2017年中國AI 芯片行業(yè)發(fā)展概況分析【圖】

    AI 芯片迭代加速，智能攝像頭突破價(jià)格瓶頸

    攝像頭高清化與網(wǎng)絡(luò)化產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，內(nèi)嵌 AI 算法的智慧攝像頭引領(lǐng)第三波行業(yè)替換浪潮。升級后的網(wǎng)絡(luò)攝像頭可做到畫面信息清晰和實(shí)時(shí)傳輸，但也同時(shí)帶來海量數(shù)據(jù)，因此，內(nèi)嵌 AI 算法將將視頻圖像內(nèi)容轉(zhuǎn)化成能表達(dá)目標(biāo)屬性的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，再通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行智能化分析在大數(shù)據(jù)背景下成為行業(yè)剛需，提高數(shù)據(jù)處理效率同時(shí)也能為不同場景提供豐富的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。

    智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)通常分為前端和中后端兩種方案：（1）前端方案：AI 功能集成到前端攝像頭內(nèi)可以直接對視頻信息進(jìn)行處理，直接分析再傳輸?shù)胶蠖?；?）中后端方案：由普通攝像頭采集視頻信息后傳輸?shù)街泻蠖?，由智能服?wù)器進(jìn)行匯總分析。受制于成本原因，過去應(yīng)用較多的為中后端智能方案。通過添加 GPU 等人工智能芯片和應(yīng)用處理軟件，后端智能 NVR 能實(shí)現(xiàn)特征提取、人體識別、人員檢索等功能。前端攝像頭由于容積、功耗等原因?qū)π酒蟾?，單價(jià)較貴。 但從長期來看，智能化向前端推進(jìn)是必然趨勢。首先，將AI 集成到前端直接進(jìn)行視頻結(jié)構(gòu)化，將大大減少了視頻信息上傳的網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力，便于安裝易于系統(tǒng)集成；其次，前端智能化將增強(qiáng)實(shí)時(shí)性，解決時(shí)間延遲問題，提高反應(yīng)速度的同時(shí)避免傳輸過程中的信息丟失，分析更精確。

英偉達(dá) Jetson TX1 參數(shù)

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

?？低暣钶d Jestson TX1 芯片的雙目攝像機(jī)、

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

    目前，前端智能攝像頭相較于普通攝像頭價(jià)格較高，限制了智能攝像頭的大規(guī)模應(yīng)用和滲透率的提升。以?？低暤?ldquo;深眸”系列為例，其產(chǎn)品均價(jià)在 3500-5000 元左右，而傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)高清攝像頭價(jià)格基本在 1000 元以下。智能攝像頭高價(jià)格主要源于 AI 芯片的高成本，以深眸的雙目攝像頭為例，其中使用的 NVIDIA 的 Jetson TX1 芯片，市面售價(jià)在 3000 元以上。

國內(nèi)相關(guān) AI 芯片示例

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    回顧 2017 年，無論是國內(nèi)還是國外，嵌入式 AI 芯片的研發(fā)都在如火如荼的進(jìn)行 ，式隨著嵌入式 AI 芯片持續(xù)突破，芯片的選擇和價(jià)格選擇增多，性價(jià)比提高，未來智能攝像頭價(jià)格有望顯著降低 。除了用于通用計(jì)算的英偉達(dá) GPU 之外，谷歌在 17 年 5 月發(fā)布了可以應(yīng)用于訓(xùn)練和推理的定制化的 ASIC 芯片的 TPU2.0，移動(dòng)端巨頭華為和蘋果也先后發(fā)布了搭載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的麒麟 970（寒武紀(jì)）、和 A11 仿生芯片。此外，國內(nèi)以計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)起家的公司中，如商湯科技、Face++、云從、依圖等公司也憑借自身的技術(shù)積累向上游芯片環(huán)節(jié)延伸。我們認(rèn)為，AI 芯片的持續(xù)突破將推動(dòng)行業(yè)更快發(fā)展，結(jié)合摩爾定律，隨著產(chǎn)品迭代， 適用于智能攝像頭的式 嵌入式 AI 芯片價(jià)格在未來有望降低，進(jìn)而降低智能攝像頭單價(jià)，提高智能攝像頭滲透率。

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