人工智能AI芯片性能的指標(biāo)。
同時(shí)，隨著安防邊界的逐步擴(kuò)大，各種場(chǎng)景下的智能應(yīng)用也越來(lái)越豐富，多業(yè)務(wù)同時(shí)運(yùn)行已成為常態(tài)。因此，在多業(yè)務(wù)切換的情況下，計(jì)算核的性能也是一個(gè)重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)，特別是在衡量節(jié)點(diǎn)端芯片和云芯片的性能方面。
另外，人工智能AI加速硬件非常依賴(lài)于內(nèi)存帶寬，所以在同樣的算法和計(jì)算量下，計(jì)算核對(duì)帶寬的使用效率往往決定了整體系統(tǒng)性能。

人工智能AI芯片在掘金安防行業(yè)需要適配場(chǎng)景。
傳統(tǒng)芯片企業(yè)更注重通用芯片，但在實(shí)現(xiàn)通用化的同時(shí)，也犧牲了與特定領(lǐng)域的契合度，在應(yīng)用中會(huì)遇到很多問(wèn)題。
例如，安防端的重點(diǎn)是降低AI芯片的單位功耗，但芯片企業(yè)可能不是首要的功耗要求，這給提供解決方案和算法的企業(yè)帶來(lái)了問(wèn)題：算法是統(tǒng)一的，但不同的芯片模塊需要適配不同的場(chǎng)景。
所以，要想打開(kāi)安防領(lǐng)域的市場(chǎng)，就必須不斷提高算力，適配場(chǎng)景，提升芯片在功耗和成本的嚴(yán)格限制下的專(zhuān)用性。

安防行業(yè)需要什么樣的芯片？
AI芯片的應(yīng)用位置不同，需求也不同。在端側(cè)，過(guò)去采用了主芯片加上人工智能協(xié)會(huì)處理器的方式，但是目前合二為一的方案已經(jīng)成為軟件開(kāi)發(fā)工具的主流，需要易用、穩(wěn)定、支持主流深度學(xué)習(xí)框架。此外，端側(cè)設(shè)備對(duì)功耗和價(jià)格也非常敏感。
與端側(cè)相比，云側(cè)對(duì) AI芯片的解碼能力要求更高，至少不低于人工智能處理能力。在此基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)并發(fā)效率決定了人工智能計(jì)算能力的實(shí)際發(fā)揮。在價(jià)格和功耗方面，云側(cè)沒(méi)有端側(cè)敏感，但降低成本始終是用戶(hù)的需求。
目前，有許多公司致力于在安防領(lǐng)域開(kāi)發(fā)AI芯片，這意味著安防人工智能芯片有一個(gè)非常廣泛的市場(chǎng)，但誰(shuí)能更好地滿(mǎn)足行業(yè)需求，需要時(shí)間來(lái)驗(yàn)證。

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