TA的每日心情 | 难过 2019-11-19 16:03 |
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在AI等技术的赋能下,安防行业已经正式全面迈入智能化时代。作为智能化的核心要素之一,AI芯片在其中的作用不言而喻。尤其是安防行业存在大量视频数据、强大的资金支付能力、用户诉求等因素,使得AI技术在安防行业成为最快实现商业化落地的行业之一。
- h* g/ |& r8 C$ I* H0 E4 @根据Juniper Research的研究报告数据显示,2018年-2023年,全球智能安防市场规模将从120亿美元增长到450亿美元,年复合增长率高达30.26%。
7 ?# c1 Q5 B& R在安防行业巨大的市场空间吸引下,国内外AI企业开始争相布局安防市场,推出可应用于前端采集、边缘计算、云端服务器及终端设备的AI芯片。而一直深耕安防市场的国内外传统芯片厂家,也开始将产品升级,推出相应的AI芯片。; h! @( z' m+ h/ c- ~
集微网了解到,目前,国内外企业包括华为海思、北京君正、富瀚微、立迅微、中星微、国科微、比特大陆、寒武纪、地平线、深鉴科技、云天励飞、依图科技、触景无限、熠知电子、高通、英特尔、英伟达、安霸、德州仪器等超30家企业都有推出应用于安防市场的AI芯片。虽然当前国内布局安防市场的AI芯片厂家为数众多,但在安防市场应用中,国产AI芯片市场应用仍然有很长的路要走。
) F& h! c7 B9 b成本较高/性能不佳掣肘产品应用4 S+ Q6 W* `- `# `9 Z4 W. N
目前,AI芯片在安防市场的应用主要分为前端设备、边缘计算、云端服务器和终端设备中。但从市场应用来看,有规模落地的仍然以海思、北京君正、英特尔、英伟达、高通等企业为主,大部分国产AI芯片仍然处于较早期阶段。, @0 s9 Q9 d1 I/ V
究其原因,主要是成本较高、兼容性不好、同等价格性能不佳、操作系统等因素所致。6 |5 q8 l8 r; }9 ]$ E
具体来看,在前端采集设备中,海思已经推出多款智能IPC SoC芯片,具备简单的识别、检测等能力,从低端、终端、高端均有相应产品,价格有几美元到几十美元不等。4 U1 ^" X) a' H$ I- R8 k: Q- |5 _
其他新进入者开发成本较高,相同性能情况下,价格难以降至海思同等级别芯片水平,而终端消费者对成本极其敏感,这也是其他AI芯片厂家无法规模落地应用的重要因素。
9 t# g0 ?0 I$ K边缘计算是将智能计算转移至边缘设备端,计算过程在智能设备(如摄像机、AI Box)或边缘设备的分布式中心(如控制中心)执行。市场应用中,目前边缘计算有规模落地应用的AI芯片厂家包括海思、英特尔、英伟达等。
2 ~6 W8 \8 h/ F- j/ N0 L一位业内知名芯片厂家从业者表示:“虽然边缘计算近几年大家讲的比较火,也是一个方向,但是对元器件要求比较高,比如说计算能力和功耗问题,这是两个比较矛盾的指标;与此同时,用户在此阶段有多种需求,AI芯片厂家需要定制化开发方能实现,这就导致其成本攀升,但用户无法接受较高的价格。”+ y# G1 |6 X& f7 N& r$ V. U a6 k' F
在云端服务器应用上,国产AI芯片的兼容性和产品性能都落后于国外芯片。在面对同样的场景时,国内AI芯片需要更多的服务器和更多的算力才能支持。在市场应用中,除华为鲲鹏与昇腾有少量应用落地之外,多数企业仍然选择高通、英特尔、英伟达等国外AI芯片企业。1 X, `+ c, A+ [& t( u+ j4 M
对此,国内某应用端企业高管表示:“从企业的角度来讲,同样的预算情况下,国产AI芯片达不到同价位国外芯片的性能水平,企业需要投入更多的钱才可以。”
, p. e& W9 p$ v; E' @“影响云端服务器国产化应用的另一因素是操作系统。”行业人士表示,因为开发环境、应用环境、数据库等都需要依赖操作系统来完成,操作系统的选择也一定程度影响了芯片的选择。7 { D4 @1 l0 B- C
技术与行业融合才是正道
0 {+ i0 E0 @' w) h' n除了技术端的因素之外,在应用端,AI芯片还需要与行业应用结合,方能实现规模落地。
0 }3 k5 |" p- m& n c比如说需求与供给的矛盾,在某些场景应用中对AI有明确需求,但AI芯片厂家需要单独为客户进行大规模的数据训练,这就需要定制化开发,这样做的结果会使得费用升高,而客户一般想要的是已经成熟的产品,而不是为了客户单独去训练,报价也相对高昂。
) @% _- I) Q I: k0 G* C高新兴智慧终端产品线总经理廖国强表示:“现在AI安防芯片的厂家虽然非常多,但如何将芯片的设计能力和行业的应用进行完美的融合,还需要继续的探讨和摸索。”
8 k* O4 n0 K. y8 p0 J1 S业内资深人士也认可上述说法,其表示,未来更重要的是“安防+AI”,而不是“AI+安防”,AI更多的是催化剂,是赋能的过程,单独强调AI本身无法带来很强的商业价值,而是依附于某个传统行业,去优化行业的某些环节,比如降低成本、提高生产效率等,才有商业价值。
% Z' P5 \; Y% p( W+ C贸易摩擦或将加速国产化应用) e; B% q: v6 D1 S. A
整体来看,国内AI安防芯片仍然处于早期发展阶段,在性能、成本、应用等方面略有不足。然而自2018年以来,中美经贸关系持续处于紧张状态,国内多家AI安防领域企业陆续被美国纳入“实体清单”,未来仍然存在较大不确定性。
$ x5 b' b& k4 F' G' w2 x \在此背景下,国内安防终端厂商开始积极导入国产芯片。廖国强表示:“在终端设备中,我们有应用高通等国际厂商,但也在积极导入国内厂商,比如紫光展锐、海思等企业;在视频方面的比对、车牌识别等方面,使用海思、寒武纪、依图科技等企业芯片产品。”: K4 A) b/ x0 p5 w3 F
“随着中美贸易摩擦的不断持续,业界对此也比较敏感,不过在国家政策层面对国产化的大力支持下,未来芯片国产化的选择也将越来越大。”廖国强表示,从目前整体发展形势来看,国产化不会留太多时间窗,我们今年也会加大国产芯片的采购导入。
, g/ W% l. ~+ I/ E" ^“随着使用量和应用场景越来越大,竞争越来越激烈,芯片性价比、计算能力等都将得到进一步提升,国产化市场应用占比也将实现大幅增长。”上述应用端企业高管也表示,在政策和资本的助力下,接下来国内安防相关企业会花重金去加大研发和完善前端产品,这也将加速国内AI安防芯片的应用落地。
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