“能在創(chuàng)新上把傳統(tǒng)企業(yè)甩開多遠”，這是很多業(yè)內(nèi)人眼中，AI安防芯片企業(yè)能否作為獨立勢力存活下去的關(guān)鍵。

業(yè)內(nèi)的普遍觀點是，如果AI芯片企業(yè)只是“微微領(lǐng)先”，那么待風口漸過，他們很有可能會被傳統(tǒng)企業(yè)反超。

而決定他們能走多遠的，恰恰還是其創(chuàng)新實力本身。AI芯片算力的提高、架構(gòu)的創(chuàng)新、軟硬一體化，以及商業(yè)模式的探索，都在互相交融，共同塑造著一個芯片的新生態(tài)。

近期，AI掘金志也采訪了多家有著不同創(chuàng)新路徑的芯片企業(yè)，他們或從優(yōu)化芯片的計算、存儲架構(gòu)入手，或選擇做軟硬一體，或著眼于攝像頭中的ISP、編解碼芯片。

對于AI安防芯片要解決的主要問題和創(chuàng)新路徑，企業(yè)們有著共識，也有各自不同的選擇和看法。

一、AI安防芯片是一個系統(tǒng)級別的問題。前端除AI加速模塊外，還包括ISP、編解碼芯片等。安防芯片內(nèi)其他模塊的競爭力、及其集成方式，也是整個AI 芯片的核心問題。

二、未來的趨勢是系統(tǒng)級芯片得天下，而不是功能級的芯片得天下，AI 芯片一定會被集成。

（相佐的觀點：AI協(xié)處理器以其靈活性和高效性見長，被集成的取舍可能會繼續(xù)存在。）

三、衡量一款AI芯片，具體的指標包括算力、價格、功耗、穩(wěn)定性等。

四、AI芯片，三成在于硬件，七成在于軟件，軟硬件一體是關(guān)鍵。

五、目前終端AI芯片的性能瓶頸不在于算力，而在于存儲。

六、在計算架構(gòu)上，區(qū)別于同構(gòu)計算的“異構(gòu)計算”，相對能更好在通用性和專用性之間實現(xiàn)折衷。

七、在落地安防上，現(xiàn)有AI芯片的主要問題是，差異化不明顯，易掉入同質(zhì)化競爭的陷阱。

八、芯片行業(yè)很殘酷，存在二元法則：老大吃肉、老二喝湯，老三、老四可能找不到名字。

以下是AI掘金志采訪芯片企業(yè)們的主要內(nèi)容：

觸景無限副總裁陳勇：做芯，軟硬件耦合是關(guān)鍵 

做一款AI安防芯片要從全棧解決方案出發(fā)，不僅僅只有芯片，還要有比較完善的軟件生態(tài)來耦合這個芯片，這樣用戶才比較容易、也能動態(tài)部署符合他們需求的方案。

另一個點是芯片的算力能效，芯片不能只單單提供算力，還要在滿足應用算力要求的前提下消耗最少能量。

我覺得，這兩個方面對于AI安防芯片來說最重要。

觸景無限做芯片就是為了讓自己的算法和工程經(jīng)驗找到一個更好耦合的練兵場，達成軟硬件的協(xié)同優(yōu)化，更好地實現(xiàn)前端感知。

以前，我們發(fā)現(xiàn)AI加速只是前端落地應用需求的一個點，打磨很長時間的AI加速芯片產(chǎn)品，用在前端的效果還是不夠好。

就像一條公路，AI芯片的集成像是鋪上了柏油，但車輛通行時除了對于路面的高要求，還有對于路牌、路標、服務區(qū)的需求，而這些在實際過程中，都沒法得到很好的滿足。

在芯片具體研究中，我認為，對AI 安防芯片來說，由于多層神經(jīng)網(wǎng)絡的應用，如何做到各種神經(jīng)層中間的高效數(shù)據(jù)傳輸是一個難點。

另外，我們認為雖然在攝像頭內(nèi)，主控芯片很強勢。但AI協(xié)處理器有它獨有的靈活性和高效性，并不能簡單地被主控芯片集成。這種通用性和專用性的取舍會一直存在，而這也是AI協(xié)處理器存在的機會。

