作為人工智能產業發展的基石，AI芯片近年來發展迅速。作為人工智能登陸第一站的安防領域，它已經開始成為許多企業的焦點。從前端攝像頭到后端服務器的大規模培訓和分析，以及端到端計算能力+算法集成解決方案的部署，顯然已成為安防行業的新價值。然而，目前安防人工智能AI芯片的發展似乎還處于嬰兒期，企業要想保持未來的發展勢頭，仍需找到突破點。

AI芯片如何衡量？不唯有算力
如果我們想給出一個強大的有力指標來衡量人工智能芯片，大多數人可能會認為它是直觀的數據，如算力和能耗比。畢竟，算力是人工智能發展的關鍵因素之一。市場對AI芯片的需求很大，具有海量數據并行計算能力，可以加速計算和處理。
但是在實際使用中，計算核的利用率在一些場景中非常低，甚至有許多計算類型不支持。從這個角度來看，算力不能作為衡量人工智能AI芯片性能的指標。
同時，隨著安防邊界的逐步擴大，各種場景下的智能應用也越來越豐富，多業務同時運行已成為常態。因此，在多業務切換的情況下，計算核的性能也是一個重要的衡量標準，特別是在衡量節點端芯片和云芯片的性能方面。
另外，人工智能AI加速硬件非常依賴于內存帶寬，所以在同樣的算法和計算量下，計算核對帶寬的使用效率往往決定了整體系統性能。

人工智能AI芯片在掘金安防行業需要適配場景。
傳統芯片企業更注重通用芯片，但在實現通用化的同時，也犧牲了與特定領域的契合度，在應用中會遇到很多問題。
例如，安防端的重點是降低AI芯片的單位功耗，但芯片企業可能不是首要的功耗要求，這給提供解決方案和算法的企業帶來了問題：算法是統一的，但不同的芯片模塊需要適配不同的場景。
所以，要想打開安防領域的市場，就必須不斷提高算力，適配場景，提升芯片在功耗和成本的嚴格限制下的專用性。

安防行業需要什么樣的芯片？
AI芯片的應用位置不同，需求也不同。在端側，過去采用了主芯片加上人工智能協會處理器的方式，但是目前合二為一的方案已經成為軟件開發工具的主流，需要易用、穩定、支持主流深度學習框架。此外，端側設備對功耗和價格也非常敏感。
與端側相比，云側對 AI芯片的解碼能力要求更高，至少不低于人工智能處理能力。在此基礎上，大數據并發效率決定了人工智能計算能力的實際發揮。在價格和功耗方面，云側沒有端側敏感，但降低成本始終是用戶的需求。
目前，有許多公司致力于在安防領域開發AI芯片，這意味著安防人工智能芯片有一個非常廣泛的市場，但誰能更好地滿足行業需求，需要時間來驗證。

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