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安防展覽網 焦點新聞】去年云棲大會,“平頭哥”橫空出世;今年云棲大會,“平頭哥”發布正式流片的
芯片。據悉,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“無產業不AI,無應用不AI,無芯片不AI”來描述芯片對的AI產業應用的重要性。
AI芯片更強算力釋放安防價值
作為AI落地的重要領域,安防產業的攝像機、交換機等安防產品均需要芯片,這也決定了整個安防系統的業務表現。
以杭州主城區交通監控視頻處理為例,該業務需要40顆傳統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”是發展的趨勢。但從當前AI芯片市場前景和競爭格局看,國內AI芯片企業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。國內很多人工智能企業鎖定的都是交通監控、人臉識別、公司考勤等單點單技術的應用,隨著5G、物聯網等應用興起,這類企業的市場空間將進一步擴大。而國內企業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度。
安防AI芯片走向何方?
安防產業鏈長且高度碎片化,因此目前AI芯片在安防領域仍不能實現大規模快速落地,這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,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,現階段AI芯片產業主要以企業為主體,同環節的企業競爭激烈,產品上下游企業的運營和管理卻相對獨立,未來產業發展則應以合作為主線,形成產業生態。
AI芯片這把“火”也從安防燒到了其他領域。據市場調研公司ReportLinker預計,到2023年AI芯片市場規模將達到108億美元,復合年均增長率達53.6%。屆時,中國企業能否從激烈的競爭中脫穎而出?
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