據數據預測，2018年中國安防行業市場規模將達到6570億元，其中智能安防行業市場規模近300億元，預計在2020年智能安防將創造一個千億的市場，這將是安防領域不可小覷的市場。

而作為智能安防產品的核心，智能芯片的競爭也是日趨激烈。眼下中國的智慧城市和智慧安防建設如火如荼，AI芯片是所有平安城市和智慧城市構建的核心。在安防產品中，交換機、IPC、硬盤刻錄機、各類服務器等智能設備都需要芯片。以往國內安防企業都傾向于從美國進口智能芯片。但在去年中興事件后，人們越來越意識到一旦引進出了問題，對于自己企業的打擊將是毀滅性的，再加上華為、比特大陸、亞馬遜等芯片新銳的入局，如今的智能安防芯片市場，儼然已經成為了硝煙彌漫的戰場。

那么今天幫尼菌就來帶大家看看，在這場芯片“戰爭中”各大廠家的位置與前景。

格局：芯片“三大戰場”烽煙競起

AI芯片按技術路線可以分為ASIC（專用集成電路）、GPU（圖形處理器）、FPGA（現場可編程門陣列）三種。對比來看，GPU與FPGA用于AI訓練。GPU相比之下效率更高，而FPGA的可編程性則較好，而ASIC優勢則在于成本低，相比FPGA則顯得略有死板。

GPU市場 一超多強

從GPU市場來看，處于一超多強的局面。英偉達憑借多年來對GPU技術趨勢的準確把握，在GPU芯片一舉成名。當前在高性能智能分析市場，以及對視頻圖像的解析技術方面，英偉達GPU成為了市場的主要選擇。相比之下英特爾則屬于定制服務，根據客戶的需求來定制有針對性的芯片設計。而比特大陸則屬于新銳，憑借大量云算法和“挖礦”技術依靠其強大的算力自成一派，不過目前對于具體安防設備的結合則稍顯稚嫩，有待時間的檢驗。

英偉達Jetson系列具有深度學習能力且能廣泛應用于圖像識別工程

FPGA市場 摸索階段

中國的FPGA市場多年前曾被美國所壟斷，為了打破壟斷，中國政府多年來投入了數百億資金來自研。我們不得不承認我國的FPGA產業與國際巨頭（Xilinx、Altera）還有較大差距。但我國目前擁有超50億元的巨大市場，且政府發展決心強大，所以誕生出了一大批致力于開發FPGA市場的企業，海思、同創、上海安路科技等企業都深入研發FPGA芯片，未來實現更加安全可控的產品。

FPGA芯片架構圖

ASIC市場 群雄爭霸

ASIC相比已有業內大佬的GPU、摸索階段的FPGA市場無疑顯得水深火熱了許多，在傳統芯片巨頭隊伍中，海思半導體在國內安防市場后來居上，與德州儀器（TI）、安霸、恩智浦、升邁等安防芯片供應商在IPC的ASIC高清芯片的競爭中嶄露頭角，并手握海康、大華等主流安防巨頭的芯片訂單，一度出現供不應求的情況。

格局 不會有永遠的霸主 新玩家不斷涌入

隨著安防產業的不斷發展，在世界范圍內已經有越來越多的企業投身于安防AI芯片的研發當中。2018年10月10日，華為在全聯接大會上對外闡述其AI戰略，并推出了自主研發的兩款AI芯片，正式吹響全面自研芯片的號角。除華為外，海康、大華、谷歌、蘋果、亞馬遜等廠商也紛紛入局，英偉達的老牌豪強的地位未來或遭到嚴重挑戰。不過就目前形勢來看，更多的安防廠商還是以與芯片廠商建立合作關系，同時兼具自研為主要產品出產方式。

谷歌、亞馬遜等“新玩家”會給市場帶來改變嗎

前景：ASIC芯片研發空間廣闊

從總體上來看，目前我國的安防產品還是要依賴以英偉達為首的外國芯片制造商，但人們也愈發認識到自研芯片的重要性，海康威視、大華、宇視、華為等公司都在積極擁抱AI技術。從目前的情況來看，英偉達的GPU芯片依然是最主流的深度學習方案，領導地位根深蒂固。想要突破對于芯片的封鎖，相比之下性價比更高、專用定制的ASIC芯片領域更加收到青睞。

