2019年5月22日稚照，上海第十九屆上海安博會(huì)上蹂空，第二屆3A論壇如約而至俯萌。來(lái)自大華股份果录、華為、盒Γ康威視咖雀、商湯科技、依圖在內(nèi)的多家國(guó)內(nèi)智能安防企業(yè)齊聚會(huì)場(chǎng)旅榨，論道人工智能在安防領(lǐng)域的行業(yè)前景亮购，以及國(guó)際貿(mào)易局勢(shì)風(fēng)云多變的情況下，國(guó)產(chǎn)廠商的突圍與未來(lái)秃值。由于論壇討論內(nèi)容較多罚栏，整理起來(lái)冗長(zhǎng)协熙，故將內(nèi)容分為幾個(gè)部分逐一呈現(xiàn)，本文重點(diǎn)呈現(xiàn)的是行業(yè)大咖對(duì)AI產(chǎn)品及AI芯片發(fā)展的看法，以下為現(xiàn)場(chǎng)論壇嘉賓發(fā)言的核心內(nèi)容遭商，安防知識(shí)網(wǎng)作了不改變?cè)獾木庉嫼驼恚?/span>
人工智能產(chǎn)品面對(duì)的市場(chǎng)環(huán)境
地平線總經(jīng)理張永謙：
地平線是年輕的公司，在AI這個(gè)大話題前述茂，也僅僅是“只取一瓢飲”穿桃，我們給自己的定位是“賦能”，在目前階段更聚焦在邊緣智能轧愧，針對(duì)不同的客戶與用戶的所處環(huán)境以及自身?xiàng)l件含滴，提供差異化的產(chǎn)品方案與服務(wù)。地平線選的是芯片+算法的模式丐巫，例如對(duì)于一些比較成熟的產(chǎn)業(yè)鏈分工的行業(yè)谈况，我們便更聚焦在芯片本身的解決方案上。在一些比較新興的行業(yè)中递胧，分工鏈條還未建立碑韵，我們便會(huì)提供整體解決方案，無(wú)論哪種方式谓着，都是為了讓鏈條更加的完整泼诱，從而實(shí)現(xiàn)AI在各行各業(yè)的落地。
但AI落地赊锚，市場(chǎng)分散情況尤為突出治筒，尤其在安防行業(yè)，個(gè)人認(rèn)為未來(lái)可能會(huì)涌現(xiàn)出一批在垂直領(lǐng)域優(yōu)良的企業(yè)舷蒲，因此地平線的定位是在他們背后做邊緣智能的平臺(tái)以及賦能耸袜，因此最終產(chǎn)品的系統(tǒng)并不是我們的選擇友多。
AI芯片大規(guī)模商用還需多久
地平線總經(jīng)理張永謙：
首先AI芯片大規(guī)模商用已經(jīng)沒(méi)有問(wèn)題，舉個(gè)地平線的例子妨宪，在2017年發(fā)布第一款人工智能處理器旭日锥约，在2018年出貨量已經(jīng)超過(guò)了10萬(wàn)套，在軟硬結(jié)合的芯片解決方案市場(chǎng)中之灼，國(guó)產(chǎn)的芯片及解決方案大規(guī)模量產(chǎn)的問(wèn)題已經(jīng)得到很好解決侮搭。所以即使這次美國(guó)一些制裁會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)一些問(wèn)題，但國(guó)產(chǎn)的近年的發(fā)展能降低我國(guó)相關(guān)產(chǎn)業(yè)影響程度比紫。
其次在落地方面闭凡，本質(zhì)上而言一定是軟件定義硬件，然后場(chǎng)景以及行業(yè)出現(xiàn)的問(wèn)題不斷驅(qū)動(dòng)軟件的發(fā)展蕾捣。傳統(tǒng)的處理器多為通用處理器秩菩，因此人們也常常將芯片歸類為硬件。但隨著某個(gè)市場(chǎng)體量的增大齐寻，產(chǎn)業(yè)鏈更加的成熟粉簇，為了追求更高的效率必須要走專用的路線，ASSP( Application Specific Standard Parts)占芯片行業(yè)的比重已經(jīng)非常大刨吸，例如通信與手機(jī)行業(yè)蛀膊，這些芯片的特點(diǎn)一是專用，二是與軟件深度結(jié)合镶摘。AI也會(huì)一樣嗽桩，無(wú)論是GPU,還是X86或FPGA，當(dāng)用戶在端上面部署的時(shí)候凄敢，都面臨著非常嚴(yán)苛的功耗與性價(jià)比的挑戰(zhàn)碌冶，而專業(yè)化路線可以很好地解決這些問(wèn)題。后面的發(fā)展趨勢(shì)我認(rèn)為是無(wú)論是端還是云涝缝，隨著智能應(yīng)用與行業(yè)應(yīng)用理解的深入扑庞，軟硬結(jié)合一定是大勢(shì)所趨。
華為智能安防首席產(chǎn)品管理張愛(ài)軍：
芯片到底是硬件還是軟件拒逮，其實(shí)更準(zhǔn)確地講芯片是一個(gè)完整的生態(tài)罐氨，在設(shè)計(jì)芯片的時(shí)候，不僅要考慮它的性能(功耗滩援、能效比栅隐、算力)問(wèn)題，還要考慮配套的解決方案生態(tài)玩徊。如果芯片沒(méi)有生態(tài)的合作伙伴支持租悄，便很難發(fā)揮出芯片的真正能力。
