視頻監(jiān)控行業(yè)智能化進程分析

劉小紅 中國信息通信研究院泰爾終端實驗室高級工程師

1 引言

隨著市場和技術(shù)的發(fā)展，國內(nèi)的視頻監(jiān)控行業(yè)在快速增長，其智能化進程也在加速。人工智能技術(shù)在視頻監(jiān)控行業(yè)得到廣泛的應(yīng)用，安防監(jiān)控系統(tǒng)的前后端設(shè)備都呈現(xiàn)出智能化趨勢。國內(nèi)的視頻監(jiān)控芯片產(chǎn)品憑借自身優(yōu)勢，迅速占領(lǐng)市場，智能芯片產(chǎn)品更是有著廣闊的發(fā)展空間。本文首先介紹視頻監(jiān)控行業(yè)的發(fā)展背景，其次從需求和技術(shù)兩個方面探討其智能化進程，并著重分析視頻監(jiān)控行業(yè)的“中國芯”，最后對視頻監(jiān)控行業(yè)的發(fā)展趨勢進行總結(jié)。

2 國內(nèi)視頻監(jiān)控行業(yè)發(fā)展背景

近年來，全球安防服務(wù)行業(yè)一直呈現(xiàn)出快速的發(fā)展趨勢，其規(guī)模未來幾年都將持續(xù)增長。相比全球市場，國內(nèi)的安防市場發(fā)展則更為迅速，據(jù)智庫資料統(tǒng)計分析顯示，2014年我國視頻監(jiān)控設(shè)備市場規(guī)模為57.07億美元，而到2018年將突破100億美元，2014—2019年的復(fù)合增長率達到15.7%。國內(nèi)安防行業(yè)快速發(fā)展的最主要原因是得益于國內(nèi)政策的扶持。

首先，政府性項目“平安城市”大大促進了安防行業(yè)的發(fā)展。“平安城市”是公共安全技術(shù)防范系統(tǒng)的重要組成部分，與安防行業(yè)關(guān)系十分密切，而視頻監(jiān)控系統(tǒng)是平安城市建設(shè)中的重要一環(huán)。自2005年以來，“平安城市”的建設(shè)投入已經(jīng)超過5000億，而視頻監(jiān)控產(chǎn)品的投入則占3%左右，一線城市的視頻監(jiān)控攝像機投放量較大，二三線城市的攝像頭覆蓋率還很低，因此未來的發(fā)展空間還很大。

2016年，隨著“雪亮工程”的啟動，視頻監(jiān)控系統(tǒng)更是向廣大的農(nóng)村薄弱地區(qū)延伸，繼續(xù)推動國內(nèi)安防行業(yè)的進一步發(fā)展。2015年，國家啟動的“一帶一路”戰(zhàn)略對于相關(guān)地區(qū)的安防提出了較高要求，強力拉動了該地區(qū)的安防行業(yè)發(fā)展，對于我國安防廠商在海外進行業(yè)務(wù)拓展也起到了推動作用。此外，2013年出臺的“智慧城市”項目也推動著安防產(chǎn)品向智能樓宇、文教衛(wèi)、金融、能源等其他領(lǐng)域發(fā)展，安防產(chǎn)品的應(yīng)用范圍越來越廣泛。

除了政策的因素外，隨著人們生活水平的提高，安全意識的增強，中小企業(yè)、商鋪、家庭都有望成為推動安防市場發(fā)展的重要因素，消費領(lǐng)域的擴大將不斷催生民用市場對于安防產(chǎn)品的新需求，并提供新的增量市場空間。

從另一個角度看，雖然安防市場的規(guī)模在不斷擴大，但是國內(nèi)的安防設(shè)備滲透率其實還比較低，遠遠低于英美等發(fā)達國家，因此目前國內(nèi)的安防市場仍有較大的成長空間。而且，安防產(chǎn)品由于其應(yīng)用環(huán)境的惡劣性，更新?lián)Q代的幾率較其他產(chǎn)品高出很多，其更新周期一般為3～5年，所以存量市場設(shè)備的更新也是安防市場發(fā)展的重要部分。

