作为人工智能产业发展的基石，AI芯片近年来发展迅速。作为人工智能登陆第一站的安防领域，它已经开始成为许多企业的焦点。从前端摄像头到后端服务器的大规模培训和分析，以及端到端计算能力+算法集成解决方案的部署，显然已成为安防行业的新价值。然而，目前安防人工智能AI芯片的发展似乎还处于婴儿期，企业要想保持未来的发展势头，仍需找到突破点。

AI芯片如何衡量？不唯有算力
如果我们想给出一个强大的有力指标来衡量人工智能芯片，大多数人可能会认为它是直观的数据，如算力和能耗比。毕竟，算力是人工智能发展的关键因素之一。市场对AI芯片的需求很大，具有海量数据并行计算能力，可以加速计算和处理。
但是在实际使用中，计算核的利用率在一些场景中非常低，甚至有许多计算类型不支持。从这个角度来看，算力不能作为衡量人工智能AI芯片性能的指标。
同时，随着安防边界的逐步扩大，各种场景下的智能应用也越来越丰富，多业务同时运行已成为常态。因此，在多业务切换的情况下，计算核的性能也是一个重要的衡量标准，特别是在衡量节点端芯片和云芯片的性能方面。
另外，人工智能AI加速硬件非常依赖于内存带宽，所以在同样的算法和计算量下，计算核对带宽的使用效率往往决定了整体系统性能。

人工智能AI芯片在掘金安防行业需要适配场景。
传统芯片企业更注重通用芯片，但在实现通用化的同时，也牺牲了与特定领域的契合度，在应用中会遇到很多问题。
例如，安防端的重点是降低AI芯片的单位功耗，但芯片企业可能不是首要的功耗要求，这给提供解决方案和算法的企业带来了问题：算法是统一的，但不同的芯片模块需要适配不同的场景。
所以，要想打开安防领域的市场，就必须不断提高算力，适配场景，提升芯片在功耗和成本的严格限制下的专用性。

安防行业需要什么样的芯片？
AI芯片的应用位置不同，需求也不同。在端侧，过去采用了主芯片加上人工智能协会处理器的方式，但是目前合二为一的方案已经成为软件开发工具的主流，需要易用、稳定、支持主流深度学习框架。此外，端侧设备对功耗和价格也非常敏感。
与端侧相比，云侧对 AI芯片的解码能力要求更高，至少不低于人工智能处理能力。在此基础上，大数据并发效率决定了人工智能计算能力的实际发挥。在价格和功耗方面，云侧没有端侧敏感，但降低成本始终是用户的需求。
目前，有许多公司致力于在安防领域开发AI芯片，这意味着安防人工智能芯片有一个非常广泛的市场，但谁能更好地满足行业需求，需要时间来验证。

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