隨著人工智能興起，安防市場就成為了其全球最大的市場，也是成功落地的最主要場景之一。

根據美國信息服務社的數據，截至 2015 年末，全球已安裝了超過 2.45 億個視頻監控攝像頭，我國已安裝的監控攝像頭也已超過 3000 萬個，同時全球和國內監控攝像頭銷售市場仍在逐年擴張，每年僅我國就產生數萬PB的數據量。與數據量同步增長的是巨大的市場規模，國內安防市場在近十年來快速發展，市場總產值從2012年的3280億，增長到了2017年的6000億，研究機構預計到2022年會達到萬億規模。

海量數據決定了智能化的發展速度，市場規模決定了商業化的潛力。人工智能+安防成為各大公司追逐的“香餑餑”是必然。

安防監控芯片分類

多年的發展，使得安防行業不僅形成了比較完整的市場格局和產業鏈。

在安防產品中，攝像頭、交換機、IPC(網絡攝像機)、硬盤刻錄機、各類服務器等設備都需要芯片。芯片在安防系統中扮演核心角色，主要的安防監控芯片可分為ISP芯片、DVR SoC芯片、IPC SoC芯片、NVR SoC芯片這四類，IPC芯片增長潛力最大。

從技術角度而言，ISP芯片(ImageSignalProcessing，圖像信號處理)主要負責對前端攝像頭所采集的原始圖像信號進行處理。

前端ISP芯片、IPCSoC芯片領域，目前國內市場國產芯片(主要是華為海思)的提升到70%左右，國外芯片占比降低到30%左右，富瀚微ISP芯片實力強勁，并積極開拓IPC芯片市場;另外，國科微憑借集成電路產業基金加持，已成功在IPC芯片市場站穩腳跟。

DVR(DigitalVideoRecorder，數字硬盤錄像機)SoC芯片主要用于模擬音視頻的數字化、編碼壓縮與存儲;IPC(IPCamera，IP攝像機)SoC芯片通常集成了嵌入式處理器(CPU)、圖像信號處理(ISP)模塊、視音頻編碼模塊、網絡接口模塊等，具備入侵探測、人數統計、車輛逆行、丟包檢測等一些簡單的視頻分析功能。

NVR(NetworkVideoRecorder，網絡硬盤錄像機)SoC芯片主要用于視頻數據的分析與存儲，功能相對單一，但由于多與IPC聯合使用，市場增長也較快。

在后端，無論是在DVRSOC芯片、NVRSOC芯片上，華為海思已經占了接近80%的市場份額，其他廠商在該領域缺乏競爭力。

通常情況下，安防視頻監控模擬攝像機的核心部件包括一顆圖像傳感器和一顆ISP芯片，安防視頻監控網絡攝像機的核心部件包括一顆圖像傳感器和一顆IPCSoC芯片。

前端與后端技術方案對比

前端產品的核心功能是為后端提供高質量、初步結構化的圖像數據，其主要作用有兩點：提升部分智能分析應用的實時性，節省帶寬和后端計算資源。

典型的前端智能攝像頭內置深度學習算法，一方面可以在前端完成人臉定位檢測和質量判斷，有效解決漏抓誤報問題，同時擁有較好的圖像效果，即使周圍環境光線不佳，人員戴帽子或一定角度下低頭、側臉，仍然可以做到準確檢測，并自動截取視頻中的人臉輸出給后端;另一方面可以輸出編碼后的網絡視頻，還支持輸出非壓縮、無損無延時的視頻流圖像，這樣可以為大型用戶節省服務器成本和帶寬，在同等服務器數量和計算能力的情況下能夠接入更多路攝像頭。

后端產品的核心功能是利用計算能力對視頻數據進行結構化分析，一般包括智能 NVR、高密度GPU服務器。前者是基于深度學習算法推出的智能存儲和分析產品，兼顧傳統 NVR 優勢的同時增加了視頻結構化分析功能;后者集成了基于深度學習的智能算法，每秒可實現數百張人臉圖片的分析、建模，可支持數十萬人臉黑名單布控，人臉1V1比對、以臉搜臉等多項實用功能，滿足各行業的人臉智能分析需求。