根據(jù)IHS全球視頻監(jiān)控供貨商的份額分布圖來看，在全球TOP10的廠家中，?？?、大華和宇視分列第1、第2和第8位，占比接近30%。

從以上的分析和數(shù)據(jù)來看，國內(nèi)的視頻監(jiān)控市場非常巨大，而且有著良好的發(fā)展空間；巨大的監(jiān)控市場又反哺了國內(nèi)視頻監(jiān)控的企業(yè)，壯大了民族企業(yè)的實力。

3 視頻監(jiān)控行業(yè)智能化因素分析

安防市場的快速增長，給視頻監(jiān)控技術(shù)提出了新的需求，促使視頻監(jiān)控技術(shù)從“高清化”往“智能化”發(fā)展，究其原因，既有技術(shù)因素（數(shù)據(jù)、算力和算法）的驅(qū)動，又和國內(nèi)的政策引導(dǎo)息息相關(guān)。下面對這幾個因素分別進行分析。

3.1 數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是人工智能的原材料，沒有原材料就好比“巧婦難為無米之炊”。人工智能是非常消耗大數(shù)據(jù)儲備的“監(jiān)督性學(xué)習(xí)場景”，要有足夠多的量才能滿足訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求。

視頻監(jiān)控高清化進程使得圖像分辨率從D1發(fā)展到720P、1080P再到4K，同時市場上高清攝像頭的比例也在擴大，每日產(chǎn)生的視頻監(jiān)控錄像的數(shù)據(jù)量就可達到上千PB，累積的歷史數(shù)據(jù)就更為龐大了，而且其中99%以上都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

這些海量的數(shù)據(jù)一方面為視頻監(jiān)控人工智能化的數(shù)據(jù)訓(xùn)練工作提供優(yōu)質(zhì)的資源；另一方面，面對如此巨大的數(shù)據(jù)量，如果再采用過去簡單的人海戰(zhàn)術(shù)進行檢索和分析，已經(jīng)很難滿足新時代的安防工作需求。在此情況下，智能安防成為解決問題的唯一途徑，也就是要通過將非結(jié)構(gòu)化的圖像信息轉(zhuǎn)換為計算機能夠理解的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并利用人工智能技術(shù)，實時分析視頻內(nèi)容，將這些海量的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有效的數(shù)據(jù)，以提高監(jiān)控系統(tǒng)效率。

3.2 算法

在人類有史以來積累的大數(shù)據(jù)中，85%以上是視頻和圖像數(shù)據(jù)，因此人工智能的核心之一是視覺智能。而深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，使得計算機視覺技術(shù)得到了突破性的發(fā)展，從而也突破了視頻監(jiān)控的許多應(yīng)用限制，使其應(yīng)用范圍日益廣泛。

在深度學(xué)習(xí)算法成熟之前，傳統(tǒng)的計算機視覺算法主要采用特征識別的方法，通過人工定義的特征參量來對圖像進行分類和識別。當(dāng)需要區(qū)分的圖像類別增加，或者圖像的內(nèi)容更加復(fù)雜時，特征識別方法需要引入大量的參數(shù)，并且需要對模型不斷地進行微調(diào)，其實現(xiàn)難度急劇增長，因此這種方法的識別效率和準確度都存在瓶頸。在實際應(yīng)用中，傳統(tǒng)的特征識別方法可以實現(xiàn)諸如交通卡口的車牌號識別、入侵檢測、逆行檢測等簡單功能，但是在人臉識別、行為識別等領(lǐng)域一直沒有形成有效的解決方案。

深度學(xué)習(xí)算法通過設(shè)置多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，讓算法自行尋找和調(diào)節(jié)中間參量來進行大規(guī)模訓(xùn)練。自2006年以來，深度學(xué)習(xí)算法取得了重大突破，在隨后的10多年里，憑借互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展帶來的大數(shù)據(jù)資源、算力的快速提升、巨頭公司的基礎(chǔ)框架開源等有利因素，基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺算法性能也快速提升。在ILSVRC圖像分類比賽中，2012年的深度學(xué)習(xí)算法將識別錯誤率降到15.3%，2015年微軟更是將識別錯誤率降到3.6%，已經(jīng)超過了人類5.1%的識別水平。在人臉識別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)算法在LFW競賽中已經(jīng)達到了99.83%的識別水平，也超過了人類99.2%的識別水平。

