人工智能的發展帶來了諸多領域技術上的顛覆性變革，視頻監控行業從傳統的高清化、網絡化逐步升級為智能化，AI+視頻監控成為人工智能技術商業化的突破方向之一。

根據行業調查數據顯示，2020年全球安防攝像頭出貨量超過1億臺，其中2百萬到5百萬分辨率攝像機份額超過75%。Omdia預計，2024年中國智能視頻監控市場將達到167億美金，安防市場之大可以想象，由安防市場發展帶來的視頻監控芯片需求，也給安防芯片供應商帶來了新的發展機會。

2010-2020年我國安防行業總收入（圖源中研網）

視頻監控攝像頭從前端到后端都分布著不同的芯片，前端包括ISP芯片、圖像傳感器、IPC SoC芯片；后端涉及DVR SoC芯片、NVR SoC芯片。目前，國內消費級視頻監控芯片和算法企業包括華為海思、富瀚微、君正、寒武紀、清微智能、地平線等。

隨著智慧城市建設的開展，視頻監控在智慧交通、公共安全、智慧工地等領域得到廣泛的應用，并在安防行業中占據較大的市場份額，成為了構建安防系統的核心。經過十幾年的發展，視頻監控的ISP圖像處理、視頻編碼、AI等技術在智能家居、智慧社區、智能駕駛等場景的應用相對成熟，消費類應用場景的技術也在不斷提升，例如分辨率從4K往8K分辨率突破，此外對于雙向語音使用較多，目前AI+視頻芯片已經在回聲消除、噪聲消除等方面取得突破，不少芯片企業根據使用場景還增加特色AI方案，例如提供哭聲檢測、手勢識別等。

但是人工智能的識別技術還存在著盲區，例如在夜間、陰霾天、霧霾天，沙漠無人區等復雜環境下，使用考驗還是比較大的。那么面對陰霾、沙塵暴等惡劣天氣，以及弱光監測環境，視頻監控技術該從哪些方面做提升？

陰霾天、沙塵暴等惡劣天氣，需要多種編碼方式匹配編碼場景

行業級攝像機一般用在城市公共安全、智能交通等領域。在晴朗天氣時，圖像傳感器能夠自動天氣情況和亮度自行調節，實現在不同的光線強度下對監測畫面進行AI識別、行為抓拍。但是在陰霾、霧霾等天氣環境下，盡管監控設備能夠對實現監測功能，在視覺體驗以及準確度、識別率上都會有所下降。例如我國某些地區容易出現沙塵暴等惡劣天氣給公共安全管理帶來了一定困難。今年三月份，北京、河北、內蒙古等多地出現不同程度的沙塵暴，部分地區能見度不足500米。除了沙塵暴外，暴風雪的天氣也給城市視頻監控帶來了技術上的挑戰。

國內某視頻監控行業的芯片IC公司相關人員向電子發燒友表示，行業級應用場景多樣化，光線復雜化，在編碼方面要求IPC SoC芯片要同時支持智能編碼等多種編碼方式匹配不同的編碼場景，才能在各種場景下均能提供低碼率，高畫質的編碼圖像。

目前，已經有國內芯片廠商在行業類IPC SoC的性能上取得突破。例如清微智能針對視覺處理的多模態智能計算芯片TX510已于去年實現規模量產，出貨量突破50萬顆。可重構計算芯片因為可以依據應用和算法重構執行計算的硬件資源，所以具有按需即時重構、高能效、低功耗、可適用于多種場景的通用性特點。

清微智能動態可重構計算（CGRA）與傳統“指令驅動”計算模式對比

惡劣光線環境下，圖像處理算法的適配性需要不斷優化

為了適應夜間的應用場景，夜視技術已經衍生出紅外夜視攝像機、星光級夜視攝像機、黑光夜視攝像機。僅是“看得見”，還是遠遠不夠的，夜間環境下，攝像機處于弱光環境下，對視野距離、動態追蹤、智能算法的適配性都有一定的要求，如果要實現“看得清”，在圖像處理方面需要針對低照度，寬動態，快速運動等場景進行優化。

業內人士表示針對HDR+、圖像去躁、雙光融合等AI算法的提升成為視頻監控芯片企業進一步需要突破的方向。為此，已經有芯片廠商計劃在AI芯片上應用最新一代ISP圖像處理算法進行升級迭代。

