近兩年，隨著大數據挖掘、人工智能深度學習技術的不斷成熟，作為以海量數據著稱的視頻監控領域已經突破原有智能化發展的局限性。通過監控攝像機捕捉到的場景畫面進行即時的結構化處理，通過語義分析等技術對視頻數據進行分類處理存儲，并通過后端服務器的智能分析功能進行業務處理。在這個過程中，需要前端數據采集、智能芯片、深度算法、業務技術架構等產業鏈上的進一步完善，才能使安防智能分析技術落地應用。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，因此行業對針對安防領域特定領域的專有AI芯片需求迫切。
近幾年，AI芯片已經逐步達到了可用的狀態，2020年將會是AI芯片大規模落地的關鍵年。端側AI芯片將更加低成本、專業化、解決方案集成化，同時，NPU(神經網絡處理單元)將成為下一代端側通用CPU芯片的基本模塊。同時越來越多的端側CPU芯片都會以深度學習為核心進行全新的芯片規劃。而在芯片之外，AI還將重新定義計算機體系架構，支持AI的訓練和預測計算成為新的異構設計架構思路。
作為安防芯片領域占據70%市場的最大玩家海思，去年陸續推出了在智慧交通、高密度人臉檢測、視頻隱私保護以及姿態識別等多領域的芯片方案。目前海思已經完成了從高端到低端，系列安防IPC以及XVR芯片的覆蓋，實現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，地平線發布了第二代邊緣AI芯片旭日二代，采用BPU2.0伯努利架構，其性能比比GPU高效10倍，芯片方案可將最大人臉庫容由5萬張提升到10-30萬；
作為全球首款深度學習云端定制SoC芯片依圖科技“求索”，已經實現量產，并在去年安博會展示了1U高密度計算服務器，實現一臺機柜接入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布的第三代云端AI推理芯片BM1684打造的SA5智能服務器，內置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領域的一系列創新性技術，其架構為寒武紀最新一代智能處理器MLUv02，實現最大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芯片這些直觀數據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芯片已經表現出非常大的需求，這也將成為接下來AI在安防領域落地對芯片技術的新需求。
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