AI+安防場景使用的是什么芯片

近兩年，隨著大數(shù)據(jù)挖掘、人工智能深度學習技術(shù)的不斷成熟，作為以海量數(shù)據(jù)著稱的視頻監(jiān)控領(lǐng)域已經(jīng)突破原有智能化發(fā)展的局限性。通過監(jiān)控攝像機捕捉到的場景畫面進行即時的結(jié)構(gòu)化處理，通過語義分析等技術(shù)對視頻數(shù)據(jù)進行分類處理存儲，并通過后端服務(wù)器的智能分析功能進行業(yè)務(wù)處理。在這個過程中，需要前端數(shù)據(jù)采集、智能芯片、深度算法、業(yè)務(wù)技術(shù)架構(gòu)等產(chǎn)業(yè)鏈上的進一步完善，才能使安防智能分析技術(shù)落地應用。其中尤以AI芯片提供算力是所有智能分析的動力所在。

以往，市場上大多都是通用型AI芯片提供人工智能計算所需的算力，而針對某些場景的專用AI芯片較為匱乏。在實際應用中，用戶更關(guān)注的一定是真實場景下的綜合效果，而不僅僅是計算加速，因此行業(yè)對針對安防領(lǐng)域特定領(lǐng)域的專有AI芯片需求迫切。

近幾年，AI芯片已經(jīng)逐步達到了可用的狀態(tài)，2020年將會是AI芯片大規(guī)模落地的關(guān)鍵年。端側(cè)AI芯片將更加低成本、專業(yè)化、解決方案集成化，同時，NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）將成為下一代端側(cè)通用CPU芯片的基本模塊。同時越來越多的端側(cè)CPU芯片都會以深度學習為核心進行全新的芯片規(guī)劃。而在芯片之外，AI還將重新定義計算機體系架構(gòu)，支持AI的訓練和預測計算成為新的異構(gòu)設(shè)計架構(gòu)思路。

作為安防芯片領(lǐng)域占據(jù)70%市場的最大玩家海思，去年陸續(xù)推出了在智慧交通、高密度人臉檢測、視頻隱私保護以及姿態(tài)識別等多領(lǐng)域的芯片方案。目前海思已經(jīng)完成了從高端到低端，系列安防IPC以及XVR芯片的覆蓋，實現(xiàn)不同段位安防芯片的落地應用將會是今年的重心。

除了海思，地平線發(fā)布了第二代邊緣AI芯片旭日二代，采用BPU2.0伯努利架構(gòu)，其性能比比GPU高效10倍，芯片方案可將最大人臉庫容由5萬張?zhí)嵘?0-30萬;

作為全球首款深度學習云端定制SoC芯片依圖科技“求索”，已經(jīng)實現(xiàn)量產(chǎn)，并在去年安博會展示了1U高密度計算服務(wù)器，實現(xiàn)一臺機柜接入1萬路視頻分析，代替原本需要16臺機柜的方案;

比特大陸則帶來了基于剛剛發(fā)布的第三代云端AI推理芯片BM1684打造的SA5智能服務(wù)器，內(nèi)置24顆BM1684芯片，算力能達到422Tops，支持384-768路1080P視頻;

寒武紀推出了思元220芯片，作為一款專門用于深度學習的SOC邊緣加速芯片，采用TSMC16nm工藝，它具有高算力，低功耗和豐富的I/O接口。同時，思元220芯片采用了寒武紀在處理器架構(gòu)領(lǐng)域的一系列創(chuàng)新性技術(shù)，其架構(gòu)為寒武紀最新一代智能處理器MLUv02，實現(xiàn)最大32TOPS（INT4）算力，而功耗僅10瓦（W）。

隨著AI場景化落地的迫切性越來越高，以往“算力”、“能耗比”等AI芯片這些直觀數(shù)據(jù)正在顯得不那么重要，同時，如今安防邊界逐漸擴大，各類場景下的智能應用也隨之豐富，特定場景下的專用AI芯片已經(jīng)表現(xiàn)出非常大的需求，這也將成為接下來AI在安防領(lǐng)域落地對芯片技術(shù)的新需求。

責任編輯：ct