人工智能+安防成為各大公司追逐的“香餑餑”是必然

隨著人工智能興起，安防市場(chǎng)就成為了其全球最大的市場(chǎng)，也是成功落地的最主要場(chǎng)景之一。

根據(jù)美國(guó)信息服務(wù)社的數(shù)據(jù)，截至 2015 年末，全球已安裝了超過(guò) 2.45 億個(gè)視頻監(jiān)控?cái)z像頭，我國(guó)已安裝的監(jiān)控?cái)z像頭也已超過(guò) 3000 萬(wàn)個(gè)，同時(shí)全球和國(guó)內(nèi)監(jiān)控?cái)z像頭銷售市場(chǎng)仍在逐年擴(kuò)張，每年僅我國(guó)就產(chǎn)生數(shù)萬(wàn)PB的數(shù)據(jù)量。與數(shù)據(jù)量同步增長(zhǎng)的是巨大的市場(chǎng)規(guī)模，國(guó)內(nèi)安防市場(chǎng)在近十年來(lái)快速發(fā)展，市場(chǎng)總產(chǎn)值從2012年的3280億，增長(zhǎng)到了2017年的6000億，研究機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)到2022年會(huì)達(dá)到萬(wàn)億規(guī)模。

海量數(shù)據(jù)決定了智能化的發(fā)展速度，市場(chǎng)規(guī)模決定了商業(yè)化的潛力。人工智能+安防成為各大公司追逐的“香餑餑”是必然。

安防監(jiān)控芯片分類

多年的發(fā)展，使得安防行業(yè)不僅形成了比較完整的市場(chǎng)格局和產(chǎn)業(yè)鏈。

在安防產(chǎn)品中，攝像頭、交換機(jī)、IPC(網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī))、硬盤(pán)刻錄機(jī)、各類服務(wù)器等設(shè)備都需要芯片。芯片在安防系統(tǒng)中扮演核心角色，主要的安防監(jiān)控芯片可分為ISP芯片、DVR SoC芯片、IPC SoC芯片、NVR SoC芯片這四類，IPC芯片增長(zhǎng)潛力最大。

從技術(shù)角度而言，ISP芯片(ImageSignalProcessing，圖像信號(hào)處理)主要負(fù)責(zé)對(duì)前端攝像頭所采集的原始圖像信號(hào)進(jìn)行處理。

前端ISP芯片、IPCSoC芯片領(lǐng)域，目前國(guó)內(nèi)市場(chǎng)國(guó)產(chǎn)芯片(主要是華為海思)的提升到70%左右，國(guó)外芯片占比降低到30%左右，富瀚微ISP芯片實(shí)力強(qiáng)勁，并積極開(kāi)拓IPC芯片市場(chǎng);另外，國(guó)科微憑借集成電路產(chǎn)業(yè)基金加持，已成功在IPC芯片市場(chǎng)站穩(wěn)腳跟。

DVR(DigitalVideoRecorder，數(shù)字硬盤(pán)錄像機(jī))SoC芯片主要用于模擬音視頻的數(shù)字化、編碼壓縮與存儲(chǔ);IPC(IPCamera，IP攝像機(jī))SoC芯片通常集成了嵌入式處理器(CPU)、圖像信號(hào)處理(ISP)模塊、視音頻編碼模塊、網(wǎng)絡(luò)接口模塊等，具備入侵探測(cè)、人數(shù)統(tǒng)計(jì)、車輛逆行、丟包檢測(cè)等一些簡(jiǎn)單的視頻分析功能。

NVR(NetworkVideoRecorder，網(wǎng)絡(luò)硬盤(pán)錄像機(jī))SoC芯片主要用于視頻數(shù)據(jù)的分析與存儲(chǔ)，功能相對(duì)單一，但由于多與IPC聯(lián)合使用，市場(chǎng)增長(zhǎng)也較快。

在后端，無(wú)論是在DVRSOC芯片、NVRSOC芯片上，華為海思已經(jīng)占了接近80%的市場(chǎng)份額，其他廠商在該領(lǐng)域缺乏競(jìng)爭(zhēng)力。

通常情況下，安防視頻監(jiān)控模擬攝像機(jī)的核心部件包括一顆圖像傳感器和一顆ISP芯片，安防視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)的核心部件包括一顆圖像傳感器和一顆IPCSoC芯片。

前端與后端技術(shù)方案對(duì)比

前端產(chǎn)品的核心功能是為后端提供高質(zhì)量、初步結(jié)構(gòu)化的圖像數(shù)據(jù)，其主要作用有兩點(diǎn)：提升部分智能分析應(yīng)用的實(shí)時(shí)性，節(jié)省帶寬和后端計(jì)算資源。

典型的前端智能攝像頭內(nèi)置深度學(xué)習(xí)算法，一方面可以在前端完成人臉定位檢測(cè)和質(zhì)量判斷，有效解決漏抓誤報(bào)問(wèn)題，同時(shí)擁有較好的圖像效果，即使周圍環(huán)境光線不佳，人員戴帽子或一定角度下低頭、側(cè)臉，仍然可以做到準(zhǔn)確檢測(cè)，并自動(dòng)截取視頻中的人臉輸出給后端;另一方面可以輸出編碼后的網(wǎng)絡(luò)視頻，還支持輸出非壓縮、無(wú)損無(wú)延時(shí)的視頻流圖像，這樣可以為大型用戶節(jié)省服務(wù)器成本和帶寬，在同等服務(wù)器數(shù)量和計(jì)算能力的情況下能夠接入更多路攝像頭。

