伴隨著人工智能如火如荼的發展勢態，底層芯片的發展也顯得至關重要。硬件設計能力是企業科研實力的突出體現，安博會上所展示出的底層硬件將十分值得關注。其中，隨著人工智能算法和應用技術的日益發展，以及人工智能專用芯片ASIC產業環境的逐漸成熟，人工智能下ASIC將成為人工智能計算芯片發展的必然趨勢。

安防終端對ASIC芯片的需求將逐漸提升

目前，安防邊界逐漸擴大，AI+安防能力成為了越來越多的企業的標配，而CPU擅長控制，并且其設計決定了在工作時為了減小數據傳輸對運算力的浪費，需要累積到一定數據量才進行計算，而這無法滿足AI安防需要的強實時性。GPU則在負擔高功耗的同時只利用起其中部分的計算資源，不論是在云端還是終端，都不是一個具有良好能耗比的選擇。

因此，在高性能、低功耗的終端，ASIC芯片越來越受歡迎。除了不能擴展以外，ASIC芯片在功耗、可靠性、體積方面都有優勢。

安防是推動ASIC芯片發展的重要引擎

在安防領域，攝像機前端采用ASIC芯片將成為趨勢，較通常的作法是將智能算法直接固化為IP，嵌入前端視頻監控SOC芯片中。這一方式能夠較好兼顧功耗與價格。

安防邊緣計算也可以推動ASIC芯片市場規模的擴展。新興的深度學習處理器架構多以圖形為基礎架構且AI邊緣運算目前多以推論為主。若假設到2021年時，安防終端設備導入大量AI芯片，所需要的便是能在同一個芯片上進行推理和訓練，可因應分散式運算且又具低功耗的IC，因此安防邊緣計算將推動ASIC需求持續上揚。據TechSugar預測：ASIC的市占率將從2018年的11%增加至2025年的52%。

AI芯片企業動作頻頻

目前市場上已有針對安防行業開發的ASIC智能芯片，例如北京君正的NPU協處理器、寒武紀的AI服務器芯片等。這些芯片均在不同程度上解決了行業痛點，應用前景廣闊。

除此以外，中科曙光也與寒武紀合作，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。

結語：

GPU集群的算法創新迭代以及全能型芯片FPGA和低功耗ASIC都是人工智能對基礎信息架構的智能選擇。ASIC芯片與傳統通用芯片不同在于其為某種特定的需求專門定制，冗余少、效率高且運行頻率高，適合串行高性能計算，無論是從性能、面積、功耗等各方面都優于GPU，長期來看無論在云端和終端，ASIC都代表AI芯片的未來。

不過，ASIC芯片也有算法固定的劣勢，因此在目前AI安防行業需求尚未完全確定的情況下，大規模量產很可能會面臨風險。