從前后端智能化模塊來看，目前的解決方案有兩種思路，一種是智能前置，一種是后置智能，這一直是行業備受爭議的兩個方向。

由于前端設備內的空間有限，再加上功耗、成本等因素的限制，智能前置會受硬件計算資源限制，只能運行相對簡單的、對實時性要求很高的算法，但算法升級、運維較難;后端智能分析通常可以根據需求配置足夠強大的硬件資源，能夠運行更復雜的、允許有一定延時的算法。另外，在后端算法升級、運維都會比較方便。需要說明的是，前后端產品不是對立與競爭的關系，根據實際應用的不同將長期同時存在。

安防AI芯片發展趨勢

根據IDC最新發布的數據顯示，2018年我國人工智能市場規模為17.6億美元，預計2023年將達到119億美元。而在這其中，平安城市中的安防仍然是最大的應用場景。

要想打開安防領域的市場，就要在功耗和成本的嚴格約束下，不斷提升算力，適配場景，提升芯片的專用性。

例如，端側和后臺對AI芯片的要求不同，在當下城市智能安防系統狀況下，端側以減少傳輸壓力為目的，是作為基本算力的存儲，而后臺需要專注于算力提升，且要求更加通用化以及各種算法的同時調度能力。

而應用場景的不同也引出了另一個問題：做通用芯片還是專用芯片?專用芯片犧牲了靈活性，對特殊場景進行優化;通用芯片適配多種場景，能耗也相應上升。

專用的AI芯片應該是未來的發展趨勢，無論是在云端還是在邊緣側，隨著應用的逐漸落地，應用場景和各種專用功能會愈加清晰，市場需求也會越來越多。

另外，與GPU和FPGA相比，ASIC的專利壁壘要小得多，而且其設計難度也是最小的。隨著AI應用場景的落地，專用的ASIC芯片量產成本低、性能高、功耗低的優勢會逐漸凸顯出來。

那么，端側和云端又是哪個有更大的機會?

在端側，以往采用主芯片加AI協處理器的方式，而目前合二為一的方案已成為主流，且需要易用、穩定、支持主流深度學習框架的軟件開發工具，此外，端側設備對功耗和價格也非常敏感。

與端側相比，云側對AI芯片的解碼能力要求更高，起碼不低于AI處理能力，在此基礎上，大數據并發效率決定了AI算力實際能發揮的程度。在價格與功耗方面，云側并沒有端側那么敏感，不過降低花費始終是用戶的訴求。

目前安防中，“云邊結合”是發展的趨勢。但從當前AI芯片市場前景和競爭格局看，國內AI芯片企業在邊緣端的機會更多，尤其是視頻處理相關芯片具有很大潛力。國內很多人工智能企業鎖定的都是交通監控、人臉識別、公司考勤等單點單技術的應用，隨著5G、物聯網等應用興起，這類企業的市場空間將進一步擴大。

云端AI市場一直由Nvidia的GPU和Intel的CPU主導，寒武紀、Graphcore、Habana Labs等公司在挑戰。而國內企業在云端芯片領域仍在加速追趕。

安防行業內已經出現了眾多基于自主研發的采用ASIC架構的攝像機邊緣智能芯片，通過將智能算法直接固化為IP，嵌入前端視頻監控SOC芯片中，實現低功耗，低成本、性能強的優勢。

針對此次“實體清單”事項，海康威視高層態度非常堅決，芯片受限制，我們換芯片，換不了芯片的，我們換組件，換不了組件的，我們重新設計產品。如果必要，我們將自己設計芯片。”

此外，海康威視總裁胡揚忠、高級副總裁黃方紅在溝通會上進一步指出：“由于這兩年美國斷供的壓力存在，公司也在考慮自研，這方面的考慮和安排都在推進，也做了一些工作。另外，芯片不神秘，由于現在IP共享的策略，芯片已經沒有那么復雜。在1994年的時候我們就做過芯片設計。對于國家而言，對于中國的整個IC產業鏈來說，構建起自己完整的IC產業鏈，是更應該關心的事情。”