因此，深度學(xué)習(xí)算法的成熟為計算機視覺領(lǐng)域帶來了革命性的進展，在安防領(lǐng)域利用計算機視覺來實現(xiàn)人工智能已經(jīng)具備了先決條件。目前，人臉識別、車輛識別、行為識別等功能已經(jīng)突破應(yīng)用門檻，實際的應(yīng)用場景和應(yīng)用方案也都在不斷擴展。

3.3 算力

1999年，英偉達首次推出GPU架構(gòu)。相比CPU，GPU擁有大量的邏輯單元，更擅長處理海量數(shù)據(jù)，因而被應(yīng)用到深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中。2006年，英偉達又推出CUDA編程工具包，CUDA框架使得GPU可以通過更簡單、有效的接口和開發(fā)者進行交互，使得開發(fā)者可以充分利用GPU的運算資源，進一步提升GPU架構(gòu)的性能。

從目前的實際應(yīng)用來看，安防領(lǐng)域的數(shù)據(jù)是以圖像視覺數(shù)據(jù)為主，其數(shù)據(jù)量大，并且數(shù)據(jù)層次非常復(fù)雜，因此能夠充分發(fā)揮GPU圖像處理以及高性能計算的特點。GPU作為專為圖像處理設(shè)計的處理器，能將3D模型的信息轉(zhuǎn)換為2D數(shù)據(jù)，即實現(xiàn)視頻圖像的結(jié)構(gòu)化處理；而且，隨著GPU的快速發(fā)展，在浮點運算、并行計算等部分，GPU可以提供數(shù)十倍乃至上百倍于CPU的性能，相比CPU，GPU能將程序運行的時間從幾周降低到一天。所以說，算力的成熟使得深度學(xué)習(xí)強大的數(shù)據(jù)表達能力得以體現(xiàn)。

3.4 政策

2017年7月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出了面向2030年我國新一代人工智能發(fā)展的總體要求、重點任務(wù)、資源配置、保障措施等。2017年12月，工信部進一步印發(fā)《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018—2020年）》，其中將智能安防作為人工智能產(chǎn)品創(chuàng)新的重點應(yīng)用推廣領(lǐng)域。該方案提出，實施智能安防推廣工程，鼓勵安防企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展合作，研發(fā)集成圖像與視頻精準識別、生物特征識別、編碼識別等多種技術(shù)的智能安防產(chǎn)品，推動安防產(chǎn)品的智能化、集約化、網(wǎng)絡(luò)化。

在國家政策的支持下，“感知互聯(lián)、數(shù)據(jù)驅(qū)動、云端共享、智慧應(yīng)用”將是未來安防行業(yè)的發(fā)展方向，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、視頻結(jié)構(gòu)化、生物識別及人工智能等技術(shù)將融入到安防行業(yè)整體解決方案中，推動國內(nèi)安防智能化的快速發(fā)展。

4 視頻監(jiān)控行業(yè)人工智能技術(shù)及架構(gòu)分析

視頻監(jiān)控與人工智能技術(shù)緊密結(jié)合，所涵蓋的技術(shù)包括圖像識別、行為識別、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化等。隨著人工智能在算法與芯片領(lǐng)域的成熟及成本的下降，智能視頻監(jiān)控的商業(yè)化落地速度越來越快。

實際上，視頻監(jiān)控領(lǐng)域人工智能技術(shù)的引入可以在前端攝像頭、NVR數(shù)據(jù)存儲設(shè)備以及大數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用平臺等節(jié)點（見圖1）。

下面就這些節(jié)點目前的人工智能技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)品情況分別進行介紹。

（1）前端智能攝像機。

根據(jù)智能化程度以及應(yīng)用場景的不同，智能攝像機大體可分為3個層次：

●智能網(wǎng)絡(luò)攝像機

此類攝像機的算法相對固定，能夠完成某些特定識別任務(wù)，比如行為分析、統(tǒng)計分析等。通常在現(xiàn)有的IPCSoC芯片中即可集成相應(yīng)的算法，無須額外增加協(xié)處理芯片，而且目前的技術(shù)也已經(jīng)比較成熟。

●結(jié)構(gòu)化分析攝像機

此類攝像機能夠?qū)σ曨l流進行實時的結(jié)構(gòu)化屬性分析，從而提取其中的視頻信息、語義信息和圖片信息，并能對人員、車輛進行分類抓拍，支持對目標人/車/物進行結(jié)構(gòu)化屬性分析。該類攝像機需要在原有的IPCSoC芯片基礎(chǔ)上加入NPU淺層學(xué)習(xí)處理器（如北京君正的T20+T01芯片），或者利用通用芯片結(jié)合安防廠商自主開發(fā)的感知算法（如科達的感知型攝像機）。