3月30日，華為發布業界首款ASIC商用終端模組

相比GPU的通用性，ASIC 芯片是一種為實現特定要求設計的集成電路，這意味著該芯片無法擴展，但除此之外，無論功耗、可靠性還是體積、成本均遠低于GPU。鑒于 ASIC 芯片的諸多特質，業界普遍認為將會成為未來人工智能領域的核心，越來越多的算法企業也在基于ASIC 優化算法，而安防也成了主要的應用場景。

例如比特大陸人工智能芯片BM 1680 就是一款面向深度學習應用的 ASIC 芯片，其加速核采用改造型脈動陣列架構技術，具備4096個并行執行單元，適用于CNN/RNN/DNN 等神經網絡的預測和訓練。BM 1680 從2015年底開始設計，歷時一年多成功流片，在2017年6月拿到了樣品，并在當年內實現量產。

據專家介紹，未來ASIC自研芯片的迭代速度可能會進一步加快，伴隨著激烈的競爭國內將誕生一個或幾個引領品牌，結合安防的落地化項目進行更深遠的開發和運用。

應用端 兩架馬車并行

除了芯片競爭，如何讓這些高科技的結晶更好的服務安防企業也是個大廠商們研究的課題，就視頻監視領域來看，目前安防產品的芯片應用大體分為兩類，即前端和后端。

就視頻監控系統來說，每個視頻監控系統都擁有完整的數據采集、傳輸、存儲、管理、分析和應用的環節。在這條長鏈上，視頻數據的智能分析主要集中在后端的硬盤錄像機（DVR/NVR）或智能平臺的服務器里面，少數智能分析的功能通過AI芯片前置到前端的高清IPC里面，實現快速的結構化分析和檢索，從而大大提升事前和事中預警的效率。

前端AI設備具有更好的分析能力和快速檢索能力

部分業內人士推斷，將AI從后端設備前置到前端攝像機將是安防行業未來的重要方向，并且列舉了多個應用場景：

如交通執法部門可以通過前置到攝像機的AI芯片，快速將抓拍到的違章車輛的視頻數據進行結構化分析，然后傳到后端管理平臺，將違章信息發送到車主終端，大大縮短車主違章信息推送滯后的問題。

再如零售商超將嵌入AI芯片的攝像機安裝在指定地點，通過抓拍顧客的人像屬性、行為軌跡等描繪成區域熱圖，快速分析出顧客的消費目標和意愿，現場推薦和引導客戶達成消費行為。

對于AI芯片前置感興趣的群體里，大部分是嘗試或正在進入安防領域的AI芯片初創公司，他們正在通過具體的場景去試點運行。

不過芯片在前端攝像機的應用也有兩個缺點，具體表現為成本和能耗。

能耗：以安防視頻監控智能分析為例，AI芯片需要將大量的非結構化視頻數據轉化成結構化數據，將視頻數據打上標簽，然后進行比對分析。

想要實現整個分析過程的通暢無阻，AI芯片的性能必須達到要求，并要求整體的軟硬件的耗能不能太高。

例如，同樣是分析同一個紅綠燈路口的車輛監控數據，不同的芯片裝在同一個攝像機上，由于AI算法的千差萬別，就會造成分析的同一張畫面所需能耗可能一個只需要80毫安，另一個則需要120毫安。

雖然相差40毫安，但是在酷暑的氣候條件下，這40毫安持續散發的熱量可能會導致攝像機主板被燒壞，增加額外成本和維修費用。

成本：普通的高清槍機和球機，價格一般在幾百到千元左右，但是如果在攝像機上加入場景定制的AI芯片，價格可能會翻一倍以上，對于大多數客戶而言，在前置的智能分析無法帶來業務和管理效率的提升時，沒有必要冒險將智能分析的功能從后端前置到攝像機上。

可以看出，應用模式上的爭議，正考驗著整個安防行業的實踐智慧，同時也讓芯片商在產品上做出取舍。

在激烈的市場競爭中，要么不斷優化后端的智能設計，要么不斷壓縮前端芯片的成本，隨著越來越多互聯網企業和安防企業涌入市場，未來的競爭誰能勝出，還取決于誰的產品做得更好，市場接納度更高。

信息時代，誰都可能做領頭羊

云天勵飛研發副總李愛軍曾表示，現在算法每半個月迭代一次，AI芯片則要同步迭代。在如此快的更新迭代中，誰能夠更精準的把握產業的需求、研發出更適合安防的芯片產品，誰就能做領頭羊，不過這種領頭羊也只是暫時的，稍有不注意就會被其他廠商超越。而芯片競賽，正是這么一場沒有回頭路的沖刺比賽。誰能笑到最后，誰才會笑的最好。

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