安防终端对ASIC芯片的需求将逐渐提升
伴随着人工智能如火如荼的发展势态，底层芯片的发展也显得至关重要。硬件设计能力是企业科研实力的突出体现，安博会上所展示出的底层硬件将十分值得关注。其中，随着人工智能算法和应用技术的日益发展，以及人工智能专用芯片ASIC产业环境的逐渐成熟，人工智能下ASIC将成为人工智能计算芯片发展的必然趋势。
安防终端对ASIC芯片的需求将逐渐提升
目前，安防边界逐渐扩大，AI+安防能力成为了越来越多的企业的标配，而CPU擅长控制，并且其设计决定了在工作时为了减小数据传输对运算力的浪费，需要累积到一定数据量才进行计算，而这无法满足AI安防需要的强实时性。GPU则在负担高功耗的同时只利用起其中部分的计算资源，不论是在云端还是终端，都不是一个具有良好能耗比的选择。
因此，在高性能、低功耗的终端，ASIC芯片越来越受欢迎。除了不能扩展以外，ASIC芯片在功耗、可靠性、体积方面都有优势。
安防是推动ASIC芯片发展的重要引擎
在安防领域，摄像机前端采用ASIC芯片将成为趋势，较通常的作法是将智能算法直接固化为IP，嵌入前端视频监控SOC芯片中。这一方式能够较好兼顾功耗与价格。
安防边缘计算也可以推动ASIC芯片市场规模的扩展。新兴的深度学习处理器架构多以图形为基础架构且AI边缘运算目前多以推论为主。若假设到2021年时，安防终端设备导入大量AI芯片，所需要的便是能在同一个芯片上进行推理和训练，可因应分散式运算且又具低功耗的IC，因此安防边缘计算将推动ASIC需求持续上扬。据TechSugar预测：ASIC的市占率将从2018年的11%增加至2025年的52%。
AI芯片企业动作频频
目前市场上已有针对安防行业开发的ASIC智能芯片，例如北京君正的NPU协处理器、寒武纪的AI服务器芯片等。这些芯片均在不同程度上解决了行业痛点，应用前景广阔。
除此以外，中科曙光也与寒武纪合作，在人工智能服务器Phaneron中搭载寒武纪的深度学习ASIC芯片，在深度学习应用中比传统的CPU/GPU在性能、功耗和芯片面积方面均有较大优势，有望在安防监控领域落地应用。
结语：
GPU集群的算法创新迭代以及全能型芯片FPGA和低功耗ASIC都是人工智能对基础信息架构的智能选择。ASIC芯片与传统通用芯片不同在于其为某种特定的需求专门定制，冗余少、效率高且运行频率高，适合串行高性能计算，无论是从性能、面积、功耗等各方面都优于GPU，长期来看无论在云端和终端，ASIC都代表AI芯片的未来。
不过，ASIC芯片也有算法固定的劣势，因此在目前AI安防行业需求尚未完全确定的情况下，大规模量产很可能会面临风险。