●深度學(xué)習(xí)攝像機

此類攝像機采用的是深度學(xué)習(xí)算法，并以海量圖片集視頻資源為基礎(chǔ)，通過機器自身提前目標特征，形成深層可供學(xué)習(xí)的圖像數(shù)據(jù)，極大地提升目標檢出率。該類攝像機通常帶有高性能深度學(xué)習(xí)的GPU芯片，如?？档纳铐盗?。

圖1 視頻監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)圖

前端智能監(jiān)控的典型產(chǎn)品包括?？档纳铐盗芯W(wǎng)絡(luò)攝像機，可以基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，支持對人員行為、人體屬性、人臉識別、流量統(tǒng)計等多種智能分析功能；大華的智能交通高清攝像機，采用了嵌入式一體化結(jié)構(gòu)設(shè)計，內(nèi)置安全帶識別、車標識別、車型識別、車系識別等多種智能算法；格林深瞳的皓目行為分析儀，基于深度信息進行目標檢測，利用深度相機還原三維場景，俯視視角下的人員動態(tài)一目了然，能夠獲取多個目標的完整軌跡；科達的感知型攝像機，可以進行運動目標、車輛或行人抓拍，提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。

從國內(nèi)安防行業(yè)市場的實際發(fā)展來看，目前前端智能化應(yīng)用主要在于結(jié)構(gòu)化分析方面，基于深度學(xué)習(xí)的攝像機應(yīng)用規(guī)模不是很大，原因可能在于以下兩個因素：

●技術(shù)因素。前端設(shè)備的AI芯片目前主要采用GPU+CPU的方案，成本高，能耗高，單個設(shè)備無法處理大量數(shù)據(jù)。

●安全因素。前端設(shè)備所處的位置不安全，很容易被竊取，因此在實際應(yīng)用中，不可能在其中存放大量涉密的數(shù)據(jù)信息，用于訓(xùn)練或驗證。

（2）后端智能產(chǎn)品

后端智能產(chǎn)品主要包括采用了高密度GPU架構(gòu)的結(jié)構(gòu)化服務(wù)器和智能NVR。在后端利用智能算法對視頻數(shù)據(jù)進行深層次的結(jié)構(gòu)化分析，仍然是當(dāng)前的主流方案，具有軟件開發(fā)周期短、項目應(yīng)用靈活、改造項目適用性強的特點。其中，結(jié)構(gòu)化服務(wù)器主要是集成了基于深度學(xué)習(xí)的算法，每秒可實現(xiàn)數(shù)百張人臉圖片的分析、建模，也可實現(xiàn)“數(shù)十萬人臉黑名單布控”、“人臉比對”、“以臉搜臉”等功能；還能對人/車/物進行結(jié)構(gòu)化處理。智能NVR則是基于深度學(xué)習(xí)算法，在兼顧傳統(tǒng)NVR存儲的基礎(chǔ)上，增加了視頻結(jié)構(gòu)化分析功能。

后端智能監(jiān)控的典型產(chǎn)品如：海康的獵鷹視頻云結(jié)構(gòu)化服務(wù)器，能夠批量提取監(jiān)控視頻中的車輛以及活動目標的關(guān)鍵信息，形成信息檢索庫，同時支持實時視頻流分析、歷史流分析；?？档哪樧V系列人臉分析服務(wù)器，能夠?qū)崿F(xiàn)人臉檢索、人臉抓拍和人臉識別比對等；?？档某X系列智能NVR，兼具傳統(tǒng)NVR各項功能，以及人臉分析和應(yīng)用；大華的智能NVR，支持在NVR上配置拌線入侵、區(qū)域入侵、物品看護、音頻檢測規(guī)則，并支持人臉檢測，實現(xiàn)人臉摳圖和人臉所在全景圖聯(lián)動，支持視頻質(zhì)量分析，對視頻質(zhì)量異常進行報警上傳聯(lián)動等。