大華股份已經推出了自研AISoC芯片，并用于睿智系列經濟型人臉相機，預計大華將于今年Q3推出第二代高性能方案。雖然，海康威視一直認為自研芯片不劃算，但其將視頻智能分析技術及人臉圖像檢索系統及其方法專利授權給富瀚微，并被用在新一代IPC芯片中，助力富瀚微打入安防智能芯片。

另外，以地平線、云天勵飛、依圖科技為代表的人工智能初創企業也推出眾多終端AI SoC芯片;寒武紀推出的云端智能芯片MLU100，通過聯合星宸半導體/SigmaStar和的盧深視推出了集成寒武紀終端智能處理器IP產品的系統解決方案，以芯片+安防場景助力行業應用。

在國家政策以及資本力量支持下，國產AI芯片廠商在推理端已具備完善的產品組合，可以對國際廠商形成替代。

國內主要廠商在安防AI芯片領域布局情況

海思：

目前，在視頻編解碼芯片領域海思是絕對的霸主。根據HIS統計數據，2016年海思以62%的出貨占比，遠超TI、NXP和Ambarella等國外企業。另外，在網絡攝像機(IPC)SoC芯片市場中，海思半導體可謂一家獨大。

主要產品：Hi3516CV500等、云端AI芯片“昇騰”系列

國科微：

國科微電子股份有限公司成立于2008年，長期致力于智能機頂盒、智能監控、存儲、物聯網等領域大規模集成電路及解決方案開發。

國科微2015年進入安防IPC領域，憑借其優秀的ISP性能、完善的系統架構、超高的系統集成度、優異的低功耗設計等高性價比優勢，先后推出GK710x等系列H.264監控芯片，新一代H.265智能監控芯片GK720系列及產品解決方案，廣泛應用于平安城市、智能家居、交通、金融、學校等行業級、民用消費級安防監控市場。

主要產品：GK7205/GK7205S、GK7202、GK7101、GK7102

景嘉微：

長沙景嘉微電子股份有限公司成立于2006年4月，致力于信息探測、信息處理和信息傳遞領域的技術和綜合應用，為客戶提供高可靠、高品質的解決方案、產品和配套服務。目前是國內率先成功自主研發國產化圖形處理芯片(GPU)并產業化的企業。

景美系列GPU芯片是高可靠性、高性能、低功耗的圖形處理芯片，能夠高效的完成圖形加速功能，并提供了多種豐富的外設接口，支持外視頻在圖形上進行開窗、縮放、旋轉以及疊加顯示。

主要產品：JM5400、JM7200

富瀚微：

上海富瀚微電子股份有限公司成立于2004年4月，專注于視頻監控芯片及解決方案，滿足高速增長的數字視頻監控市場對視頻編解碼和圖像信號處理的芯片需求。

在視頻監控方面，可提供高性能視頻編解碼SoC和圖像信號處理器芯片，主要包括IPCSoC和CameraISP兩個方面。

主要產品：FH8856、FH8852、FH8632、FH8535、FH8538D等。

云天勵飛:

云天勵飛成立于2014年，經過短短幾年的發展已成為一家提供五位一體(芯片+算法+數據+應用+服務)端到端全棧式解決方案的供應商。其“深目”方案已經被廣泛應用到平安城市、智慧城市、智慧商業、無人機船車、機器人和智能制造等行業。

云天勵飛在2016年完成了第一代深度學習神經網絡處理器NNP100的研制，并基于FPGA載體實現商用。

云天勵飛推出的第二代自主知識產權人工智能芯片DeepEye1000于2018年10月成功流片。DeepEye1000是一款異構多核視覺分析SoC芯片,內嵌一顆自定義指令集神經網絡處理器,具有低功耗、高能效、智升級、可編程等特點,可廣泛用于攝像機、機器人、無人機,以及數字城市、新零售等場景,實現視覺AI城市大腦終端攝像機的安全、獨立、自主、可控。

