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安防进入AI时代 芯片是AI算力提供的核心

2019-7-3 13:07:40点击:
目前,安防产业已进入数据爆炸时代。近年来视频安防产业在平安城市、智慧交通等的推动下获得了极大的发展,监控设备的覆盖范围、部署密度等都有了显著的提升。与此同时,随着网络基础设施的完善、设备成本的下降及通信协议的升级,高清网络摄像头逐渐成为市场的主流选择,带来视频监控市场的二次变革。

  IHS预计,2017年全球专业销售渠道将出货9800万台网络监控摄像头,其中2900万台为高清设备。在大范围、高密度、高清晰度的趋势下,视频监控数据量成倍增长。国内现有的监控设备每月将产生数百EB级(1EB约为1百万GB)的数据,安防产业已进入数据爆炸时代。

  面对海量监控数据,已经无法通过传统的人力识别方式进行实时监看。对此,只有通过不同程度的智能化处理,实现对视频敏感信息的快速自动定位,并进行结构化的存储,以便后续快速检索查找。当前,视频监控智能化在部分应用领域已经展现出其强大的效能,如车辆违章自动抓拍、人员侵入自动报警等。未来,智能化分析凭借其即时、准确、低成本的优势,在更多视频监控应用场合取代人力将是大势所趋。

  视频监控获取的图像常常会因为光线、天气、目标物的运动等外部因素影响而难以控质量。要实现更准确的智能识别,就需要利用深度学习算法,让视频监控的前端或后端设备通过大量的各类视频数据训练,获得自动处理复杂视频信息的能力。

  算力是决定AI最终表现的重要因素,芯片作为算力提供核心,在这一过程中扮演了至关重要的角色。

  目前最主流的选择是GPU。传统的ARM或者X86架构的中央处理器CPU构造复杂,擅长处理复杂运算场景,单次逻辑运算能力强大。然而AI算法不同于传统算法,其程序指令并不复杂,但需要对海量数据进行多次重复运算,CPU并不擅长此类工作。同时摩尔定律如今逐渐失效,CPU性能发展遇到瓶颈,想获得大幅的突破十分困难。而图形处理器GPU则是专门用来进行图像数据计算的处理器,在执行AI算法上有着天然的优势。CPU上用于计算的晶体管单元(ALU)只占20%左右,而GPU则高达80%,运算效率明显占优。

  对AI芯片而言,目前产业化最快的是图片和视频的大数据处理,应用最多的地方是视频监控领域。图像和视频的人工智能处理,是目前AI芯片商业化前景最乐观的赛道,也是玩家们弯道超车的最佳机会。