（3）綜合應(yīng)用平臺

綜合應(yīng)用平臺能夠?qū)崿F(xiàn)多品牌產(chǎn)品的兼容，并且能夠?qū)崿F(xiàn)視頻監(jiān)控、防盜報警、門禁、巡更系統(tǒng)等多系統(tǒng)的聯(lián)動。目前的綜合應(yīng)用平臺智能化產(chǎn)品很多是由人工智能的初創(chuàng)公司提供的，通常都用于后臺分析，在公安、交通行業(yè)應(yīng)用較多。

典型產(chǎn)品如：格林深瞳的威目車輛大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，基于深度學(xué)習(xí)的車輛識別引擎，以在線云服務(wù)、離線SDK、軟硬一體的產(chǎn)品形式讓企業(yè)級用戶可以應(yīng)用車輛識別技術(shù)；商湯視圖情報研判系統(tǒng)，基于人臉識別進行案件管理和串并案分析，人機結(jié)合，提供自定義標簽及關(guān)鍵字檢索功能，縮小研判范圍，提升檢索效率及準確度；東方網(wǎng)力視云實戰(zhàn)應(yīng)用解決方案，以視頻數(shù)據(jù)為核心，整合攝像機、卡口、電警、GPS、燈桿以及社會監(jiān)控資源等，實現(xiàn)視頻圖像資源的信息共享和統(tǒng)一管理，包括視頻指揮、全景追逃、實時結(jié)構(gòu)化、視頻圖像信息庫、人臉比對、多維搜索、車型庫等。

總體來看，人工智能技術(shù)對產(chǎn)業(yè)鏈的影響包括3個方面：

第一，在上游硬件產(chǎn)品側(cè)，主要體現(xiàn)在前端的視頻芯片疊加了人工智能功能。因此，前端價值大幅提高，在產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)部的話語權(quán)擴大。此外，整個行業(yè)的空間也在擴大，這一方面是由于一方面有更多的芯片企業(yè)進入行業(yè)；另一方面，芯片廠商將核心算法等加載于原產(chǎn)品之上的實現(xiàn)方式，降低了低端設(shè)備的技術(shù)開發(fā)難度，因此也會吸引更多的廠商加入。

第二，在中游的解決方案和系統(tǒng)集成側(cè)，出現(xiàn)了獨立的智能分析軟件，但是軟件商需要依附于大型監(jiān)控設(shè)備商或集成商。隨著整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，監(jiān)控設(shè)備必然會標準化以實現(xiàn)互聯(lián)互通，而獨立于監(jiān)控設(shè)備之上的智能分析軟件由于其復(fù)雜度高、開發(fā)難度大，因此出現(xiàn)了第三方軟件開發(fā)商，但是運行這些軟件的載體則是由大型監(jiān)控設(shè)備商或集成商決定的。因此，軟件商要與監(jiān)控設(shè)備商結(jié)盟才能保證智能分析軟件的正常運行和市場發(fā)展。

第三，在下游用戶側(cè)，系統(tǒng)集成商的渠道作用更明顯。這是由于系統(tǒng)比以前更為復(fù)雜，負責(zé)集成的廠商須承擔(dān)總體需求分析和架構(gòu)設(shè)計，因此進入的門檻變高，話語權(quán)也擴大了。

在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，智能化的過程首先是從后端服務(wù)器和應(yīng)用平臺開始起步的。這是由于后端設(shè)備的空間、能耗、環(huán)境等限制相對較少，便于對更大規(guī)模的數(shù)據(jù)進行深度處理，因此各大安防監(jiān)控廠商也是首先在后端設(shè)備上部署人工智能技術(shù)，紛紛推出自己的人工智能產(chǎn)品。另外，如果沒有大規(guī)模改造前端設(shè)備的條件，采用智能化的后端設(shè)備能夠更好地利用當(dāng)前的非智能前端設(shè)備，以實現(xiàn)安防監(jiān)控系統(tǒng)的智能化升級。

隨著技術(shù)和市場的發(fā)展，后端服務(wù)器的分析模式已經(jīng)無法滿足智能安防的需求。這是因為一方面，視頻監(jiān)控市場規(guī)模本身在快速增長，市場對視頻監(jiān)控的要求也是從“看得見”，到“看得清”，再到“看得懂”，高清設(shè)備逐漸取代標清設(shè)備，因此前端攝像頭要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量是在飛速發(fā)展。如果這些高清的數(shù)據(jù)不經(jīng)過處理就傳輸，會給網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備和后端設(shè)備都帶來巨大的壓力。另一方面，人工智能技術(shù)的發(fā)展也給前端設(shè)備智能化帶來可能性。因此，在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，將智能算法前置，使智能分析的壓力能分攤到前端，解放中心的計算資源，以用于處理更復(fù)雜、高效的分析工作，大大提高視頻處理的及時性，節(jié)約帶寬和人力成本。

