昨天（2019年5月9日），依圖科技發布了自己首款深度學習云端定制SoC芯片questcore?，不同于英偉達可用于通用場景的GPU，這是一款專注于視頻及圖像分析的云端AI芯片，在發布會上，依圖聯合創始人兼CEO朱瓏提出”算法即芯片“的口號，依圖經過“視覺-語音-芯片”三連跳，已然搖身一變，成為一家涵蓋視覺到語音、從軟件到硬件的全能型AI公司。

AI前置攝像機成行業重要方向 兩座“大山”難以逾越

在安防領域，每個視頻監控系統都擁有完整的數據采集、傳輸、存儲、管理、分析和應用鏈條。在這條長鏈上，將AI從后端設備前置到前端攝像機將是安防行業未來的重要方向。例如在交通領域，擁有AI芯片的攝像機可以快速對抓拍到的違章車輛視頻數據進行結構化分析、傳輸到后端管理平臺，并將違章信息發送到車主終端，一舉解決違章信息推送滯后問題。

然而，AI芯片前置還存在兩座難以逾越的“大山”：其一是能耗，要想整個分析過程通暢無阻，AI芯片性能就必須達到要求，且整體軟硬件耗能不能太高；其二是成本，若在攝像機上加入場景定制的AI芯片，價格將會大大提升，若帶來的增益無法覆蓋成本，將不會獲得市場的認可。

可以看出，能耗與成本問題正考驗著整個安防行業的實踐智慧。

多家公司切入市場 競爭落地

近年來，包括地平線、深鑒科技、云知聲等多家以算法起家的公司紛紛切入AI芯片市場。背后的趨勢是AI算法成熟度不斷提升，且相較于僅優化算法，包括芯片在內的軟硬一體化的解決方案往往性能更優、成本更低。

成本的降低將推動智能前端攝像頭在雪亮工程、智慧城市等工程項目中的普遍應用，也對智能視頻監控在除安防以外更多領域的落地起到推動作用。如在無人超市，攝像頭采購安裝及使用成本高是落地難的一大原因，若視頻處理解析成本大大降低，這會打動以往有顧慮的零售客戶。

而困擾行業的能耗與性能問題也正在解決，以此次依圖發布的questcore為例，其安防攝像頭單路功耗僅為英偉達GPU P4的30%，而視覺推理性能則可達主流同類產品的2~5倍。未嘗不是一個“開門紅”。

總而言之，無論是四小龍還是地平線、深鑒科技等AI公司，均開始軟硬兩手抓，可以看出，在當前競爭環境之下，安防行業的競爭已經從技術競賽發展為實現落地乃至帶動多產業同步發展。

結語：摩爾定律的終結和人工智能技術的發展將開啟一個新的時代——算法即芯片時代。如何將算法與芯片進行交叉學科的創新是業界的重大技術挑戰。此外，行業標準的缺乏也是前行之路上的阻礙，即便是安防業，不同城市的不同項目都有自己的標準，復制成本異常高昂，企業只有找對問題與場景，用對算法并為此定制芯片，甚至要保證龐大的出貨量才有可能做到高性價比。前行之路困難重重，AI安防企業將上下而求索。