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速度太快赶不上?安防还未有真正适用的AI芯片

2019-09-02 08:42
Ai芯天下
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近两年,许多AI企业的芯片纷纷宣布流片,尤其针对安防领域的芯片并不少,但似乎还并未出现强势的对传统芯片的替代或继任者。目前市场上还没有足够优秀的安防前端的通用芯片,也没有一款很适用安防的AI芯片出现。

贸易战下芯片总体受波及

近年来,中美贸易关系不断恶化,美国对中国的不公平手段轮番登场,如出口限制、投资限制以及技术封锁等,其中,芯片产业受其波及影响更为深远。

特别是中高端性能芯片核心技术,一直以来是中国的技术短板,无疑,美国一系列的关键技术扼喉政策,对中国芯片产业造成一定的影响。

人工智能时代,AI芯片的价值则是以大规模商用为前提。在安防市场,巨头企业最初采用英伟达开发平台的智能摄像机,由于受限于价格以及高达十几瓦的功耗所带来的散热问题,无法实现规模化量产。

而后采用Movidius视觉处理器,虽然低耗高能但灵活度差、开发难度太大等问题,这一代的智能摄像机仍然没有规模化打开市场。

总的来看,虽然在后端高性能处理芯片领域,中国芯片技术还处于弱势地位,但同时自身又具有一定的优势。

而且,视频监控领域的中国芯是集成电路产业重要组成部分,随着近年来,国家对集成电路产业特别芯片发展政策的倾斜,以及国内芯片厂商的不断发力革新迭代,可以预见的是,国内安防AI芯片产业将有望加速前进。

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安防还未有真正适用的AI芯片

在传统通用芯片进口额高达万亿的情况下,AI芯片显然被认为是中国创企弯道超车的一个绝好机会。

但实际上,AI芯片也像一座围城一样,外面的人想进来,里面的人想出去。

目前市场上还没有足够优秀的适合安防前端的通用芯片,也没有很适用安防的AI芯片出现。

在安防领域里面,有大量的算法需要前置。目前的算法基本都是基于深度学习。安防领域的数据特点,主要在于需要实时的处理大量连续的图像数据流。

安防领域的数据处理,在于两个维度。第一是每秒处理帧率要越来越高,第二是图像分辨率上要高。在这两个维度上,安防对边缘芯片提出了要求。

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AI安防芯片规模化受限

在提高AI安防芯片性能,加强算力的同时,芯片中最为关键的其实并不是单纯提升算力,如果不进行存储优化,那么芯片实际提供的计算力会大大降低。

要突破AI芯片的瓶颈,并不能只是简单的增加计算算力,而是一定要把数据存储管理做好。而对于存储问题的解决,仍是一个探索中的新方向。

AI芯片对于传统芯片带来的挑战,并不只是计算架构上的,更多是在存储架构间的。

传统的芯片采用的是冯·诺依曼架构,其核心架构中计算模块和存储单元是分离的。CPU和内存条并不集成在一起,只在CPU中设置了容量极小的高速缓存。

也就是说,CPU在执行命令时必须先从存储单元中读取数据。每一项任务,如果有十个步骤,那么CPU会依次进行十次读取,执行,再读取,再执行,这就造成了延时,以及大量功耗花费在数据读取上。

AI依赖的算法是一个庞大和复杂的网络,有很多参数要存储,也需要完成大量的计算,这些计算中又会产生大量数据。

在完成大量计算的过程中,一般芯片的设计思路是大量增加并行的运算单元,例如上千个卷积单元,需要调用的存储资源也在增大。

AI初创芯片公司虽然采用不同的路径打造芯片,但事实上都在努力对这一问题予以解决。大部分针对 AI,尤其是加速神经网络处理而提出的硬件架构创新,都是在与这个问题做斗争。

目前专注于从存储子系统入手,着力解决AI芯片的存储计算架构问题的企业并不多,而其中很多公司从事的都是成本结构并不合理的存算一体架构,符合合理的成本结构并优化存储子系统的公司更是屈指可数。

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技术+产品主导AI芯片格局

AI芯片确实是被公认的一个国内企业弯道超车的机会。相较于国外更看重云端场景,国内有在边缘端有大量市场,这为国内AI企业在边缘芯片的发展提供了良好的机会。

但国内虽有很多公司关注对AI芯片的底层架构的研发,也有不少AI芯片公司只追求有,不追求好,用拼凑的方式来做芯片。

很多公司为了顺应市场形势,将自己包装为一个AI芯片公司。这样就给市场造成了很大泡沫。并且,国内AI芯片企业,也普遍缺乏后端设计的人才。

后端设计相对于前端的逻辑设计,更多涉及到芯片的工艺,也相对更需要丰富的经验。国内在后端设计人才上更为紧缺。因而,很多厂商会通过外包的方式做后端服务,来完成生产。

芯片作为一个赢者通吃的行业,对技术和产品的能力要求都非常高。行业最终会看到,技术和产品会主导AI芯片的格局。具备两者实力的AI芯片公司,会最后存活下来。

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AI芯片必须挤进前两名

仅去年一年,业内就推出了十几款AI芯片。但实际,市场上可能只需要一款主流产品。

芯片行业高度集中,其竞争是全球性的,在这种情况下形成了二元法则:芯片的每一个细分领域只有前两名能够“健康”生存,第三、第四名就只能夹缝求生。而在人脸识别芯片领域,最终也只能存活一两家。

在安防视频芯片的领域里,有海思这样的对手存在,做视觉智能芯片几乎没有太多机会,这一事实很难改变。

当很多厂家还在致力于1080P分辨率智能芯片时候,海思已经从2K到4K、8K、多目、双目等全系列、全算力、全覆盖,而且海思还有虎视眈眈的服务器芯片系列,这比国外,及国内的初创芯片创业,要高出许多。

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芯片行业最重要的门槛是这个主体是不是做芯片的,再来看它做的是AI芯片还是做非AI芯片。

国内很多AI芯片厂商,其实最开始专攻算法方面,缺乏芯片制造的经验,后来依靠招揽的做芯片的人才,才能正式推出可用的芯片。

另外,AI芯片领域虽然一直在谈创新,但实际上,真正的创新还尚未到来。国内目前还不算有真正的算法企业。

安防存有海量的视频数据,这些数据都是非结构的,结构化技术将是未来安防智能应用非常重要的技术方向,它可以实将视频数据进行特征提取,并标注标签用于数据检索、比对分析等。

而智能视觉分析应用,不仅需要超强大的AI芯片,还要有结合业务场景的应用算法后效率才会更高。

长远来看,AI芯片市场同质化严重,未来这个市场上,算法层面有明显优势的公司会更有可能胜出。

结尾:

商业化仅依靠技术本身将无以为继,AI市场容量、应用的深度、数据的规模决定了在某个具体行业的发展速度。AI安防领域想要突围,除了各家企业的创新外,还要依靠市场整体环境的烘托。

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