但是，如果采用單純的前端或后端智能，都有其弊端。對于純前端智能方式，其優(yōu)勢是計算資源比較集中，實施后能大幅節(jié)省帶寬資源；劣勢是前端的硬件計算資源量相對受限，運行的算法比較簡單，并且由于部署很分散，算法升級、運維會比較困難。而單純的后端智能的優(yōu)勢是能夠提供足夠的硬件計算資源，運行的算法可以很復(fù)雜，其集中設(shè)置的方式使得算法升級、運維很方便；劣勢是計算資源比較分散，前端的不智能會占用大量帶寬資源。

如果在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中采用前端、后端智能相配合的“云邊結(jié)合”方式，則能充分發(fā)揮這兩種方案的各自優(yōu)勢，主要體現(xiàn)以下幾點：

一是帶寬壓力。中心分析方式需要7×24h不間斷地提供實時視頻流，而云邊結(jié)合只需要在有人臉抓拍圖片的情況下才需要占用帶寬，以傳輸圖片流。

二是報警的時間。中心分析的方式下報警延時在15～20s，云邊結(jié)合時的報警延時不超過3s。

三是分析的準確度。采用中心分析的方式，由于視頻流經(jīng)過了編碼壓縮，因此損傷了很多細節(jié)，影響了識別的準確度，而采用云邊結(jié)合，由于前端人臉識別基于的是壓縮前的原始碼流分析，避免因壓縮而帶來的圖像質(zhì)量損傷，識別準確度更高。

因此，在視頻監(jiān)控領(lǐng)域中智能化架構(gòu)采用的是“云邊結(jié)合，協(xié)同智能”的方式，即前端攝像頭內(nèi)置智能算法，進行邊緣計算；后端服務(wù)器和云中心進行視頻數(shù)據(jù)的解析和表述，利用龐大的大數(shù)據(jù)分析與挖掘系統(tǒng)對海量數(shù)據(jù)進行高效精準的處理。

5 視頻監(jiān)控行業(yè)的人工智能芯片

在數(shù)字時代的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，有兩種基礎(chǔ)芯片，一個是在網(wǎng)絡(luò)攝像頭中，主要是集成了圖像信號處理技術(shù)和視頻編解碼技術(shù)；另一個是在NVR中，主要是接收網(wǎng)絡(luò)攝像機的IP碼流，進行編解碼、存儲。人工智能技術(shù)的實施，要求這兩種基礎(chǔ)芯片都需要增加視頻分析功能。

人工智能芯片有CPU、GPU、FPGA和ASIC 4種類型。在云側(cè)的訓(xùn)練端，GPU毋庸置疑是首選。但是，GPU芯片也有它的問題，首先是成本太高，高成本直接推高了前后端設(shè)備的價格；其次，計算效率低，未來有95%的深度學(xué)習(xí)算力將用于推理，GPU在這方面并不擅長，尋找有更高效率的加速硬件成為當(dāng)務(wù)之急；最后，功耗高，GUP功耗散熱仍然較高，而經(jīng)過專門優(yōu)化的ASIC/FPGA芯片的能效則比CPU勝出一籌。所以，推理端智能芯片的需求更加細分，除主流芯片GPU外，CPU/FPGA/ASIC也會發(fā)揮各自的優(yōu)勢。結(jié)合這4類芯片的特點來看，GPU和CPU適合消費和企業(yè)級；FPGA更適用于對芯片的可重配置需求較高的軍工和工業(yè)電子領(lǐng)域，也非常適合在云端數(shù)據(jù)中心部署；ASIC如能達到量產(chǎn)，成本相對FPGA會更低，能耗更適用于消費級市場。

