在AI安防芯片上，各種市場(chǎng)力量的試水即將接近尾聲。

近兩年來(lái)，AI安防芯片掀起了熱潮。僅去年一年，業(yè)內(nèi)就推出了十幾款A(yù)I芯片。

但安防廠商在應(yīng)用芯片時(shí)也發(fā)現(xiàn)，這些AI芯片易用性較差，單純的算力高指標(biāo)芯片，其實(shí)同質(zhì)化很?chē)?yán)重，并不適合安防場(chǎng)景。

一面是“萬(wàn)眾創(chuàng)芯”，AI初創(chuàng)芯片企業(yè)、傳統(tǒng)芯片企業(yè)、傳統(tǒng)安防廠商紛紛涌入，陸續(xù)開(kāi)啟自己的造芯計(jì)劃；另一面，市場(chǎng)喧囂后，AI芯片實(shí)際的落地需求相對(duì)于硬性指標(biāo)，也逐漸成為造芯和用芯的重點(diǎn)。由此，安防廠商在這場(chǎng)造芯戰(zhàn)役中的行業(yè)角色也更為凸顯。

AI安防芯片，不能純看算力

AI芯片對(duì)于安防智能化升級(jí)之重要性，可類(lèi)比船槳之于舟。

從前端攝像頭提高邊緣智能，到后端服務(wù)器進(jìn)行大規(guī)模訓(xùn)練分析，部署端到端的“算力+算法”一體化解決方案，顯然已經(jīng)成為安防行業(yè)新的價(jià)值點(diǎn)所在。

于是，一場(chǎng)造芯的戰(zhàn)役也隨之打響。

AI芯片廠商“拿釘子找錘子”，率先瞄準(zhǔn)了安防這一市場(chǎng)；而傳統(tǒng)視覺(jué)芯片廠商也紛紛在原有芯片中開(kāi)始加入AI模塊。

如果說(shuō)什么是衡量一款A(yù)I芯片的有力指標(biāo)，大部分人給出的反應(yīng)，應(yīng)該是“算力”、“能耗比”等這些直觀數(shù)據(jù)。

但在實(shí)際使用時(shí)，這些計(jì)算核的利用率非常低，甚至很多計(jì)算種類(lèi)不支持。

“ 這樣的標(biāo)稱(chēng)一般可以通過(guò)使用非常大數(shù)量的MAC計(jì)算核而縮減其他計(jì)算單元來(lái)達(dá)到。 此外， AI加速硬件因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)路計(jì)算的特性非常依賴(lài)存儲(chǔ)器的帶寬，所以在相同算法及計(jì)算量情況下，計(jì)算核對(duì)帶寬的使用效率往往也決定整體系統(tǒng)的性能。最后，隨著智能應(yīng)用逐漸豐富，多業(yè)務(wù)（算法）同時(shí)運(yùn)行逐漸成為常態(tài)，所以計(jì)算核在多業(yè)務(wù)切換情況下的性能表現(xiàn)也必須關(guān)注，特別在節(jié)點(diǎn)端芯片和云端芯片上更是重要指標(biāo)。 ” 大華研發(fā)中心芯片研究院院長(zhǎng)方偉告訴AI掘金志。

芯片要做軟硬一體，做“傻瓜式”移植

“從行業(yè)應(yīng)用落地來(lái)說(shuō)，一個(gè)標(biāo)稱(chēng)多高多高的硬件是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，如果方案方無(wú)法快速高效地將自己的算法和方案在此硬件上得以實(shí)現(xiàn)并快速推向市場(chǎng)，那這樣的芯片注定是失敗的?！狈絺フf(shuō)道。

這其實(shí)指向的，就是芯片的軟硬一體化問(wèn)題。

沒(méi)有比較完善的軟件生態(tài)來(lái)耦合芯片，用戶(hù)其實(shí)很難動(dòng)態(tài)部署符合他們需求的方案。

以算法為例，用戶(hù)的迫切需求是，利用算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)把算法訓(xùn)練出來(lái)后，只需進(jìn)行“傻瓜式”移植，就能將其應(yīng)用在人工智能芯片上，產(chǎn)品隨之迅速出爐。但實(shí)際情況是，算法移植到人工智能芯片時(shí)還需要花很多時(shí)間進(jìn)行硬件化改造，讓它適應(yīng)芯片的硬件。

除了算法本身，軟件層面還包括算法的移植、芯片驅(qū)動(dòng)程序、配套軟件工具、人機(jī)交互界面等。這就像電腦不僅僅需要好的處理器，還需要好的操作系統(tǒng)一樣。

