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AI應用不再是錦衣夜行，特別是在安防行業落地生根獲得真金白銀后，更是百家爭鳴。
眼下的中國，正在建設全球最大規模、最為復雜、最具智能的視頻監控安全網絡。以貴陽市“天網系統”為例，各類視頻監控探頭能夠實現人臉識別的數量已經達到6萬路之多，如此星羅密布鋪設，完全有能力讓安全部門在半個小時之內輕而易舉在大街上找到重點關注人員。
AI芯片作為安防AI應用的大腦，是所有平安城市和智慧城市構建智能“天網系統“的核彈頭。
在安防產品中，交換機、IPC、硬盤刻錄機、各類服務器等智能設備都需要芯片，在安防智能化進程中，產品升級將帶來存量和增量市場的共同增長。
如此，AI芯片自然也就引起了行業的廣泛關注和討論。
AI芯片按技術路線可以分為ASIC（專用集成電路）、GPU（圖形處理器）、FPGA（現場可編程門陣列）三種。
類比來看，ASIC就像在工廠里完整制造出來的機器人，而FPGA則像是每個人自己用樂高積木組裝的機器人，能夠滿足用戶靈活性的需求。
GPU與FPGA都適用于AI訓練（AI負載分為“訓練”和“推理”），并涉及大量浮點運算，但是GPU的效率更高； AI推理則看重整點運算，FPGA的并行處理能力、可編程的靈活性就比GPU更好。
眼下的AI芯片市場入局者中，即有傳統芯片巨頭和安防巨頭，也有新銳半導體公司。
國內新銳的AI芯片公司更加專注于高價值市場，例如安防、零售、自動駕駛等。
比如比特大陸，全球“礦機”的領導者和供應商。
他們入局安防，借助于在“挖礦”產品中積累的技術優勢，同樣也可在諸如平安城市、智慧城市等場景中找到非常好的落地應用，為城市級的大規模智能視覺分析提供超大算力支，實現芯片更高效率、更低功能的目標。
如今，比特大陸已經推出面向智能分析的AI芯片和智能服務器，在福州市的平安城市和智慧城市建設也有項目落地。
近日，有報道稱，比特大陸準備開始裁員，裁員比例或達50%。
據業內人士透露，隨著虛擬貨幣的價格在震蕩中走弱，全球礦機市場的飽和以及其他礦機廠商的紛紛入局爭食，比特大陸出現一定程度的裁員非常正常，其中絕大部分人員應該隸屬礦機相關事業部。
“當下，他們志不在挖礦，志在城市算力中心。”
面對礦機這個較為成熟的業務，比特大陸有可能會在智慧城市等國家級戰略市場上尋求突破，通過加強在智慧城市的投入，讓其AI芯片和服務器能夠大舉布局市場，并形成品牌效益。
這更能體現一個企業的社會價值，也滿足了公司不斷拓展業務邊界的需求。
今天的比特大陸，擁有超大規模的現金流，已經推出7nm AI推理型芯片，據專業人士介紹，這款產品已經同華為AI芯片處于同一起跑線上，并有可能在明年二月份開始進入商用階段。
在智慧城市方面，比特大陸很有可能將成為華為AI芯片的強有力競爭者，具體可以從兩方面分析：
一是業務營收（有充足的現金流），中國半導體公司營收排名，華為海思第一，比特大陸第二，海思業務更聚焦在智能終端，比特大陸更聚焦在智能服務器領域。
二是技術團隊，比特大陸創始人團隊具有深厚技術實力，對人工智能技術方向的發展更加了解。
根據相關技術人員的測試，比特大陸之所以能夠快速在項目上落地，是因為其軟件的架構支撐能力很強，GPU的算法遷移非常方便，很多項目方愿意與之合作。
同時，也要清醒地認識到，雖然比特大陸在一些地方陸續有項目落地，但也面臨著應用場景有限，項目交付經驗不足，垂直領域的專業人才缺乏等問題。
總結來說，轉型會面臨陣痛，未來可期但過程艱辛，安防業務的投入收益相較銷售礦機緩慢很多，這將考驗著比特大陸的耐心和堅持。
再以地平線為例，在智能攝像頭嵌入AI芯片方面，地平線的AI芯片已經具備了在前端實現大規模人臉檢測跟蹤、視頻結構化處理的性能。
更為重要的是，地平線不僅手握AI芯片，還具有結合場景的深度AI算法，這是他們在安防行業競爭的殺手锏。
安防存有海量的視頻數據，這些數據都是非結構的，結構化技術將是未來安防智能應用非常重要的技術方向，它可以實將視頻數據進行特征提取，并標注標簽用于數據檢索、比對分析等。
而智能視覺分析應用，不僅需要超強大的AI芯片，還要有結合業務場景的應用算法，雙劍合璧，效率更高。
長遠來看，AI芯片市場同質化嚴重，未來這個市場上，算法層面有明顯優勢的公司會更有可能勝出。
比如，有了編解碼芯片之后，真正能把產品做好的還是那些尤為擅長編解碼技術，并在編解碼產品上有專長的公司。
有了硬件引擎后，很多功能需要在新引擎上重新構建，很多工作是頂層的應用去控制和驅動下面的引擎，看哪些模塊應該怎么運行，去實現哪些功能。
地平線的差異化在于處理器是專用人工智能處理器，帶有自主知識產權的指令集，可以靈活實現各種AI算法，在這基礎上面向重大應用場景做了針對性的優化設計，使得在安防等場景下的效率比通用AI處理器大大提升。
一個裁縫做出來的上衣加褲子才能成為完美的一套衣服。
而業內部分芯片廠商提供給客戶的都是普通計算型芯片，只在底層提供一些加速操作，沒有面向重大場景做針對性優化，客戶拿到芯片之后還得再找算法廠商購買算法。