在IPC中，深度學(xué)習(xí)目前以GPU芯片為主，但是采用ASIC芯片已成為一個大的趨勢。較通常的做法是將智能算法直接固化，嵌入前端的視頻監(jiān)控SoC芯片中，這一方式在功耗、價格等方面都具備一定的優(yōu)勢。此外，值得一提的是國產(chǎn)芯片在安防領(lǐng)域已處于絕對優(yōu)勢地位，“中國芯”的前景很廣闊。

在視頻監(jiān)控系統(tǒng)的模擬時代，芯片提供商主要是安霸、T1、索尼等國外企業(yè)，但是到了數(shù)字時代，國內(nèi)廠商逐漸占領(lǐng)了芯片市場，特別是海思，在2014年的IPC SoC芯片市場上，僅僅用了一年時間就將其國內(nèi)市場份額從37.3%提升到了64%，將德州儀器從榜首拉下了馬。在目前的網(wǎng)絡(luò)攝像機（IPC）SoC芯片市場中，海思芯片可謂一家獨大，在安防市場占有近7成的份額。海思的產(chǎn)品從前端IPCSoC到后端DVR/NVRSoC全面覆蓋，在高端市場也是視頻芯片最新技術(shù)的主導(dǎo)者，同時是?？?、大華、宇視等龍頭企業(yè)的合作伙伴。

此外，目前在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的國內(nèi)主流廠商還有富瀚微、北京君正、國科微等企業(yè)。富瀚微是最早從事安防芯片設(shè)計的芯片之一，憑借與?？档木o密合作，其IPC芯片產(chǎn)品迅速發(fā)展，旗艦產(chǎn)品FH8830能夠支持人臉識別、移動偵測等智能分析功能。北京君正是集成電路設(shè)計企業(yè)，擁有全球領(lǐng)先的32位嵌入式CPU技術(shù)和低功耗技術(shù)，有針對智能物聯(lián)的X系列、智能穿戴的M系列和智能視頻的T系列芯片。目前，其智能視頻業(yè)務(wù)增長迅猛，主要面向民用視頻監(jiān)控市場，重點開發(fā)的T01淺層學(xué)習(xí)芯片，已被應(yīng)用到海康螢石產(chǎn)品中。國科微是集成電路國家隊，能夠提供廣播電視芯片和視頻監(jiān)控芯片，其智能監(jiān)控芯片定位于行業(yè)和消費網(wǎng)絡(luò)攝像機，同時覆蓋行車記錄儀、無人機圖傳、樓宇對講、視頻會議和可視門鈴等領(lǐng)域。

對于智能安防芯片，由于GPU方案的局限性，國內(nèi)已有針對安防行業(yè)開發(fā)的基于FPGA/ASIC芯片的嘗試，代表產(chǎn)品如深鑒科技的DPU芯片（FPGA）、北京君正的NPU協(xié)處理器（ASIC）、寒武紀的AI服務(wù)器芯片（ASIC）等，應(yīng)用前景十分廣闊。

從視頻監(jiān)控領(lǐng)域的芯片發(fā)展來看，像海思、富瀚微這樣的國內(nèi)芯片廠商，憑借其高性能比、過硬的技術(shù)實力以及本地化定制服務(wù)等特點迅速占領(lǐng)市場，并能與安霸、德州儀器等國際一流大廠一決高低。此外，中興事件也給了國內(nèi)的安防監(jiān)控企業(yè)敲響了警鐘，主流廠商紛紛表示未來會進一步擴大自身芯片的采購渠道，增加國內(nèi)芯片的采購份額，這無疑都給國內(nèi)芯片的發(fā)展提供了更廣闊的機會。

最后，以?？档男酒x擇方案為例，說明一下視頻監(jiān)控領(lǐng)域目前芯片的布局情況。?？的壳暗男酒?yīng)商有英偉達、北京君正、海思、聯(lián)云科技、富瀚微等，其中，高端芯片多來自英偉達，中高端則是采用海思芯片，中低端芯片采購自國內(nèi)企業(yè)，像北京君正、富瀚微等。

6 視頻監(jiān)控人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢

結(jié)合目前視頻監(jiān)控市場需求和技術(shù)發(fā)展來看，筆者認為安防行業(yè)的人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢大致如下：

（1）作為安防智能化的基礎(chǔ)，高清會繼續(xù)替代標清，并逐步向超高清轉(zhuǎn)化。從“看得見”到“看得清”的轉(zhuǎn)變，能讓機器更加容易提取出畫面中的內(nèi)容，大大提高對數(shù)據(jù)和關(guān)鍵信息的利用，為視頻監(jiān)控的智能化打下堅實基礎(chǔ)。

