AI安防芯片的温床与战场

　今年以来芯片成了科技届的重要话题，安防芯片尤其是AI安防芯片更是颇受关注。在安防领域，各类芯片广泛分布于整个安防监控系统中，扮演着核心角色，芯片在很大程度上左右着安防系统的整体功能、技术指标、稳定性、能耗、成本等，并在安防行业未来发展发展脉络及方向上起到关键作用。安防产业从模拟进化到数字再到网络高清，以及当前的人工智能，无一例外得益于芯片技术的进步。

　　随着安防行业的快速发展，产业链上游的芯片领域也发生了诸多变化，应用场景更细化，市场容量扩大、芯片技术不断进步与革新，芯片性能显著提升、市场格局在发生变化，等等。而当前，随着人工智能的快速推进，全新一代AI芯片产业全面崛起，更多类型的AI芯片正快速向安防监控各环节渗透。本文将对安防AI芯片的发展做些简单的分析。

　　AI产业化，芯片先行

　　2015年开始，无人驾驶汽车以及AlphaGo在媒体报道中接连出现，将人们对人工智能的热度推向顶峰。在安防行业，早以前安防领域推出的基于视频图像的智能分析应用就在使用人工智能相关技术，但那时候并没有引起很大关注。

　　近几年，以深度学习为代表的神经网络技术的跳跃式发展，尤其是深度卷积神经网络在基于视频图像的目标检测和识别任务上，相比传统的计算机视觉算法取得惊人突破，助推了安防领域的传统智能分析应用飞速发展，至此AI+安防受到空前关注与推进，对安防行业产生深远影响。

　　对于安防而言，AI这一市场需求虽然已经存在多年，但AI +安防的全面发展仍需要时日。AI产业化，芯片必须先行。目前在AI的安防芯片市场，既有以华为海思为代表的传统安防“巨无霸”，还有AI的“传教士和推动者”英伟达以及AI“新贵”如寒武纪等，竞争很激烈。

　　在安防行业，AI芯片目前产业化最快的是图片和视频的大数据处理，用得最多的地方就是视频监控。这几年IPCSOC芯片的增长速度很快，据 HIS 研究报告显示，2013 -2018 年，IPC SoC 芯片的出货数量复合增长率高达 55.9%。在SoC这个领域，华为海思已经形成事实意义上的寡头，其在国内的市场份额占到 70%以上，将TI、安霸全部拉下了马。

　　目前，华为的安防产品线已默默从后台走向前端，而能让其自由游走在安防领域的最大底气就来自于芯片。华为海思芯片搭建了底层平台，在安防监控行业迈入H.265编码标准下的超高清时代，堪称 HEVC(H.265)编码大佬级人物的华为，在未来安防监控市场中赢得了重要的话语权。

　　云AI芯片方面，以英伟达GPU为代表的海外厂家起步较早，英伟达可以说是全球GPU的霸主，目前国内众多知名安防企业比如海康、大华、宇视都在使用英伟达的GPU，并推出了相应的产品。

　　除了以上企业，AI本土新贵也不断涌现。比如寒武纪、地平线机器人、云天励飞、深鉴科技、深思创芯等，也都在全力进行着AI芯片的发展。

　　整体来看，各阵营企业都在加快发力AI芯片，但整体来看AI芯片还在路上，规模化还需要时间。目前云端AI芯片的市场已经较为成熟，全球各大科技巨头扎根已深。而终端AI芯片市场还有待拓展，是众多AI芯片初创企业的机会所在，在这一领域目前中国的众多初创公司跑在了世界前列。

　　AI新贵，FPGA先行

　　对于国内AI芯片的初创公司而言，2018年是非常关键的一年。如果说前两年这些企业的主要工作还集中在建团队、融资、研发等“调兵谴将”的部署阶段，如今则是到了“上刺刀出击”，看量产和销量的时候。2017年下半年开始，大家对于人工智能的概念热度逐渐降低，关注点转向产品在实际应用的落地。因此现在乃至今后一段时间内如果能快速迭代，快速产业化应用则是新贵获得安防AI入场券的一个重要机会点。

　　众所周知AI芯片的初次投入成本特别大，动辄几百万美金，对于AI新贵们来说，一开始就产芯片风险较大。其次，AI芯片的设计跟量产周期都非常长，一般需要3-4年左右的时间才能走向量产周期。第三，AI芯片定义太宽泛，如何才能量产一颗在市场上有竞争力的AI芯片，需要提前到客户端去了解需求来进行不断的迭代，成本较高。目前用在FPGA上，产品的迭代相对更快，也有助于公司更快地验证并找准自己的市场定位。通过对FPGA与AI芯片的分析对比，一方面，量产AI芯片跟FPGA产品的架构基本是一样的，在很多场景下，FPGA产品已经得到广泛的用户认可。另一方面，从市场竞争的层面上看，在FPGA产品有一定的销量后，可以解决芯片制造成本的问题。当需求量足够大的时候，成本会被平摊，制造芯片就自然顺理成章。从实操层面看，基本上新贵的AI安防公司也都是沿着FPGA这条路在不断延展，2018年FPGA的AI芯片将会大放异彩。

　　AI巨头将出现在垂直应用场景

　　虽然很多AI芯片公司都把安防作为切入口，以服务安防行业来实现盈利，但是从市场情况看还是有不同的区别点。比如当红小生寒武纪主要做的是通用的人工智能芯片，不仅仅是深度学习，还有机器学习等，它是一个单纯的芯片公司;而地平线机器人的方案可以用在安防产业，但从目前来看它的通用性不够，还不能让用户自带算法。而客户其实都有足够的数据，希望能够把自己的算法逐渐开发起来，谁把握住市场的痛点，提供合适的方案，选择对的应用场景，谁就可以在AI安防拔得头筹。

　　相对于国外的一些AI芯片巨头，国内的AI芯片企业要从正面赶超很难，国内AI芯片发展面临的最大问题之一是人才的欠缺，哪怕清华、中科院在AI芯片这个研究层面其实做得非常好了，但是真正参与工业化流片的人才很少。但是打错位战是有机会赶超的，比如中国有全球规模最大的网络摄像头市场，在安防50强的TOP11里面，中国有海康、大华、天地伟业三个厂家。其中海康是全球最大的视频监控生产厂家，这些都是国外不具备的先天优势。AI芯片爆发只是在投资层面，真正的发展应该在应用层面。

　　AI芯片最终还是会分场景，在不同的场景里面会有一些巨头出现，如果既想做服务器，又想做某一个垂直应用的终端AI芯片从目前看很难。但是做垂直场景发展起来的巨头企业一定不是只提供芯片服务，其一定是除了AI芯片外，还提供软件、算法等完整系统的企业。