搜索 Search
你的位置:首頁 > 新聞動態 > 行業知識

安防進入AI時代 芯片是AI算力提供的核心

2019-7-3 13:07:40點擊:
目前,安防產業已進入數據爆炸時代。近年來視頻安防產業在平安城市、智慧交通等的推動下獲得了極大的發展,監控設備的覆蓋範圍、部署密度等都有了顯著的提升。與此同時,隨著網絡基礎設施的完善、設備成本的下降及通信協議的升級,高清網絡攝像頭逐漸成為市場的主流選擇,帶來視頻監控市場的二次變革。

  IHS預計,2017年全球專業銷售渠道將出貨9800萬台網絡監控攝像頭,其中2900萬台為高清設備。在大範圍、高密度、高清晰度的趨勢下,視頻監控數據量成倍增長。國內現有的監控設備每月將產生數百EB級(1EB約為1百萬GB)的數據,安防產業已進入數據爆炸時代。

  麵對海量監控數據,已經無法通過傳統的人力識別方式進行實時監看。對此,隻有通過不同程度的智能化處理,實現對視頻敏感信息的快速自動定位,並進行結構化的存儲,以便後續快速檢索查找。當前,視頻監控智能化在部分應用領域已經展現出其強大的效能,如車輛違章自動抓拍、人員侵入自動報警等。未來,智能化分析憑借其即時、準確、低成本的優勢,在更多視頻監控應用場合取代人力將是大勢所趨。

  視頻監控獲取的圖像常常會因為光線、天氣、目標物的運動等外部因素影響而難以控質量。要實現更準確的智能識別,就需要利用深度學習算法,讓視頻監控的前端或後端設備通過大量的各類視頻數據訓練,獲得自動處理複雜視頻信息的能力。

  算力是決定AI最終表現的重要因素,芯片作為算力提供核心,在這一過程中扮演了至關重要的角色。

  目前最主流的選擇是GPU。傳統的ARM或者X86架構的中央處理器CPU構造複雜,擅長處理複雜運算場景,單次邏輯運算能力強大。然而AI算法不同於傳統算法,其程序指令並不複雜,但需要對海量數據進行多次重複運算,CPU並不擅長此類工作。同時摩爾定律如今逐漸失效,CPU性能發展遇到瓶頸,想獲得大幅的突破十分困難。而圖形處理器GPU則是專門用來進行圖像數據計算的處理器,在執行AI算法上有著天然的優勢。CPU上用於計算的晶體管單元(ALU)隻占20%左右,而GPU則高達80%,運算效率明顯占優。

  對AI芯片而言,目前產業化最快的是圖片和視頻的大數據處理,應用最多的地方是視頻監控領域。圖像和視頻的人工智能處理,是目前AI芯片商業化前景最樂觀的賽道,也是玩家們彎道超車的最佳機會。