后端產(chǎn)品的核心功能是利用計(jì)算能力對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析，一般包括智能 NVR、高密度GPU服務(wù)器。前者是基于深度學(xué)習(xí)算法推出的智能存儲(chǔ)和分析產(chǎn)品，兼顧傳統(tǒng) NVR 優(yōu)勢(shì)的同時(shí)增加了視頻結(jié)構(gòu)化分析功能;后者集成了基于深度學(xué)習(xí)的智能算法，每秒可實(shí)現(xiàn)數(shù)百?gòu)埲四槇D片的分析、建模，可支持?jǐn)?shù)十萬(wàn)人臉黑名單布控，人臉1V1比對(duì)、以臉?biāo)涯樀榷囗?xiàng)實(shí)用功能，滿足各行業(yè)的人臉智能分析需求。

從前后端智能化模塊來(lái)看，目前的解決方案有兩種思路，一種是智能前置，一種是后置智能，這一直是行業(yè)備受爭(zhēng)議的兩個(gè)方向。

由于前端設(shè)備內(nèi)的空間有限，再加上功耗、成本等因素的限制，智能前置會(huì)受硬件計(jì)算資源限制，只能運(yùn)行相對(duì)簡(jiǎn)單的、對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高的算法，但算法升級(jí)、運(yùn)維較難;后端智能分析通?？梢愿鶕?jù)需求配置足夠強(qiáng)大的硬件資源，能夠運(yùn)行更復(fù)雜的、允許有一定延時(shí)的算法。另外，在后端算法升級(jí)、運(yùn)維都會(huì)比較方便。需要說(shuō)明的是，前后端產(chǎn)品不是對(duì)立與競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的不同將長(zhǎng)期同時(shí)存在。

安防AI芯片發(fā)展趨勢(shì)

根據(jù)IDC最新發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2018年我國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模為17.6億美元，預(yù)計(jì)2023年將達(dá)到119億美元。而在這其中，平安城市中的安防仍然是最大的應(yīng)用場(chǎng)景。

要想打開(kāi)安防領(lǐng)域的市場(chǎng)，就要在功耗和成本的嚴(yán)格約束下，不斷提升算力，適配場(chǎng)景，提升芯片的專用性。

例如，端側(cè)和后臺(tái)對(duì)AI芯片的要求不同，在當(dāng)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(chǔ)，而后臺(tái)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(shí)調(diào)度能力。

而應(yīng)用場(chǎng)景的不同也引出了另一個(gè)問(wèn)題：做通用芯片還是專用芯片?專用芯片犧牲了靈活性，對(duì)特殊場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化;通用芯片適配多種場(chǎng)景，能耗也相應(yīng)上升。

專用的AI芯片應(yīng)該是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，無(wú)論是在云端還是在邊緣側(cè)，隨著應(yīng)用的逐漸落地，應(yīng)用場(chǎng)景和各種專用功能會(huì)愈加清晰，市場(chǎng)需求也會(huì)越來(lái)越多。

另外，與GPU和FPGA相比，ASIC的專利壁壘要小得多，而且其設(shè)計(jì)難度也是最小的。隨著AI應(yīng)用場(chǎng)景的落地，專用的ASIC芯片量產(chǎn)成本低、性能高、功耗低的優(yōu)勢(shì)會(huì)逐漸凸顯出來(lái)。

那么，端側(cè)和云端又是哪個(gè)有更大的機(jī)會(huì)?

在端側(cè)，以往采用主芯片加AI協(xié)處理器的方式，而目前合二為一的方案已成為主流，且需要易用、穩(wěn)定、支持主流深度學(xué)習(xí)框架的軟件開(kāi)發(fā)工具，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，起碼不低于AI處理能力，在此基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)并發(fā)效率決定了AI算力實(shí)際能發(fā)揮的程度。在價(jià)格與功耗方面，云側(cè)并沒(méi)有端側(cè)那么敏感，不過(guò)降低花費(fèi)始終是用戶的訴求。

目前安防中，“云邊結(jié)合”是發(fā)展的趨勢(shì)。但從當(dāng)前AI芯片市場(chǎng)前景和競(jìng)爭(zhēng)格局看，國(guó)內(nèi)AI芯片企業(yè)在邊緣端的機(jī)會(huì)更多，尤其是視頻處理相關(guān)芯片具有很大潛力。國(guó)內(nèi)很多人工智能企業(yè)鎖定的都是交通監(jiān)控、人臉識(shí)別、公司考勤等單點(diǎn)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(chǎng)空間將進(jìn)一步擴(kuò)大。

云端AI市場(chǎng)一直由Nvidia的GPU和Intel的CPU主導(dǎo)，寒武紀(jì)、Graphcore、Habana Labs等公司在挑戰(zhàn)。而國(guó)內(nèi)企業(yè)在云端芯片領(lǐng)域仍在加速追趕。

安防行業(yè)內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了眾多基于自主研發(fā)的采用ASIC架構(gòu)的攝像機(jī)邊緣智能芯片，通過(guò)將智能算法直接固化為IP，嵌入前端視頻監(jiān)控SOC芯片中，實(shí)現(xiàn)低功耗，低成本、性能強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。

針對(duì)此次“實(shí)體清單”事項(xiàng)，?？低?/u>高層態(tài)度非常堅(jiān)決，芯片受限制，我們換芯片，換不了芯片的，我們換組件，換不了組件的，我們重新設(shè)計(jì)產(chǎn)品。如果必要，我們將自己設(shè)計(jì)芯片。”