而支持算法框架不夠，或擴(kuò)展性不強(qiáng)的芯片，在使用時(shí)，就需要用戶(hù)的算法開(kāi)發(fā)人員投入大量的精力對(duì)自身算法進(jìn)行改變甚至重新設(shè)計(jì)，甚至有時(shí)花費(fèi)很多精力也無(wú)法達(dá)成。

這也是IP往往無(wú)法直接使用開(kāi)源網(wǎng)路框架，即用其編譯器無(wú)法編譯的原因。

除此之外，芯片生態(tài)的另一面，是技術(shù)保護(hù)和利益分配問(wèn)題。

為了能夠讓用戶(hù)快速部署和使用芯片，很多芯片供應(yīng)商在推自己芯片時(shí)也在推銷(xiāo)自己的方案或算法，又或提供人力幫助方案方進(jìn)行方案開(kāi)發(fā)。

但應(yīng)用方案方出于對(duì)自身技術(shù)及市場(chǎng)價(jià)值的保護(hù)，和芯片廠商間也很難合作，這樣就形成了不可逾越的障礙。

要越過(guò)這個(gè)障礙，必然要求芯片的AI開(kāi)發(fā)、優(yōu)化工具足夠的開(kāi)放、通用和有繼承性，方案方可在保護(hù)自身知識(shí)產(chǎn)權(quán)的情況下進(jìn)行快速的移植或新開(kāi)發(fā)。

舉個(gè)極端的例子：如果能做到如原GPGPU開(kāi)發(fā)界面那樣的生態(tài)，在任意PC上都能驗(yàn)證算法能效和精度，方案方必然會(huì)毫無(wú)障礙的引入。

另外，一個(gè)創(chuàng)新應(yīng)用所需算法需要近百人半年到一年的時(shí)間去移植到特定一款芯片。而廠商每季度都需要在市場(chǎng)上推廣多種產(chǎn)品和應(yīng)用，算法移植到芯片的時(shí)間成本過(guò)高，顯然趕不上廠商推出新產(chǎn)品的速度。

因而，在足夠強(qiáng)勢(shì)易用的AI安防芯片產(chǎn)品出現(xiàn)之前，市場(chǎng)上依然還是“諸侯割據(jù)混戰(zhàn)”的局面。

安防AI已進(jìn)入“后人臉”時(shí)代，場(chǎng)景化應(yīng)用才是根本

隨著人臉技術(shù)的成熟，安防AI已迅速進(jìn)入“后人臉”時(shí)代，即更廣而泛化的AI。這一“后人臉”時(shí)代的到來(lái)，也對(duì)芯片提出了更高的要求。

那么，當(dāng)下及未來(lái)，什么樣的芯片是適合于安防的？

方偉認(rèn)為，第一要考察的指標(biāo)就是對(duì)算法框架支持的廣度，也就是其自身轉(zhuǎn)換工具能正常編譯常用算法框架的類(lèi)型數(shù)量，一般以眾多開(kāi)源算法框架進(jìn)行測(cè)試。

第二，對(duì)性能或能耗指標(biāo)的評(píng)測(cè)應(yīng)該建立在相同算法——最好是多種開(kāi)源算法，在完成相同精度和性能下所用的帶寬和能耗，包括計(jì)算核、外部支撐的硬件以及內(nèi)外部存儲(chǔ)器功耗的總合。

最后，常用業(yè)務(wù)組合在芯片上的性能實(shí)際表現(xiàn)也需要認(rèn)真評(píng)估。

這樣的指標(biāo)才是在實(shí)操中有意義的指標(biāo)。

并且，從AI芯片上可能支持的算法來(lái)說(shuō)，人臉只是目前最明確的應(yīng)用，但不是AI的全部。

在安防領(lǐng)域，人形、車(chē)型、車(chē)牌、小目標(biāo)檢測(cè)、人群聚集、防偽、防誤、特定行為檢查等應(yīng)用也非常多，其后如紅外、熱成像甚至雷達(dá)等各種新成像器件的加入也將進(jìn)一步完善安防系統(tǒng)的可感知性。

應(yīng)該說(shuō)，結(jié)合系統(tǒng)化的控制，后期跨場(chǎng)景跨域的全方位安防系統(tǒng)也將作為主力研發(fā)方向。

而能提供完整的硬件和軟件產(chǎn)品及解決方案的安防廠商，則將在這場(chǎng)芯片戰(zhàn)役中扮演更重要的角色。

對(duì)AI安防芯片而言，安防場(chǎng)景下的視覺(jué)技術(shù)仍是核心。如超低照度降噪、超寬動(dòng)態(tài)、畸變矯正、多攝像頭拼接、可見(jiàn)光、紅外、熱成像、多光源融合、圖像壓縮、傳輸及存儲(chǔ)、無(wú)感對(duì)焦等。

