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[導讀] 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(jiān)控領域已經突破原有智能化發(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構化處理,通過語義分析等技術對視

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(jiān)控領域已經突破原有智能化發(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(yè)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(yè)務技術架構等產業(yè)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(yè)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(tài),2020年將會是AI芯片大規(guī)模落地的關鍵年。端側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(guī)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(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(fā)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?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(fā)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(chuàng)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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