2017年中国AI 芯片行业发展概况分析

　　AI 芯片迭代加速，智能摄像头突破价格瓶颈

　　摄像头高清化与网络化产生海量数据，内嵌 AI 算法的智慧摄像头引领第三波行业替换浪潮。升级后的网络摄像头可做到画面信息清晰和实时传输，但也同时带来海量数据，因此，内嵌 AI 算法将将视频图像内容转化成能表达目标属性的结构化数据，再通过深度学习算法进行智能化分析在大数据背景下成为行业刚需，提高数据处理效率同时也能为不同场景提供丰富的数据挖掘应用。

　　智能化视频监控系统通常分为前端和中后端两种方案：（1）前端方案：AI 功能集成到前端摄像头内可以直接对视频信息进行处理，直接分析再传输到后端；（2）中后端方案：由普通摄像头采集视频信息后传输到中后端，由智能服务器进行汇总分析。受制于成本原因，过去应用较多的为中后端智能方案。通过添加 GPU 等人工智能芯片和应用处理软件，后端智能 NVR 能实现特征提取、人体识别、人员检索等功能。前端摄像头由于容积、功耗等原因对芯片要求更高，单价较贵。 但从长期来看，智能化向前端推进是必然趋势。首先，将AI 集成到前端直接进行视频结构化，将大大减少了视频信息上传的网络带宽压力，便于安装易于系统集成；其次，前端智能化将增强实时性，解决时间延迟问题，提高反应速度的同时避免传输过程中的信息丢失，分析更精确。

英伟达 Jetson TX1 参数

数据来源：公开资料整理

海康威视搭载 Jestson TX1 芯片的双目摄像机、

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　　目前，前端智能摄像头相较于普通摄像头价格较高，限制了智能摄像头的大规模应用和渗透率的提升。以海康威视的“深眸”系列为例，其产品均价在 3500-5000 元左右，而传统网络高清摄像头价格基本在 1000 元以下。智能摄像头高价格主要源于 AI 芯片的高成本，以深眸的双目摄像头为例，其中使用的 NVIDIA 的 Jetson TX1 芯片，市面售价在 3000 元以上。

国内相关 AI 芯片示例

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　　回顾 2017 年，无论是国内还是国外，嵌入式 AI 芯片的研发都在如火如荼的进行 ，式随着嵌入式 AI 芯片持续突破，芯片的选择和价格选择增多，性价比提高，未来智能摄像头价格有望显著降低 。除了用于通用计算的英伟达 GPU 之外，谷歌在 17 年 5 月发布了可以应用于训练和推理的定制化的 ASIC 芯片的 TPU2.0，移动端巨头华为和苹果也先后发布了搭载神经网络处理器的麒麟 970（寒武纪）、和 A11 仿生芯片。此外，国内以计算机视觉技术起家的公司中，如商汤科技、Face++、云从、依图等公司也凭借自身的技术积累向上游芯片环节延伸。我们认为，AI 芯片的持续突破将推动行业更快发展，结合摩尔定律，随着产品迭代， 适用于智能摄像头的式 嵌入式 AI 芯片价格在未来有望降低，进而降低智能摄像头单价，提高智能摄像头渗透率。