國內攝像機芯片玩家瑞芯微就升級了IPC方案RV1126及RV1109，針對夜間光線復雜，人車混行，人臉、車流難以識別的痛點，從高清編解碼、畫質處理算法、高性能NPU等方面進行優化。據了解，這兩款方案采用14nm工藝，內置NPU以及瑞芯微自研的ISP2.0技術，通過ISP畫質處理技術，以及3幀HDR算法，在復雜光線環境下實現毫秒級自適應。其合作的AI算法公司包括商湯、曠視、虹軟等。

瑞芯微IPC方案與其他方案對比效果（圖源瑞芯微電子）

AI+視頻芯片新拐點：算力提升、5G應用場景

國產芯片企業正在尋求一條能夠在視頻監控市場里能撕開自己市場的道路，對比大廠，根據不同場景提供差異化解決方案的能力成為企業的競爭優勢之一。此外，視頻監控芯片的應用場景不斷延伸，應用需求朝著多樣化的趨勢發展，這也讓企業不得不針對不同的應用市場給產品做優化方案。

AI芯片的算力性能不斷進階，2019年安防芯片的算力普遍是1T左右，2020年達到了2T，未來隨著需求的變化，可能會往4T以及以上突破。清微智能TX510芯片在高算力和低功耗方面表現出色，AI有效能效比達5.6TOPS/W ，在實際應用中，啟動時間不足200ms，單次人臉檢測識別時間小于100ms。

清微智能CEO王博介紹，可重構計算芯片應用于圖像信號處理的優勢主要表現在：可以快速在芯片上實現最新的圖像算法的同時，具備了更加強大的圖像處理性能、更高的能量效率、更低的NRE，不僅能延長產品的生命周期，也給客戶提供了定制ISP算法的可能。

此前，北京君正帶來了安防AI芯片T40,據介紹，該芯片采用22nm制程，具備8T (NPU)硬件算力，可滿足智能視頻領域不斷提高的AI處理能力。對于T40，北京君正表示目前處于客戶推廣階段，僅有小批量出貨。

近期，電子發燒友針對5G通信行業現狀和未來趨勢調查發現，大多數工程師認為智慧工業、智能家居、智能電網、智慧終端和車聯網將是未來5G會爆發的熱點應用。其中，34.1%的工程師認為5G在智慧工業領域的應用將會顯著提升，工業數字化轉型由此加速。

5G熱點應用，智慧工業、智能家居、智能電網位列前三甲。

數據來源：電子發燒友網《2021年5G行業現狀和未來趨勢調研》

自5G商用正式開啟，大量數據的產生推動視頻監控需求增長，這開啟了關于視頻監控領域相關產業的更多想象空間。在智慧農業領域，可以通過監控技術部署一套AI解決方案，監測農作物的生產情況，產量新鮮度，通過應用程序跟蹤和管理庫存，實施相對應的供應鏈計劃。在智慧工業領域，通過圖像識別技術檢測工作人員是否戴了安全帽、口罩，通過AI算法的行為檢測對異常行為及時預警報告。在智慧物流領域，可以通過AI算法對監測到的畫面進行分析，檢測貨物是不是受損。

王博表示，工業中的產品缺陷監測、安規測試，農業中的農作物病害檢測、農產品無損檢測等，線下零售行業的柜臺監控等新興領域都是接下來企業比較看好的一些應用方向。

結語：

業內報告顯示，依托5G網絡建設和部署，到2022年我國超高清視頻產業規模將超4萬億元。盡管AI+視頻監控發展前景備受青睞，但現階段也存在著不少問題。

目前來看，AI在視頻監控領域剛剛起步，特別是在一些to c的市場仍然處于比較淺的層次。以攝像頭，門禁等硬件設備為載體，加載面向不同細分市場的AI應用，表現出碎片化，非標準等特點。另一方面，視頻監控賽道不斷加入新玩家，競爭加劇。王博表示，面對AI算法公司，如果傳統芯片企業不轉型，產品的單一性、同質化，會導致其陷入價格競爭的尷尬境地，被一些新的廠商所替代。

當下，“缺芯潮”尚未得到緩解，不少安防芯片、模組相關企業已多次調漲價格，安防設備漲價最高漲幅來到30%。在市場供不應求的情況下，相關SoC芯片也會面臨一定幅度的價格上調。

整體來看，在AI、5G等技術的推動下，加之國家政策的制定，以及對市場的干預，都在推動視頻監控行業朝著智能化、高清化的方向發展，視頻監控芯片的圖像識別、行為檢測等技術也隨之迎來較大的突破，并應用在更加廣泛的場景中。未來，不管是在市場還是在技術、產能，AI+視頻監控都會迎來新的拐點。