探境科技CEO魯勇：芯片的數(shù)據(jù)存儲管理要做好

安防領(lǐng)域的數(shù)據(jù)特點，其實主要在于需要實時的處理大量連續(xù)的圖像數(shù)據(jù)流。

第一是每秒處理幀率要越來越高，第二是圖像分辨率上要高。在這兩個維度上，安防對邊緣芯片提出了要求。

原先很多安防廠商采用Movidius的芯片實現(xiàn)前端智能，但我們認為它并不是非常適用于安防前端。不過Movidius的火爆，恰好說明了市場對邊緣端芯片的強大需求。

我的看法是，要突破AI安防芯片的瓶頸，并不能只是簡單的增加計算算力，而是一定要把數(shù)據(jù)存儲管理做好。

傳統(tǒng)芯片中，采用的是馮·諾伊曼架構(gòu)，計算模塊和存儲單元是分開的，“內(nèi)存墻”問題很嚴重。而AI依賴的算法是一個龐大和復雜的網(wǎng)絡，有很多參數(shù)要存儲，也需要完成大量的計算，需要巨大存儲容量，高帶寬、低延時的訪存能力。很多AI初創(chuàng)芯片公司，實際上都在努力解決這個問題。

而我們的思考是，不能采取通常的先有計算指令然后提供數(shù)據(jù)的方式，應該從存儲子系統(tǒng)的優(yōu)化入手，讓數(shù)據(jù)在存儲之間的搬移過程之中完成計算。

這也可以叫做“基于memory的計算”，而不是“基于計算的memory”。

當前芯片領(lǐng)域?qū)τ贏I算法的關(guān)注還較多，針對AI的結(jié)構(gòu)改進嘗試還比較少。之后，memory與computing結(jié)合的嘗試，我相信會是一個好的方向。 

華夏芯CEO李科奕：提升AI芯片的易用性   

現(xiàn)在的安防市場上，已經(jīng)出現(xiàn)了很多前端的AI加速器，但實際它們在應用上，還存在一些問題。

第一是價格太高。第二是可編程性不足。原先的通用芯片CPU很容易能實現(xiàn)編程，但AI加速模塊中并沒有指令集，無法編程，需要手工去調(diào)整。 

在安防領(lǐng)域也是一樣，廠商普遍反映的，不是AI芯片的性能，而是無論AI初創(chuàng)企業(yè)，還是傳統(tǒng)大廠設(shè)計的加速器都很復雜，AI加速器很難被用起來。

一般來說，通用芯片難以負荷對計算的高要求，AI專用芯片則在可編程性、靈活性上有所欠缺。目前應用較多的集成度高的Soc，將不同計算架構(gòu)芯片集成在一起，需要多套編程程序，運行就容易帶來問題。這也是安防芯片廠商們，尤其是在安防前端應用上面臨的難題。

而業(yè)內(nèi)目前看好的一種方式，就是將不同的芯片架構(gòu)結(jié)合在一起，這就是“異構(gòu)計算”。

異構(gòu)計算的長處在于，能實現(xiàn)比較好的適應性和靈活性，在通用性和專用性上達成一個折衷。既能高效的處理數(shù)據(jù)，又能相對保證算法的及時更新和迭代。這也是我們在探索的一個方向。

現(xiàn)在在安防、自動駕駛等這些邊緣端的市場，對芯片的綜合要求非常高。芯片需要處理的數(shù)據(jù)量很大，同時對于性能、性價比、性能功耗比要求也很高。

但我們看好這些新興市場，因為邊緣端的需求量很大，而且相對于手機、云計算、PC端等這些已經(jīng)很成熟的市場，給了芯片廠商更多創(chuàng)新，和在新市場中占據(jù)位置的機會。

欣博電子CEO梁敏學：很多AI安防芯片是同質(zhì)化的

對于AI安防芯片來說，我認為“芯片+算法”的整合是最重要的。而對于具體一款芯片，最主要的指標應該是價格和穩(wěn)定性。

芯片是“硬”的，算法是“軟”的，如何能將兩者更好的結(jié)合起來，這就需要加強芯片對底層運算加速算法的適應性。

現(xiàn)有芯片的問題，從技術(shù)角度來說，對前端的AI芯片算力的要求，對存儲問題的解決，都很重要，都需要靠算法和芯片架構(gòu)一起來改善，比如說現(xiàn)在的算法就還比較耗帶寬。

