那么厢绝，目前安防AI芯片的發(fā)展現(xiàn)狀如何?安防AI芯片的崛起對行業(yè)將帶來怎樣的影響?產(chǎn)品的推出與落地情況如何?等等纯露，帶著這些問題，本刊特邀請行業(yè)企業(yè)及AI創(chuàng)業(yè)公司共同探討AI安防芯片的現(xiàn)在與未來代芜，希望對行業(yè)人士有所啟發(fā)埠褪。

　　參與嘉賓：比特大陸科技有限公司產(chǎn)品戰(zhàn)略總監(jiān)湯煒偉;深圳云天勵飛技術(shù)有限公司研發(fā)副總芯片負責人李愛軍;北京地平線機器人技術(shù)研發(fā)有限公司智慧城市事業(yè)部總經(jīng)理劉俊華;中星微電子有限公司人工智能市場副總裁陳為民

　　當前，安防市場正大步邁向智能化挤庇，而芯片是決定安防智能化進度的核心要素钞速。目前芯片市場尤其是AI安防芯片總體上處于什么樣的發(fā)展狀況?

　　劉俊華：數(shù)據(jù)、芯片嫡秕、算法是AI技術(shù)的核心渴语。隨著實用數(shù)據(jù)苹威、計算能力、開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)的不斷發(fā)展驾凶，預計AI硬件消費市場在2025年將達到1090億美元的規(guī)模阿魏。而在這千億美元級別的市場規(guī)模中，已經(jīng)凸顯出的領(lǐng)頭者是人工智能處理器——GPU氛灸、FPGA耘泰、ASIC等AI硬件的制造商。同時預計在2017年至2025年間剑碌，ASIC嘀醋、FPGA和GPU將迎來最快速的增長。其中孟溯，ASIC增速最快讲侵，達92%。

　　隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展呜款，未來的安防智能化需要解決如何將物理場景數(shù)據(jù)化耸壮，同時隨著前端接入設(shè)備和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的劇增，前端邊緣計算能力提升成為迫切需求剩症，然而高性能用虚、低成本、低功耗和的嵌入式AI芯片成為挑戰(zhàn)奸误。在過去7-8年的時間內(nèi)粤蝎，我們看到AI處理器架構(gòu)處于不斷遷移的過程。2011年袋马，采用上萬臺CPU的大規(guī)模集群出現(xiàn)初澎。2012年，百度IDL首次在世界范圍內(nèi)第一次將GPU構(gòu)造成一個集群虑凛。2014年碑宴，我們發(fā)現(xiàn)由于GPU的成本和功耗的問題非常不適合大規(guī)模部署，首次大規(guī)模將預測過程算法部署到FPGA這種半定制的硬件設(shè)備桑谍，大大降低了計算功耗延柠，同時使得系統(tǒng)穩(wěn)定性得到保證。然而锣披，如果想把人工智能能力推向前端提升邊緣計算能力贞间，不管是CPU、GPU還是FPGA雹仿，都有一個致命缺陷增热，就是成本和功耗仍然不能夠滿足前端邊緣端的需求，ASIC硬件將成為未來方向。

　　2015年地平線成立嗤矾，我們的愿景就是要將算法和芯片集合在一起勒蜘，去創(chuàng)造推動邊緣AI人工智能計算和推廣。2017年底拒牡，經(jīng)過兩年的努力炊惊，地平線發(fā)布了首款嵌入式AI專用芯片，可每秒處理30幀1080P視頻随去，延時小于30毫秒亮钩，典型功耗僅1.5瓦。

　　湯煒偉：多年的發(fā)展讓安防行業(yè)形成了比較完整的市場格局和產(chǎn)業(yè)鏈乱来。目前視頻監(jiān)控占據(jù)安防近50%的市場份額儒淌，這其中又分為前端(攝像頭)和后端(主控/云端)兩部分雷昵〉吹＃縱觀全局，AI在前后兩端的重要性都在加強榴弧，但現(xiàn)階段來看后端依然是主流准瘪。在芯片方面，英偉達的GPU被采用最多桅狠，相對通用且昂貴讼载，行業(yè)的可選擇性很少。如果全部基于GPU構(gòu)建云端的AI安防方案中跌，其成本咨堤、能耗之高令人咂舌。所以專用漩符、高性價比的ASIC芯片的優(yōu)勢越來越明顯一喘。

　　以比特大陸為例，比特大陸張量處理器BM1680芯片就是一款面向深度學習應用的ASIC芯片嗜暴，其加速核采用改造型脈動陣列架構(gòu)技術(shù)凸克，具備4096個并行執(zhí)行單元，適用于CNN/RNN/DNN等神經(jīng)網(wǎng)絡的預測和訓練闷沥。算豐BM1680從2015年底開始設(shè)計萎战，歷時一年多成功流片，在2017年6月拿到了樣品舆逃，并在當年內(nèi)實現(xiàn)量產(chǎn)蚂维。目前，第二代芯片BM1682也已經(jīng)面世路狮，實際性能相比第一代提升了約5倍藻礁。

