去年云棲大會，“平頭哥”橫空出世；今年云棲大會，“平頭哥”發(fā)布正式流片的芯片。據(jù)悉，這款名為含光800的芯片推理性能達到78563 IPS，在杭州城市大腦的業(yè)務(wù)測試中，1 顆含光 800 的算力相當于 10 顆 GPU。

算力是AI的引擎，AI芯片不僅代表著計算的規(guī)模和效率，也代表智慧的程度。清華大學微電子所所長魏少軍曾用“無產(chǎn)業(yè)不AI，無應(yīng)用不AI，無芯片不AI”來描述芯片對的AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的重要性。

AI芯片更強算力釋放安防價值

作為AI落地的重要領(lǐng)域，安防產(chǎn)業(yè)的攝像機、交換機等安防產(chǎn)品均需要芯片，這也決定了整個安防系統(tǒng)的業(yè)務(wù)表現(xiàn)。

以杭州主城區(qū)交通監(jiān)控視頻處理為例，該業(yè)務(wù)需要40顆傳統(tǒng)GPU，且有300ms的延時；而含光800這種算力級別的芯片僅需4顆即可完成同樣的業(yè)務(wù)量，且延時降至150ms。強大的算力能夠更大程度釋放智慧安防的價值，算力對安防產(chǎn)品應(yīng)用效果的影響不可謂不大。

場景不同 要求不同：安防哪一領(lǐng)域好掘金？

當然，安防領(lǐng)域AI芯片的應(yīng)用并不是“大力出奇跡”，還需要考慮更多因素。例如，端側(cè)和后臺對AI芯片的要求不同，在當下城市智能安防系統(tǒng)狀況下，端側(cè)以減少傳輸壓力為目的，是作為基本算力的存儲，而后臺需要專注于算力提升，且要求更加通用化以及各種算法的同時調(diào)度能力。

而應(yīng)用場景的不同也引出了另一個問題：做通用芯片還是專用芯片？專用芯片犧牲了靈活性，對特殊場景進行優(yōu)化；通用芯片適配多種場景，能耗也相應(yīng)上升。

那么，端側(cè)和云端哪個有更大的機會？目前安防中，“云邊結(jié)合”是發(fā)展的趨勢。但從當前AI芯片市場前景和競爭格局看，國內(nèi)AI芯片企業(yè)在邊緣端的機會更多，尤其是視頻處理相關(guān)芯片具有很大潛力。國內(nèi)很多人工智能企業(yè)鎖定的都是交通監(jiān)控、人臉識別、公司考勤等單點單技術(shù)的應(yīng)用，隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用興起，這類企業(yè)的市場空間將進一步擴大。而國內(nèi)企業(yè)在云端芯片領(lǐng)域預(yù)計很難有所突破，不過仍在加速追趕，對于其前景可以持樂觀態(tài)度。

安防AI芯片走向何方？

安防產(chǎn)業(yè)鏈長且高度碎片化，因此目前AI芯片在安防領(lǐng)域仍不能實現(xiàn)大規(guī)模快速落地，這與工程化難度以及技術(shù)積累也有關(guān)系。

目前，安防AI芯片更多從技術(shù)角度出發(fā)，以滿足特定性能需求，不能靈活適應(yīng)多場景，未來需要專門為AI設(shè)計的靈活、通用的芯片。另外，現(xiàn)階段AI芯片產(chǎn)業(yè)主要以企業(yè)為主體，同環(huán)節(jié)的企業(yè)競爭激烈，產(chǎn)品上下游企業(yè)的運營和管理卻相對獨立，未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展則應(yīng)以合作為主線，形成產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

AI芯片這把“火”也從安防燒到了其他領(lǐng)域。據(jù)市場調(diào)研公司ReportLinker預(yù)計，到2023年全球AI芯片市場規(guī)模將達到108億美元，復(fù)合年均增長率達53.6%。屆時，中國企業(yè)能否從激烈的競爭中脫穎而出？