作為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基石，AI芯片近年來發(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)開始成為許多企業(yè)的焦點。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)要想保持未來的發(fā)展勢頭，仍需找到突破點。

AI芯片如何衡量？不唯有算力
如果我們想給出一個強(qiáng)大的有力指標(biāo)來衡量人工智能芯片，大多數(shù)人可能會認(rèn)為它是直觀的數(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。市場對AI芯片的需求很大，具有海量數(shù)據(jù)并行計算能力，可以加速計算和處理。
但是在實際使用中，計算核的利用率在一些場景中非常低，甚至有許多計算類型不支持。從這個角度來看，算力不能作為衡量人工智能AI芯片性能的指標(biāo)。
同時，隨著安防邊界的逐步擴(kuò)大，各種場景下的智能應(yīng)用也越來越豐富，多業(yè)務(wù)同時運(yùn)行已成為常態(tài)。因此，在多業(yè)務(wù)切換的情況下，計算核的性能也是一個重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)，特別是在衡量節(jié)點端芯片和云芯片的性能方面。
另外，人工智能AI加速硬件非常依賴于內(nèi)存帶寬，所以在同樣的算法和計算量下，計算核對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)需要適配場景。
傳統(tǒng)芯片企業(yè)更注重通用芯片，但在實現(xiàn)通用化的同時，也犧牲了與特定領(lǐng)域的契合度，在應(yīng)用中會遇到很多問題。
例如，安防端的重點是降低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)帶來了問題：算法是統(tǒng)一的，但不同的芯片模塊需要適配不同的場景。
所以，要想打開安防領(lǐng)域的市場，就必須不斷提高算力，適配場景，提升芯片在功耗和成本的嚴(yán)格限制下的專用性。

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)，過去采用了主芯片加上人工智能協(xié)會處理器的方式，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)備對功耗和價格也非常敏感。
與端側(cè)相比，云側(cè)對 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算能力的實際發(fā)揮。在價格和功耗方面，云側(cè)沒有端側(cè)敏感，但降低成本始終是用戶的需求。
目前，有許多公司致力于在安防領(lǐng)域開發(fā)AI芯片，這意味著安防人工智能芯片有一個非常廣泛的市場，但誰能更好地滿足行業(yè)需求，需要時間來驗證。

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