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[導讀] 去年云棲大會,“平頭哥”橫空出世;今年云棲大會,“平頭哥”發(fā)布正式流片的芯片。據(jù)悉,這款名為含光800的芯片推理性能達到78563 IPS,在杭州城市大腦的業(yè)務測試中,1 顆含光 800 的算力

去年云棲大會,“平頭哥”橫空出世;今年云棲大會,“平頭哥”發(fā)布正式流片的芯片。據(jù)悉,這款名為含光800的芯片推理性能達到78563 IPS,在杭州城市大腦的業(yè)務測試中,1 顆含光 800 的算力相當于 10 顆 GPU

算力是AI的引擎,AI芯片不僅代表著計算的規(guī)模和效率,也代表智慧的程度。清華大學微電子所所長魏少軍曾用“無產(chǎn)業(yè)不AI,無應用不AI,無芯片不AI”來描述芯片對的AI產(chǎn)業(yè)應用的重要性。

AI芯片更強算力釋放安防價值

作為AI落地的重要領域,安防產(chǎn)業(yè)的攝像機、交換機等安防產(chǎn)品均需要芯片,這也決定了整個安防系統(tǒng)的業(yè)務表現(xiàn)。

以杭州主城區(qū)交通監(jiān)控視頻處理為例,該業(yè)務需要40顆傳統(tǒng)GPU,且有300ms的延時;而含光800這種算力級別的芯片僅需4顆即可完成同樣的業(yè)務量,且延時降至150ms。強大的算力能夠更大程度釋放智慧安防的價值,算力對安防產(chǎn)品應用效果的影響不可謂不大。

場景不同 要求不同:安防哪一領域好掘金?

當然,安防領域AI芯片的應用并不是“大力出奇跡”,還需要考慮更多因素。例如,端側和后臺對AI芯片的要求不同,在當下城市智能安防系統(tǒng)狀況下,端側以減少傳輸壓力為目的,是作為基本算力的存儲,而后臺需要專注于算力提升,且要求更加通用化以及各種算法的同時調(diào)度能力。

而應用場景的不同也引出了另一個問題:做通用芯片還是專用芯片?專用芯片犧牲了靈活性,對特殊場景進行優(yōu)化;通用芯片適配多種場景,能耗也相應上升。

那么,端側和云端哪個有更大的機會?目前安防中,“云邊結合”是發(fā)展的趨勢。但從當前AI芯片市場前景和競爭格局看,國內(nèi)AI芯片企業(yè)在邊緣端的機會更多,尤其是視頻處理相關芯片具有很大潛力。國內(nèi)很多人工智能企業(yè)定的都是交通監(jiān)控、人臉識別、公司考勤等單點單技術的應用,隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等應用興起,這類企業(yè)的市場空間將進一步擴大。而國內(nèi)企業(yè)在云端芯片領域預計很難有所突破,不過仍在加速追趕,對于其前景可以持樂觀態(tài)度。

安防AI芯片走向何方?

安防產(chǎn)業(yè)鏈長且高度碎片化,因此目前AI芯片在安防領域仍不能實現(xiàn)大規(guī)??焖俾涞兀@與工程化難度以及技術積累也有關系。

目前,安防AI芯片更多從技術角度出發(fā),以滿足特定性能需求,不能靈活適應多場景,未來需要專門為AI設計的靈活、通用的芯片。另外,現(xiàn)階段AI芯片產(chǎn)業(yè)主要以企業(yè)為主體,同環(huán)節(jié)的企業(yè)競爭激烈,產(chǎn)品上下游企業(yè)的運營和管理卻相對獨立,未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展則應以合作為主線,形成產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

AI芯片這把“火”也從安防燒到了其他領域。據(jù)市場調(diào)研公司ReportLinker預計,到2023年全球AI芯片市場規(guī)模將達到108億美元,復合年均增長率達53.6%。屆時,中國企業(yè)能否從激烈的競爭中脫穎而出?

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