昨天(2019年5月9日),依图科技发布了自己首款深度学习云端定制SoC芯片questcore,不同于英伟达可用于通用场景的GPU,这是一款专注于视频及图像分析的云端AI芯片,在发布会上,依图联合创始人兼CEO朱珑提出”算法即芯片“的口号,依图经过“视觉-语音-芯片”三连跳,已然摇身一变,成为一家涵盖视觉到语音、从软件到硬件的全能型AI公司。
AI前置摄像机成行业重要方向 两座“大山”难以逾越
在安防领域,每个视频监控系统都拥有完整的数据采集、传输、存储、管理、分析和应用链条。在这条长链上,将AI从后端设备前置到前端摄像机将是安防行业未来的重要方向。例如在交通领域,拥有AI芯片的摄像机可以快速对抓拍到的违章车辆视频数据进行结构化分析、传输到后端管理平台,并将违章信息发送到车主终端,一举解决违章信息推送滞后问题。
然而,AI芯片前置还存在两座难以逾越的“大山”:其一是能耗,要想整个分析过程通畅无阻,AI芯片性能就必须达到要求,且整体软硬件耗能不能太高;其二是成本,若在摄像机上加入场景定制的AI芯片,价格将会大大提升,若带来的增益无法覆盖成本,将不会获得市场的认可。
可以看出,能耗与成本问题正考验着整个安防行业的实践智慧。
多家公司切入市场 竞争落地
近年来,包括地平线、深鉴科技、云知声等多家以算法起家的公司纷纷切入AI芯片市场。背后的趋势是AI算法成熟度不断提升,且相较于仅优化算法,包括芯片在内的软硬一体化的解决方案往往性能更优、成本更低。
成本的降低将推动智能前端摄像头在雪亮工程、智慧城市等工程项目中的普遍应用,也对智能视频监控在除安防以外更多领域的落地起到推动作用。如在无人超市,摄像头采购安装及使用成本高是落地难的一大原因,若视频处理解析成本大大降低,这会打动以往有顾虑的零售客户。
而困扰行业的能耗与性能问题也正在解决,以此次依图发布的questcore为例,其安防摄像头单路功耗仅为英伟达GPU P4的30%,而视觉推理性能则可达主流同类产品的2~5倍。未尝不是一个“开门红”。
总而言之,无论是四小龙还是地平线、深鉴科技等AI公司,均开始软硬两手抓,可以看出,在当前竞争环境之下,安防行业的竞争已经从技术竞赛发展为实现落地乃至带动多产业同步发展。
结语:摩尔定律的终结和人工智能技术的发展将开启一个新的时代——算法即芯片时代。如何将算法与芯片进行交叉学科的创新是业界的重大技术挑战。此外,行业标准的缺乏也是前行之路上的阻碍,即便是安防业,不同城市的不同项目都有自己的标准,复制成本异常高昂,企业只有找对问题与场景,用对算法并为此定制芯片,甚至要保证庞大的出货量才有可能做到高性价比。前行之路困难重重,AI安防企业将上下而求索。
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