據(jù)悉，中國已經(jīng)成為全球第一大半導(dǎo)體銷售市場，2018年上半年銷售額767.4億美元，全球占比達(dá)到34%，然而國內(nèi)企業(yè)市場占有率卻很低，消耗量和自給率的巨大缺口，使得我國高端芯片依賴于進(jìn)口。因此，國家出臺了多項(xiàng)政策以促進(jìn)國產(chǎn)高端芯片發(fā)展。例如，2014年起，芯片研發(fā)就提升至國家戰(zhàn)略高度，并成立了國家集成電路產(chǎn)業(yè)基金，截止2017年底，共出資818億元;《國家集成電路產(chǎn)業(yè)推進(jìn)綱要》提出，爭取到2030年達(dá)到國際先進(jìn)水平，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。
安防AI芯片給行業(yè)帶來了什么?
隨著AI芯片越來越成為科技界和社會的熱點(diǎn)，AI安防芯片也備受關(guān)注。AI安防芯片廣泛分布于安防產(chǎn)業(yè)的各個環(huán)節(jié)，扮演著核心角色，安防產(chǎn)業(yè)從模擬與數(shù)字發(fā)展到到網(wǎng)絡(luò)高清，乃至于當(dāng)前的人工智能，無一例外都得益于芯片技術(shù)的進(jìn)步。
目前，安防AI芯片主要用于視頻監(jiān)控領(lǐng)域。視頻監(jiān)控行業(yè)在經(jīng)歷了“高清化”、“網(wǎng)絡(luò)化”兩次換代之后，隨著安防AI芯片技術(shù)在視頻分析領(lǐng)域的突破，已經(jīng)開啟了“智能化”時代。在這一領(lǐng)域，安防AI芯片按照裝載方式分為兩種：一是前端方案，即將芯片直接裝載到攝像頭中，對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時結(jié)構(gòu)化處理，據(jù)中金公司預(yù)計，應(yīng)用于前端攝像頭的芯片市場規(guī)模將從 2017 年的 3.3 億美元，增長至 2022 年的 18 億美元;二是后端方案，將芯片放置于后端服務(wù)器，在本地將視頻流轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，能夠有效節(jié)省云端空間。
安防企業(yè)表現(xiàn)突出
目前，我國大陸安防企業(yè)研發(fā)的安防AI芯片主要集中于IPC SoC和FPGA兩方面。
1、IPC SoC
SoC對技術(shù)及資本要求較高，此類公司通常都需要都需要具備一定的融資額度與技術(shù)壁壘。在這一領(lǐng)域，華為海思在視頻芯片領(lǐng)域深耕多年，市場份額達(dá)到70%以上，占據(jù)寡頭地位。其產(chǎn)品覆蓋無線網(wǎng)絡(luò)、固網(wǎng)及數(shù)字媒體等多個領(lǐng)域。過硬的技術(shù)實(shí)力、高性價比、完善的配套服務(wù)使得大批安防設(shè)備廠商采用海思的產(chǎn)品。海思不僅與海康威視、大華股份、等大型安防企業(yè)保持多年密切合作，在臺灣，韓國等芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)也占據(jù)了龐大的市場份額。
除了華為海思，海康威視投資的富瀚微也值得注意。富瀚微從2011年起將業(yè)務(wù)重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到安防視頻監(jiān)控攝像機(jī)芯片，其重點(diǎn)產(chǎn)品包含高性能視頻編解碼SoC和圖像信號處理器芯片，目前安防行業(yè)兩大巨頭海康威視、大華股份均是其重點(diǎn)客戶。
此外，在IPC SoC芯片市場上也聚集了地平線、云天勵飛等為代表的知名安防企業(yè)，IPC SoC芯片市場上已巨頭云集。
2、FPGA
FPGA的可編程性使軟件和終端應(yīng)用公司能夠根據(jù)算法靈活修改解決方案，隨著大數(shù)據(jù)發(fā)展和算力提升，許多新貴安防公司以FPGA切入安防AI芯片領(lǐng)域。目前，深鑒科技、瑞為智能等公司都曾宣布具有基于FPGA的AI芯片開發(fā)能力。
深鑒科技切入AI+安防行業(yè)的方式既包括前端嵌入式攝像頭，也包括后端數(shù)據(jù)處理。深鑒目前提供的安防芯片模組上會內(nèi)嵌人臉識別、視頻結(jié)構(gòu)化等參考算法。
瑞為智能早在2015年就做了基于FPGA的AI芯片，并于次年實(shí)現(xiàn)規(guī)模商用，是國內(nèi)最早使用FPGA實(shí)現(xiàn)技術(shù)路徑的AI芯片公司之一，其AI芯片能使攝像機(jī)的圖像處理達(dá)到每秒25幀。
除此之外，國內(nèi)安防企業(yè)也與高校在基于FPGA的AI 芯片領(lǐng)域進(jìn)行聯(lián)合研究。例如，商湯科技曾聯(lián)合北京大學(xué)提出基于 FPGA 的快速 Winograd 算法，可大幅降低算法復(fù)雜度，改善 FPGA 上的 CNN 性能。
結(jié)語：整體來看，各企業(yè)都在加快發(fā)力AI芯片，但AI芯片規(guī)模化還需要時間。盡管大公司扎根已深，然而不可能覆蓋所有細(xì)分領(lǐng)域，因此，廣闊的終端AI 芯片市場還有待開拓，這也正是眾多初創(chuàng)企業(yè)的機(jī)會所在。
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