顯然早先在視覺(jué)安防領(lǐng)域進(jìn)行芯片研發(fā)的傳統(tǒng)企業(yè)具有先天優(yōu)勢(shì)。

此前業(yè)內(nèi)人士也表示，AI芯片并不是一個(gè)單點(diǎn)技術(shù)，更大的難題在生態(tài)上。在這個(gè)系統(tǒng)中，AI 是核心競(jìng)爭(zhēng)要素，但除此之外，99%的工作量是傳統(tǒng)的東西。

從對(duì)需求的靈活把控來(lái)說(shuō)，應(yīng)該說(shuō)沒(méi)有能比在這一行業(yè)摸爬滾打了多年的安防廠商更了解行業(yè)需要怎樣的AI芯片，怎樣的芯片能盡快部署、使用和較快的進(jìn)入市場(chǎng)。

另一方面，安防AI已迅速進(jìn)入“后人臉”時(shí)代，即更廣而泛化的AI后，AI安防芯片和攝像頭內(nèi)或者后端其他芯片的協(xié)同更為重要，安防場(chǎng)景屬性也會(huì)更重，相對(duì)單一的AI加速需求可能不再會(huì)是必殺器。

自研芯片，大華早已加入“戰(zhàn)局”

作為軟硬件一體化的解決方案商，在AI安防芯片的浪潮中，大華其實(shí)早已入局。

早在2016年，大華便成立芯片研究院，全力投入芯片研發(fā)，布局AI安防領(lǐng)域。

多年積淀下打造技術(shù)壁壘，經(jīng)濟(jì)型產(chǎn)品助力大華快速提升市占率：大華在行業(yè)內(nèi)率先推出自研AI芯片絕非偶然。

大華在2010-2011年左右開(kāi)始人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)研究，早于行業(yè)內(nèi)大部分公司。公司2016年在人臉識(shí)別領(lǐng)域的LFW上取得排名第一； 2017年，公司在文本檢測(cè)和識(shí)別領(lǐng)域的ICDAR上3項(xiàng)排名第一，在場(chǎng)景流識(shí)別領(lǐng)域的KITTI排名第一。2018年，公司在全球算法競(jìng)賽中榮獲10余項(xiàng)第一。

在人工智能時(shí)代，解決方案更需要先進(jìn)算法、算力進(jìn)行數(shù)據(jù)的挖掘和分析，沒(méi)有數(shù)十年的技術(shù)積累和投入很難實(shí)現(xiàn)。目前行業(yè)內(nèi)只有少數(shù)公司具備完整的量產(chǎn)芯片的能力。

業(yè)內(nèi)人士也分析道，做技術(shù)的時(shí)候很容易拿錘子去找釘子，認(rèn)為技術(shù)能解決一切問(wèn)題，然而在安防行業(yè)深扎多年，就會(huì)發(fā)現(xiàn)技術(shù)只能解決其中一部分問(wèn)題，并且解決問(wèn)題的方式還要符合行業(yè)特點(diǎn)和客戶(hù)需求。

面對(duì)日益增強(qiáng)的智能攝像頭需求，芯片和算法的技術(shù)壁壘將不斷優(yōu)化行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局，作為自研AI安防芯片與自身攝像頭產(chǎn)品結(jié)合的先行者，大華或許是率先吃到螃蟹的那個(gè)。

總結(jié)

進(jìn)入人工智能時(shí)代之后，行業(yè)對(duì)視頻監(jiān)控企業(yè)的需求，可以說(shuō)，就從以單純硬件的提供商為主，轉(zhuǎn)變?yōu)樵谛酒?、硬件產(chǎn)品、算法全生態(tài)布局。

可提供軟硬件一體化的解決方案提供商，在行業(yè)中扮演著更重要的角色，也進(jìn)一步提高了行業(yè)進(jìn)入的技術(shù)壁壘。

在這場(chǎng)混合大戰(zhàn)中，能夠先研發(fā)出自己的AI芯片的廠商，就能在比較務(wù)實(shí)、看重性?xún)r(jià)比的安防行業(yè)獲得更多潛在市場(chǎng)。

而在芯片領(lǐng)域的發(fā)展上，大華所做的并不是想著如何替代別人，而是如何增強(qiáng)整體解決方案能力，打造跨場(chǎng)景跨域的全方位安防系統(tǒng)，用差異化芯片，更好的迎接安防“后人臉”時(shí)代的到來(lái)。雷鋒