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AI產品與芯片面臨何種市場環境與選擇?

2019-06-14 08:52:50 安防知識網 作者:白行簡 點擊量:34578
  【安防展覽網 視點跟蹤】2019年5月22日,上海第十九屆上海安博會上,第二屆3A論壇如約而至。來自大華股份、華為、海康威視、商湯科技、依圖在內的多家國內智能安防企業齊聚會場,論道人工智能在安防領域的行業前景,以及國際貿易局勢風云多變的情況下,國產廠商的突圍與未來。由于論壇討論內容較多,整理起來冗長,故將內容分為幾個部分逐一呈現,本文重點呈現的是行業大咖對AI產品及AI芯片發展的看法,以下為現場論壇嘉賓發言的核心內容,安防知識網作了不改變原意的編輯和整理:
 
  人工智能產品面對的市場環境
 
  地平線總經理張永謙:
 
  地平線是年輕的公司,在AI這個大話題前,也僅僅是“只取一瓢飲”,我們給自己的定位是“賦能”,在目前階段更聚焦在邊緣智能,針對不同的客戶與用戶的所處環境以及自身條件,提供差異化的產品方案與服務。地平線選的是芯片+算法的模式,例如對于一些比較成熟的產業鏈分工的行業,我們便更聚焦在芯片本身的解決方案上。在一些比較新興的行業中,分工鏈條還未建立,我們便會提供整體解決方案,無論哪種方式,都是為了讓鏈條更加的完整,從而實現AI在各行各業的落地。
 
  但AI落地,市場分散情況尤為突出,尤其在安防行業,個人認為未來可能會涌現出一批在垂直領域優良的企業,因此地平線的定位是在他們背后做邊緣智能的平臺以及賦能,因此最終產品的系統并不是我們的選擇。
 
  AI芯片大規模商用還需多久
 
  地平線總經理張永謙:
 
  首先AI芯片大規模商用已經沒有問題,舉個地平線的例子,在2017年發布第一款人工智能處理器旭日,在2018年出貨量已經超過了10萬套,在軟硬結合的芯片解決方案市場中,國產的芯片及解決方案大規模量產的問題已經得到很好解決。所以即使這次美國一些制裁會導致出現一些問題,但國產的近年的發展能降低我國相關產業影響程度。
 
  其次在落地方面,本質上而言一定是軟件定義硬件,然后場景以及行業出現的問題不斷驅動軟件的發展。傳統的處理器多為通用處理器,因此人們也常常將芯片歸類為硬件。但隨著某個市場體量的增大,產業鏈更加的成熟,為了追求更高的效率必須要走專用的路線,ASSP( Application Specific Standard Parts)占芯片行業的比重已經非常大,例如通信與手機行業,這些芯片的特點一是專用,二是與軟件深度結合。AI也會一樣,無論是GPU,還是X86或FPGA,當用戶在端上面部署的時候,都面臨著非常嚴苛的功耗與性價比的挑戰,而專業化路線可以很好地解決這些問題。后面的發展趨勢我認為是無論是端還是云,隨著智能應用與行業應用理解的深入,軟硬結合一定是大勢所趨。
 
  華為智能安防首席產品管理張愛軍:
 
  芯片到底是硬件還是軟件,其實更準確地講芯片是一個完整的生態,在設計芯片的時候,不僅要考慮它的性能(功耗、能效比、算力)問題,還要考慮配套的解決方案生態。如果芯片沒有生態的合作伙伴支持,便很難發揮出芯片的真正能力。
 
  在安防行業中,我曾經走訪過一些公安與其他的行業的用戶,在交流中發現芯片在當前階段還僅僅是應用于非常小的領域,比如運用小部分算力進行少量的人臉抓拍工作,用戶因此也提出了不少需求——如何降低時延、如何提升算力、如何降低功耗、如果提高精準度、如何把布防工作放到前端去等。
 
  AI芯片的趨勢是前置還是后置?
 
  浙江大華研發中心副總裁殷俊:
 
  這個問題需要從整個系統架構來看,無論是公安業務還是銀行業務,它都需要面向用戶,面向一線操作人員。因此對于他們而言,怎樣的系統架構才是合理的,或者如何降低TCO都將影響具體的選擇。因此無論是邊緣計算還是云計算,最終都是需要服務于用戶,這意味著兩者的選擇很大程度都取決于用戶的使用習慣。在目前應用中,我們可以看到許多系統中已經很好的融合了兩者,實現邊緣計算與云計算相結合的全智能、全計算。
 
  海康威視副總裁徐磊:
 
  同樣是用人臉抓拍計算客流,景區用戶希望能把游覽人數記錄下來,零售用戶希望精準地抓拍到每張人臉,區分出客人的屬性。在AI應用場景中,無論是傳統綜合安防還是可視化管理業務都是非常碎片化以及差異化的,因此廠商更應該是從需求端思考問題,簡單地說便是用戶需要什么,廠商如何實現這樣的能力。從過去這些年的探索,目前海康的產品已經開始將AI能力前置,實現邊緣計算,降低傳統應用的成本,提升用戶業務的效率。具體的選擇仍然取決于應用場景,因此海康在兩種方式中都確保擁有能力,能根據用戶的需要,提供適合的服務。
 
  對于前后兩端研發的投入,企業該如何權衡?
 
  地平線總經理張永謙:
 
  這取決于企業自身想進入的市場,一些體量大的公司或者是有云端基因的公司,選擇從云端做AI芯片是比較自然的事情,但是地平線走的是另外一條路——邊緣AI。這兩條路線其實各有利弊,例如云端切入,對于功耗及細節的要求不是太多,容易與基于某個行業的場景的軟硬件進行結合,效果比較顯而易見,同時也符合國家在服務器領域逐步國產化的戰略。而地平線選擇的路線,因為行業碎片化的需求顯著,因此要在細節上下很多功夫,但是只要堅持下來,也可以成為自己很好的壁壘,因此這兩端都是值得研發投入的,具體的選擇要看企業自己的具體情況。

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