談完AI芯片新銳公司，再觀察傳統安防巨頭。
公開資料顯示，海康及其關聯公司已經開始在芯片領域進行投資、并購和投產研發，涉及了SSD主控芯片、AI芯片等。
2018年人工智能與實體經濟深度融合創新項目名單，將大華申報的視頻監控人工智能SoC芯片研發及應用的項目公之于眾。
作為傳統安防玩家，他們的優勢是對安防各類應用場景非常熟悉，對攝像機的光學特性結合AI應用了如指掌，獲得AI芯片最終落地應用的成本更低。
但可以肯定的是，芯片并非他們主業，進入芯片領域，更多的考慮是在出現“中興事件”時，在芯片產品供貨方面不要出現令公司“休克”的情況即可。
最后便是賽道固有的玩家，在傳統芯片巨頭隊伍中，海思半導體在國內安防市場后來居上，與德州儀器（TI）、安霸、恩智浦、升邁等安防芯片供應商在IPC的ASIC高清芯片的競爭中嶄露頭角，并手握海康、大華等主流安防巨頭的芯片訂單，一度出現供不應求的情況。
英偉達憑借對芯片技術趨勢的準確把握，在GPU芯片方面厚積薄發，在安防大規模視頻圖像分析領域，如魚得水，一舉成名。當前，在高性能智能分析服務器市場，對于百十路視頻分析的需求，英偉達GPU成為了市場的主要選擇。
英特爾在AI芯片更具有理想色彩，更關注整個應用鏈端到端的解決方案。它也更希望結合人工智能產品和深度算法，與合作伙伴共同為客戶提供個性化和定制化的智能解決方案。
由于AI芯片的落地場景非常多元，無法將各個賽道玩家逐個列舉出來。以安防為例，這些現有掘金者，大概可以分為兩類，一類往前做、一類往后做。
每個視頻監控系統都擁有完整的數據采集、傳輸、存儲、管理、分析和應用的環節。在這條長鏈上，視頻數據的智能分析主要集中在后端的硬盤錄像機（DVR/NVR）或智能平臺的服務器里面，少數智能分析的功能通過AI芯片前置到前端的高清IPC里面，實現快速的結構化分析和檢索，從而大大提升事前和事中預警的效率。
部分業內人士推斷，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，并且列舉了多個應用場景：
如交通執法部門可以通過前置到攝像機的AI芯片，快速將抓拍到的違章車輛的視頻數據進行結構化分析，然后傳到后端管理平臺，將違章信息發送到車主終端，大大縮短車主違章信息推送滯后的問題。
再如零售商超將嵌入AI芯片的攝像機安裝在指定地點，通過抓拍顧客的人像屬性、行為軌跡等描繪成區域熱圖，快速分析出顧客的消費目標和意愿，現場推薦和引導客戶達成消費行為。
對于AI芯片前置感興趣的群體里，大部分是嘗試或正在進入安防領域的AI芯片初創公司，他們正在通過具體的場景去試點運行。
但部分專業人士并不看好AI芯片前置的前景，主要存在兩個方面的問題：
一是能耗。以安防視頻監控智能分析為例，AI芯片需要將大量的非結構化視頻數據轉化成結構化數據，將視頻數據打上標簽，然后進行比對分析。
想要實現整個分析過程的通暢無阻，AI芯片的性能必須達到要求，并要求整體的軟硬件的耗能不能太高。
例如，同樣是分析同一個紅綠燈路口的車輛監控數據，不同的芯片裝在同一個攝像機上，由于AI算法的千差萬別，就會造成分析的同一張畫面所需能耗可能一個只需要80毫安，另一個則需要120毫安。
雖然相差40毫安，但是在酷暑的氣候條件下，這40毫安持續散發的熱量可能會導致攝像機主板被燒壞，增加額外成本和維修費用。
二是價格。普通的高清槍機和球機，價格一般在幾百到千元左右，但是如果在攝像機上加入場景定制的AI芯片，價格可能會翻一倍以上，對于大多數客戶而言，在前置的智能分析無法帶來業務和管理效率的提升時，沒有必要冒險將智能分析的功能從后端前置到攝像機上。
可以看出，應用模式上的爭議，正考驗著整個安防行業的實踐智慧，同時也讓芯片商在產品上做出取舍。
在競爭激烈的芯片市場，前有虎后有狼，安防應用場景的不同，意味著產品聚焦要么在后端，要么在前端，二者選其一，如果顧頭又顧尾，最終可能兩頭都沒法達到預期效果，這是安防場景分散化，產品個性化和需求碎片化決定的。
可以肯定的是，深耕競爭激烈的AI芯片市場，各家企業都有自身的看家本領，也就是說，無論做前還是做后，各家都有機會占領一隅，成為一方諸侯。
摩爾定律揭示了信息技術進步的速度，芯片市場作為摩爾定律的代表行業，一步落后，寸步難行。
AI芯片因為核心競爭力在智能算法，所以相比傳統芯片的迭代速度更快。云天勵飛研發副總李愛軍曾表示，現在算法每半個月迭代一次，AI芯片則要同步迭代，而傳統芯片的迭代是按年計算。
進入AI芯片時代，將沒有永遠的霸主，每個階段都會有贏家，只是這贏者不能再通吃。
目前來看，確實也沒有哪家芯片企業，決定將所有的研發資源All in安防行業，但是作為能夠帶來真金白銀的高價值市場，勢必會有虎狼爭食的時候，誰能笑到最后，穩坐釣魚臺，前方依舊迷霧重重，如履薄冰。雷鋒網雷鋒網雷鋒網
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