　　陳為民：在高畫質(zhì)、智能化、網(wǎng)絡化庆率、高安全性的安防市場發(fā)展趨勢下仪丛，安防芯片技術(shù)快速迭代發(fā)展。近幾年软殿，視頻編碼方式從H.264快速過渡到H.265卒粮，與此同時，隨著中國SVAC標準的出現(xiàn)以及政府的大力推動骨惫，SVAC編解碼技術(shù)也在全面推進過程钱挺，已經(jīng)從SVAC1.0發(fā)展到了SVAC2.0。更高的壓縮效率蜀勃、更低的編碼碼率一直是近年來安防芯片追求的一個重要目標辣沧，在視頻編解碼領(lǐng)域，安防芯片的技術(shù)已經(jīng)上了一個新的臺階驼鳞。

　　同時數(shù)據(jù)安全作為安防領(lǐng)域的重要特點始終是安防芯片的一個重要指標哀铡，在大數(shù)據(jù)和人工智能應用蓬勃發(fā)展的今天，這一點顯得尤為重要臼婆。開發(fā)符合國家標準安全性要求的安防芯片也是近幾年的一個主要技術(shù)發(fā)展方向抒痒。

　　智能分析是掀起大量圖像儲存和處理需求的關(guān)鍵，而智能分析必須解決算力瓶頸的問題颁褂。近幾年AI安防芯片針對前端智能應用提供的算力已經(jīng)初步能將前端智能和云端智能結(jié)合故响，具備了一定的實際應用能力，目前已經(jīng)能在前端實現(xiàn)包括分類檢測颁独、生物識別彩届、車輛識別等多個領(lǐng)域的應用，結(jié)合云端的存儲和搜索能力誓酒，將智能分析技術(shù)發(fā)展到了一個新的高度樟蠕。但是目前AI安防芯片的能力還不能完全滿足安防應用實時性的要求，這是未來幾年AI芯片要進一步提高和解決的問題丰捷。

　　李愛軍：目前AI安防芯片總體處于起步階段坯墨，當前安防市場主要活躍在云端，同時由于各方面技術(shù)有待完善成熟病往，所以沒有太多大公司會激進地推芯片安防捣染。原因有兩點：第一，結(jié)合一些大的AI公司案例饭糊，例如海思和大華豌泊，由于缺少相關(guān)業(yè)務經(jīng)驗做支持，他們做芯片時是比較慎重的稳虱。第二怔于，對于成本及運作速度的考量禀蜒，在成品安防設(shè)備上新增芯片以及集成架構(gòu)的探索都需要時間及成本支出。比起大公司姚详，創(chuàng)業(yè)型公司的進程相對快一些槐猪，也更有優(yōu)勢。值得一提的是腮稚，云天勵飛推出的“深目”系統(tǒng)许食，可實現(xiàn)“全城視頻監(jiān)控，秒級人臉搜索“已協(xié)助公安破獲各類案件4000余起挽饺，找回多名失蹤兒童及老人够菊。這一項目的成功為我們提供了豐富的應用經(jīng)驗。

　　猶記得恨溜，幾年前針對安防專用的ASIC芯片的誕生對行業(yè)的影響和意義重大符衔，當前安防AI芯片的快速發(fā)展是否也將對行業(yè)產(chǎn)生如一些觀點所認為的“顛覆”性影響?會表現(xiàn)在哪些方面?

　　劉俊華：我們認為AI芯片一定會對行業(yè)產(chǎn)生“顛覆性”的影響。我們打造AI專用芯片初衷就是希望能夠?qū)崿F(xiàn)AI的前端化糟袁、邊緣化判族。傳統(tǒng)的AI解決方案基本是前端架設(shè)攝像頭，通過網(wǎng)絡傳輸將數(shù)據(jù)送回服務器系吭，借助服務器及算法實現(xiàn)人工智能五嫂，然而服務器成本高居不下颗品，無論是部署或者遷移都非常困難肯尺。同時，隨著NB-IOT和5G時代的到來躯枢，2020年全球500億IOT互聯(lián)则吟，具備前端邊緣計算能力的AI芯片和解決方案也使得小數(shù)據(jù)包和高帶寬的無縫切換的回傳應用成為可能，真正意義實現(xiàn)部署成本和傳輸成本的節(jié)省锄蹂，以及部署效率的提升氓仲。

　　七年多以前，ASIC的芯片將視頻的A/D轉(zhuǎn)換及編解碼帶向了前端得糜，帶來了攝像頭的更新敬扛，如今我們已經(jīng)很難找到模擬攝像頭。而我們的芯片將會給攝像頭裝上智能的眼睛服骚，將智能的抓拍機識別帶向前端滤躺，我相信這也必將會是攝像頭的發(fā)展方向，也是安防行業(yè)的發(fā)展方向蝎蛤。我們認為五年后屠途，市場上將很難找到不帶AI的攝像頭，這就是“顛覆性”的挪吱。