（2）前端設(shè)備的價值大幅提高。在人工智能時代，隨著芯片技術(shù)的發(fā)展，成本的下降，為緩解傳輸帶寬、后臺儲備和處理的壓力，廠商們會越來越將計算力前置。

（3）人工智能時代，場景數(shù)據(jù)為王。場景數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，沒有場景和數(shù)據(jù)，只有單純的算法技術(shù)的公司，未來將逐漸失去價值。因為上下游均開始涉足算法領(lǐng)域，中間層的純算法提供商的生存空間將越來越小。

（4）5G無線技術(shù)的發(fā)展促使移動化工具補充視頻監(jiān)控系統(tǒng)的不足。一方面，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控均為固定安裝，存在死區(qū)，容易被破壞或躲避；另一方面，5G技術(shù)所具備的三大特點：極高的速率、極大的容量和極低的時延，能夠非常好地契合移動化的巡查系統(tǒng)需求，促使其發(fā)展，比如移動執(zhí)法記錄儀、安防無人機、安防機器等。

（5）云技術(shù)持續(xù)改變傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控市場，基于云架構(gòu)所帶來的豐富互聯(lián)性及應(yīng)用，將促使更多的商業(yè)模式被開發(fā)，大幅度提升計算及存儲資源利用率。

（6）人工智能技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域?qū)⒏鼜V泛。隨著技術(shù)的發(fā)展和民眾的需求，民用安防本身在逐漸成為安防新的熱點區(qū)域。由于目前民用市場的發(fā)展遠遠落后于發(fā)達國家，因此國內(nèi)的民用安防發(fā)展?jié)摿θ允志薮?。此外，對于AI初創(chuàng)企業(yè)來說，除了安防領(lǐng)域，金融、醫(yī)療和無人駕駛等應(yīng)用市場目前也有大批AI初創(chuàng)企業(yè)在落地。

華為與北汽新能源簽署深化戰(zhàn)略合作框架協(xié)議

近日，北京新能源汽車股份有限公司（以下簡稱北汽新能源）與華為簽署了深化戰(zhàn)略合作框架協(xié)議。

根據(jù)此次協(xié)議，雙方將在2017年簽署的戰(zhàn)略合作協(xié)議基礎(chǔ)上，深化戰(zhàn)略合作，從信息化到智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域，利用華為在ICT領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢，面向汽車新四化發(fā)展方向，助力北汽新能源打造下一代智能網(wǎng)聯(lián)電動汽車。在企業(yè)信息化領(lǐng)域，雙方將重點關(guān)注云計算、大數(shù)據(jù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、信息安全等領(lǐng)域的合作，推動北汽新能源實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

北汽集團董事長徐和誼、北汽新能源黨委書記總經(jīng)理鄭剛，華為輪值董事長徐直軍、華為汽車行業(yè)解決方案部總經(jīng)理何利揚共同出席，見證了這一重要時刻。

為進一步落實雙方戰(zhàn)略合作，雙方將在智能化轉(zhuǎn)型方面展開深入研究與合作，將ICT技術(shù)與智能網(wǎng)聯(lián)汽車深度融合。并積極探討用戶、生態(tài)和產(chǎn)業(yè)鏈融合等領(lǐng)域的合作，共同推動中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)化進程。此外，雙方在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧園區(qū)和ICT基礎(chǔ)設(shè)施等領(lǐng)域繼續(xù)展開深度合作。

華為輪值董事長徐直軍表示：“人工智能觸發(fā)產(chǎn)業(yè)變革，越來越多的行業(yè)將被人工智能技術(shù)改變，甚至徹底顛覆?，F(xiàn)在我們已經(jīng)看到，人工智能正在實現(xiàn)自動駕駛、智能汽車和智慧交通。所以我們必須思考如何以一種全新的模式，重構(gòu)各自行業(yè)和企業(yè)。華為構(gòu)建的全棧全場景AI解決方案，有能力實現(xiàn)智能無所不及，構(gòu)建萬物互聯(lián)的智能世界。華為愿意與社會各界一起合作共贏，讓人工智能不再是高高在上，而是走向普惠大眾?！?/p>