再具體應用上，我認為AI安防芯片在安防攝像頭中作為協(xié)處理器，目前已經(jīng)被主控芯片集成了，所以單純提供AI加速器并不占優(yōu)勢。

而我們所做的，是開發(fā)編解碼能力、加密及AI能力三合一的芯片，為攝像頭提供安全加密。這也是我們相對于其他芯片廠商不同的一點。

從行業(yè)角度來說，現(xiàn)有AI芯片在安防行業(yè)應用落地上的主要問題，其實是同質(zhì)化。

很多AI芯片廠商產(chǎn)出的芯片并沒有太大差別，一方面很多芯片達不到現(xiàn)有安防行業(yè)對前端AI芯片的要求，一方面又容易陷入芯片同質(zhì)化競爭。

現(xiàn)在的安防芯片格局下，其實已經(jīng)存在壟斷的生態(tài)，有大的行業(yè)玩家存在，那么做AI安防芯片如何找到自己的價值點，并做到差異化還是最難的。

人人智能CEO王海增：芯片行業(yè)很殘酷，遵循二元法則 

AI芯片前兩年很熱，“熱”的同時，也讓市場很浮躁，去年一年，業(yè)內(nèi)就推出了十幾款AI芯片。

但在安防和芯片領(lǐng)域摸爬滾打多年，我們的看法是不去做純碎的單一芯片，而是做融合芯片、算法和系統(tǒng)的FaceOS視覺中間件，用在人證比對等。

在我看來，市場上可能只需要一款主流產(chǎn)品。芯片行業(yè)是很殘酷的，有個二元法則，就是老大吃肉，老二喝湯。老三、老四可能找不到名字。

綜合來說，我還是比較看好華為海思。在安防視頻芯片的領(lǐng)域，有華為海思這樣的對手存在，做視覺智能芯片幾乎沒有太多機會，這一事實很難改變。

之前，我們對比過這些芯片，發(fā)現(xiàn)芯片從高端到低端系列，海思的芯片布局很完整，渠道健全，而且功能幾乎比現(xiàn)有的幾個AI芯片廠商都更加領(lǐng)先，優(yōu)勢很明顯。兩三年前，我們能看到這個市場很大，但不知道誰能跑出來，現(xiàn)在回過頭來再看，我們依然覺得海思跑的更靠前了。

另外，AI芯片領(lǐng)域雖然一直在談創(chuàng)新，但實際上，真正的創(chuàng)新還尚未到來。

算法的底層架構(gòu)，如TensorFlow、Caffee等方面幾乎都是采用國外的架構(gòu)。

底層的算法上面，國內(nèi)幾乎還處于空白。這涉及很多基礎(chǔ)數(shù)學的問題。就像谷歌談張量計算芯片，是發(fā)覺了卷積使用的張量計算的模型和傳統(tǒng)模型不同，所以需要設(shè)計芯片設(shè)備，適應它的模型，這是算法型的創(chuàng)新。而且谷歌還發(fā)明了TensorFlow這樣的主要架構(gòu)。

這些在國內(nèi)還都是空白。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

【CNCC 2019來了！】

10月17-19日，CNCC 2019 將在蘇州金雞湖國際會議中心舉辦，本次會議由中國計算機學會 (CCF) 主辦，蘇州工業(yè)園區(qū)管委會承辦。

CNCC 全稱為中國計算機大會，是我國計算領(lǐng)域規(guī)模最大、規(guī)格最高的學術(shù)、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)交融互動的盛會。該會議創(chuàng)建于 2003 年，每年于不同城市舉辦，至今已成功舉辦十五屆。會議形式包括大會特邀報告、大會論壇、技術(shù)論壇、特色活動及展覽展示等。大會對本文提到的安防芯片領(lǐng)域的最新趨勢動向準備了豐富的內(nèi)容，敬請關(guān)注。

如果你是個人參會，可以：

?通過官網(wǎng)cncc.ccf.org.cn參會報名

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