主要產品：NNP100、DeepEye1000

地平線：

地平線基于自主研發的邊緣計算平臺及領先的深度學習算法，可以實現邊緣端AI的計算與推廣，為客戶提供高清人臉識別攝像機、高性能視頻結構化服務器及高性能、低功耗、低成本的全棧式智慧城市解決方案。

主要產品：旭日1.0芯片

阿里巴巴：

2018年4月，阿里巴巴宣布達摩院正在研發一款神經網絡芯片--Ali-NPU。這款芯片將用于圖像視頻分析、機器學習等AI推理計算。

Ali-NPU將應用在解決圖像、視頻識別、云計算等商業場景的AI推理運算問題，提升運算效率、降低成本。據阿里方面透露，按照設計，阿里巴巴的Ali-NPU性能，將是目前市面上主流CPU、GPU架構AI芯片的10倍，而制造成本和功耗僅為一半，性價比超過40倍。該芯片成熟后將通過阿里云提供公共服務。

主要產品：Ali-NPU

寒武紀：

成立于2016年的寒武紀，成立之初就發布了世界首款商用深度學習專用處理器寒武紀1A處理器(Cambricon-1A)，并成為全球第一個成功流片并擁有成熟產品的AI芯片公司，擁有終端AI處理器IP和云端高性能AI芯片兩條產品線。其中中科曙光與寒武紀合作，在人工智能服務器Phaneron中搭載寒武紀的深度學習ASIC芯片，在深度學習應用中比傳統的CPU/GPU在性能、功耗和芯片面積方面均有較大優勢，有望在安防監控領域落地應用。

今年6月份，寒武紀公司推出云端AI芯片“思元”——第二代云端AI芯片思元270(MLU270)及板卡產品。思元270芯片處理非稀疏深度學習模型的理論峰值性能提升至上一代MLU100的4倍，達到128TOPS(INT8);同時兼容INT4和INT16運算，理論峰值分別達到256TOPS和64TOPS;支持浮點運算和混合精度運算。思元270采用寒武紀公司自主研發的MLUv02指令集，可支持視覺、語音、自然語言處理以及傳統機器學習等人工智能應用。

主要產品：Cambricon-1A、MLU270

比特大陸：

2017年，比特大陸推出其AI品牌Sophon(算豐)，并發布其第一代云端AI芯片張量計算處理器BM1680，適用于CNN/RNN/DNN 的訓練和推理。BM1680 單芯片能夠提供 2TFlops 單精度加速計算能力，芯片由64 NPU構成。2018 年比特大陸發布第2代算豐AI芯片BM1682，計算力有大幅提升。同時，10月份比特大陸基于云端芯片BM1682還發布了算豐智能服務器SA3。

2019年9月17日，在福州城市大腦暨閩東北信息化戰略合作發布會上，比特大陸發布了其算豐第三代AI芯片BM1684，該芯片聚焦于云端及邊緣應用的人工智能推理，采用臺積電12nm工藝，為福州城市大腦基礎設施提供算力。

目前，比特大陸已量產發布多款云端BM168X系列和終端BM188X系列AI芯片，可應用于人臉識別、自動駕駛、城市大腦、智能安防、智能醫療等人工智能場景。

主要產品：云端BM168X系列和終端BM188X系列AI芯片

依圖科技：

2019年5月，依圖宣布推出其首款視覺推理AI芯片產品questcore(中文名“求索”)，該款芯片采用16nm工藝，最高能提供每秒15TOPS(每秒萬億次運算)的視覺推理性能，適用于人臉識別等多種任務場景。此外依圖還推出了基于該芯片構建的軟硬件一體化系列產品和行業解決方案。

questcore單芯片可支持64路視頻高清實時解碼，支持50路視頻實時解析，可支持視覺的檢測、分類、識別、跟蹤等任務。

主要產品：questcore