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人工智能AI芯片如何掘金安防行業(yè)市場?
來源: | 發(fā)布日期:2022-06-09

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(diǎn)。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(jì)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(jià)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(diǎn)。

AI芯片如何衡量?不唯有算力
如果我們想給出一個(gè)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(jì)算能力,可以加速計(jì)算和處理。
但是在實(shí)際使用中,計(jì)算核的利用率在一些場景中非常低,甚至有許多計(jì)算類型不支持。從這個(gè)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(shí),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(shí)運(yùn)行已成為常態(tài)。因此,在多業(yè)務(wù)切換的情況下,計(jì)算核的性能也是一個(gè)重要的衡量標(biāo)準(zhǔn),特別是在衡量節(jié)點(diǎn)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(jì)算量下,計(jì)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(shí)現(xiàn)通用化的同時(shí),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(diǎn)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(jià)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(jì)算能力的實(shí)際發(fā)揮。在價(jià)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(gè)非常廣泛的市場,但誰能更好地滿足行業(yè)需求,需要時(shí)間來驗(yàn)證。

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