　　李愛軍：AI安防芯片對產(chǎn)業(yè)內(nèi)是會產(chǎn)生影響的带诊，因為AI芯片不同于傳統(tǒng)芯片辈喜，它更加注重“從場景到算法，從算法到芯片”于箩。這種不同于以往的從硬件出發(fā)的思路砖伴，會促成新的AI芯片行業(yè)形態(tài)和商業(yè)模式。這種影響不僅僅會涉及安防領(lǐng)域判嘀，也將會拓展到智能家居和消費電子安粤、自動駕駛、云計算拼岳、智慧城市等領(lǐng)域枝誊。

　　湯煒偉：ASIC芯片的誕生對整個芯片行業(yè)都意義重大，目前的AI芯片就是能夠運行深度學習算法的ASIC芯片惜纸。而我們知道叶撒，深度學習算法掀起了人工智能的這一波浪潮，而人工智能又正在大力改造著安防耐版、金融祠够、教育、醫(yī)療等傳統(tǒng)行業(yè)粪牲，安防尤為明顯古瓤。

　　這個顛覆性的影響主要來自于數(shù)據(jù)的規(guī)模，以視頻監(jiān)控的應用需求來看腺阳，2017年全球的攝像頭數(shù)量達到了140億只落君，未來5年將維持兩倍多的年復合增長率。我們僅取其中的監(jiān)控攝像頭來做分析亭引。監(jiān)控攝像頭在2017年約為4億只绎速，假設(shè)每一路攝像頭需要用0.5TFLOPS的算力，2017年需要210ExaFLOPS的算力來處理全球的監(jiān)控攝像頭焙蚓，相當于廣州超算中心計算力的4000倍抠衬，比特幣全網(wǎng)算力的20倍。“看得懂”是監(jiān)控的硬需求届辽，攝像頭需要24小時不間斷地工作锹肾，所以假設(shè)所有攝像頭的數(shù)據(jù)全部需要實時地進行智能分析，這是合理的映贞。

　　巨大的數(shù)據(jù)量產(chǎn)生了巨大的計算需求奥泛，要求有相應的計算能力，如果沒有性能卓越的深度學習專用芯片紊埂，使用現(xiàn)有的GPU豫狸，在成本功耗等方面都是無法去滿足目前安防應用的需求。

　　安防是AI芯片最為火熱的商業(yè)應用場景庶消，安防AI芯片有怎樣的行業(yè)需求屬性與特點?與具備一定智能化處理的IPC芯片相比赂裁，AI芯片有怎么樣的突破與升級?

　　陳為民：安防的AI芯片從性能上來講需要具有更高的實時性轻迹、可靠性、安全性等特點烛许。針對安防的AI芯片需要具備前端實時處理復雜應用環(huán)境祭昏，其性能要求比一般的IPC芯片要高很多。同時還需要適應保證在多種室外環(huán)境下可靠工作的能力强挫，另外安全性在安防應用中非常重要岔霸，對于視頻流的實時加密未來會是安防芯片的標準需求。同時在系統(tǒng)應用中要考慮和云端處理平臺的功能融合問題俯渤，如結(jié)構(gòu)化視頻描述的需求呆细。這些都和一般的IPC芯片需求有很大的不同。

　　SVAC國家標準中對視頻結(jié)構(gòu)化八匠、加密都有完整的定義絮爷，通過芯片本身在可靠性和性能上的保證，兩者結(jié)合梨树，可以完善地滿足安防市場的需求坑夯。

　　李愛軍：作為AI芯片里的最熱門的商業(yè)應用場景，安防AI芯片主要是專注于處理動態(tài)視頻中的人和物抡四，抓取事物的典型特點柜蜈。隨后在前端完成特征壓縮和后臺的特征比對，以有效降低對傳輸線路的沖擊指巡，獲取更好的性能淑履。同時安防AI芯片還要能夠完成和現(xiàn)有傳統(tǒng)安防前端的場景數(shù)據(jù)對接適配，在前端解決問題风加，這樣能有效的降低成本蝎疹。此外抽述，前端還需要預留矢量接口旦氓，即神經(jīng)元參數(shù)的刷新接口牵观，使得后臺能夠快速地實現(xiàn)前端神經(jīng)元參數(shù)的調(diào)整與升級，提高前端的智能化水平。簡而言之可款，安防AI芯片的特點必須靈活性高、性能好渺纯、成本低刽软。

　　IPC芯片采DSP、FPGA公模洒妈，其發(fā)熱量吧郑、運算單元冗余(內(nèi)含太多不必要的運算指令)等特點使其不適為人像識別專用。還有就是公模發(fā)熱量和價格都很高蛮碾。

　　比起IPC芯片颗蝶，AI芯片剔除一切跟人臉識別無關(guān)的指令跟狱，把更多的運算單元用于人臉識別參數(shù)。此外AI芯片還有發(fā)熱量小户魏、體積小驶臊、成本低等特點，更加適合人像場景的應用叼丑。