安防進(jìn)入AI時(shí)代 芯片是AI算力提供的核心
2019/7/3 13:07:40點(diǎn)擊：
目前，安防產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入數(shù)據(jù)爆炸時(shí)代。近年來視頻安防產(chǎn)業(yè)在平安城市、智慧交通等的推動(dòng)下獲得了極大的發(fā)展，監(jiān)控設(shè)備的覆蓋范圍、部署密度等都有了顯著的提升。與此同時(shí)，隨著網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的完善、設(shè)備成本的下降及通信協(xié)議的升級(jí)，高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭逐漸成為市場(chǎng)的主流選擇，帶來視頻監(jiān)控市場(chǎng)的二次變革。
IHS預(yù)計(jì)，2017年全球?qū)I(yè)銷售渠道將出貨9800萬臺(tái)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控?cái)z像頭，其中2900萬臺(tái)為高清設(shè)備。在大范圍、高密度、高清晰度的趨勢(shì)下，視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)量成倍增長(zhǎng)。國內(nèi)現(xiàn)有的監(jiān)控設(shè)備每月將產(chǎn)生數(shù)百EB級(jí)（1EB約為1百萬GB）的數(shù)據(jù)，安防產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入數(shù)據(jù)爆炸時(shí)代。
面對(duì)海量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，已經(jīng)無法通過傳統(tǒng)的人力識(shí)別方式進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)看。對(duì)此，只有通過不同程度的智能化處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻敏感信息的快速自動(dòng)定位，并進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的存儲(chǔ)，以便后續(xù)快速檢索查找。當(dāng)前，視頻監(jiān)控智能化在部分應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)展現(xiàn)出其強(qiáng)大的效能，如車輛違章自動(dòng)抓拍、人員侵入自動(dòng)報(bào)警等。未來，智能化分析憑借其即時(shí)、準(zhǔn)確、低成本的優(yōu)勢(shì)，在更多視頻監(jiān)控應(yīng)用場(chǎng)合取代人力將是大勢(shì)所趨。
視頻監(jiān)控獲取的圖像常常會(huì)因?yàn)楣饩�、天氣、目標(biāo)物的運(yùn)動(dòng)等外部因素影響而難以控質(zhì)量。要實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的智能識(shí)別，就需要利用深度學(xué)習(xí)算法，讓視頻監(jiān)控的前端或后端設(shè)備通過大量的各類視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練，獲得自動(dòng)處理復(fù)雜視頻信息的能力。
算力是決定AI最終表現(xiàn)的重要因素，芯片作為算力提供核心，在這一過程中扮演了至關(guān)重要的角色。
目前最主流的選擇是GPU。傳統(tǒng)的ARM或者X86架構(gòu)的中央處理器CPU構(gòu)造復(fù)雜，擅長(zhǎng)處理復(fù)雜運(yùn)算場(chǎng)景，單次邏輯運(yùn)算能力強(qiáng)大。然而AI算法不同于傳統(tǒng)算法，其程序指令并不復(fù)雜，但需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行多次重復(fù)運(yùn)算，CPU并不擅長(zhǎng)此類工作。同時(shí)摩爾定律如今逐漸失效，CPU性能發(fā)展遇到瓶頸，想獲得大幅的突破十分困難。而圖形處理器GPU則是專門用來進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)計(jì)算的處理器，在執(zhí)行AI算法上有著天然的優(yōu)勢(shì)。CPU上用于計(jì)算的晶體管單元（ALU）只占20%左右，而GPU則高達(dá)80%，運(yùn)算效率明顯占優(yōu)。
對(duì)AI芯片而言，目前產(chǎn)業(yè)化最快的是圖片和視頻的大數(shù)據(jù)處理，應(yīng)用最多的地方是視頻監(jiān)控領(lǐng)域。圖像和視頻的人工智能處理，是目前AI芯片商業(yè)化前景最樂觀的賽道，也是玩家們彎道超車的最佳機(jī)會(huì)。
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