在安防行業(yè)中写寄，我曾經(jīng)走訪過(guò)一些公安與其他的行業(yè)的用戶诲操，在交流中發(fā)現(xiàn)芯片在當(dāng)前階段還僅僅是應(yīng)用于非常小的領(lǐng)域烟瞳，比如運(yùn)用小部分算力進(jìn)行少量的人臉抓拍工作，用戶因此也提出了不少需求——如何降低時(shí)延帮伙、如何提升算力航娩、如何降低功耗、如果提高精準(zhǔn)度鹰党、如何把布防工作放到前端去等炫茄。
AI芯片的趨勢(shì)是前置還是后置？
浙江大華研發(fā)中心副總裁殷坎一薄：
這個(gè)問(wèn)題需要從整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)來(lái)看问嬉，無(wú)論是公安業(yè)務(wù)還是銀行業(yè)務(wù)碱暗，它都需要面向用戶瘤褒，面向一線操作人員。因此對(duì)于他們而言杖户，怎樣的系統(tǒng)架構(gòu)才是合理的悲组，或者如何降低TCO都將影響具體的選擇。因此無(wú)論是邊緣計(jì)算還是云計(jì)算包归，最終都是需要服務(wù)于用戶锨推，這意味著兩者的選擇很大程度都取決于用戶的使用習(xí)慣。在目前應(yīng)用中公壤，我們可以看到許多系統(tǒng)中已經(jīng)很好的融合了兩者换可，實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算與云計(jì)算相結(jié)合的全智能、全計(jì)算厦幅。
赫傣康威視副總裁徐磊：
同樣是用人臉抓拍計(jì)算客流，景區(qū)用戶希望能把游覽人數(shù)記錄下來(lái)确憨，零售用戶希望精準(zhǔn)地抓拍到每張人臉译荞，區(qū)分出客人的屬性。在AI應(yīng)用場(chǎng)景中休弃，無(wú)論是傳統(tǒng)綜合安防還是可視化管理業(yè)務(wù)都是非常碎片化以及差異化的吞歼，因此廠商更應(yīng)該是從需求端思考問(wèn)題，簡(jiǎn)單地說(shuō)便是用戶需要什么塔猾，廠商如何實(shí)現(xiàn)這樣的能力篙骡。從過(guò)去這些年的探索，目前河捞浚康的產(chǎn)品已經(jīng)開(kāi)始將AI能力前置掺昵，實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算，降低傳統(tǒng)應(yīng)用的成本溃艺，提升用戶業(yè)務(wù)的效率区戚。具體的選擇仍然取決于應(yīng)用場(chǎng)景处淘，因此海康在兩種方式中都確保擁有能力挣堪，能根據(jù)用戶的需要栈眉，提供適合的服務(wù)。
對(duì)于前后兩端研發(fā)的投入豁惨，企業(yè)該如何權(quán)衡榛架？
地平線總經(jīng)理張永謙：
這取決于企業(yè)自身想進(jìn)入的市場(chǎng)，一些體量大的公司或者是有云端基因的公司烂辟，選擇從云端做AI芯片是比較自然的事情唤鳍，但是地平線走的是另外一條路——邊緣AI。這兩條路線其實(shí)各有利弊哨叙，例如云端切入恕刘，對(duì)于功耗及細(xì)節(jié)的要求不是太多，容易與基于某個(gè)行業(yè)的場(chǎng)景的軟硬件進(jìn)行結(jié)合抒倚，效果比較顯而易見(jiàn)褐着，同時(shí)也符合國(guó)家在服務(wù)器領(lǐng)域逐步國(guó)產(chǎn)化的戰(zhàn)略。而地平線選擇的路線托呕，因?yàn)樾袠I(yè)碎片化的需求顯著含蓉，因此要在細(xì)節(jié)上下很多功夫，但是只要堅(jiān)持下來(lái)项郊，也可以成為自己很好的壁壘馅扣，因此這兩端都是值得研發(fā)投入的，具體的選擇要看企業(yè)自己的具體情況着降。
人工智能產(chǎn)品面對(duì)的市場(chǎng)環(huán)境
地平線總經(jīng)理張永謙：
地平線是年輕的公司，在AI這個(gè)大話題前述茂，也僅僅是“只取一瓢飲”穿桃，我們給自己的定位是“賦能”，在目前階段更聚焦在邊緣智能轧愧，針對(duì)不同的客戶與用戶的所處環(huán)境以及自身?xiàng)l件含滴，提供差異化的產(chǎn)品方案與服務(wù)。地平線選的是芯片+算法的模式丐巫，例如對(duì)于一些比較成熟的產(chǎn)業(yè)鏈分工的行業(yè)谈况，我們便更聚焦在芯片本身的解決方案上。在一些比較新興的行業(yè)中递胧，分工鏈條還未建立碑韵，我們便會(huì)提供整體解決方案，無(wú)論哪種方式谓着，都是為了讓鏈條更加的完整泼诱，從而實(shí)現(xiàn)AI在各行各業(yè)的落地。
但AI落地赊锚，市場(chǎng)分散情況尤為突出治筒，尤其在安防行業(yè)，個(gè)人認(rèn)為未來(lái)可能會(huì)涌現(xiàn)出一批在垂直領(lǐng)域優(yōu)良的企業(yè)舷蒲，因此地平線的定位是在他們背后做邊緣智能的平臺(tái)以及賦能耸袜，因此最終產(chǎn)品的系統(tǒng)并不是我們的選擇友多。
AI芯片大規(guī)模商用還需多久
地平線總經(jīng)理張永謙：
首先AI芯片大規(guī)模商用已經(jīng)沒(méi)有問(wèn)題，舉個(gè)地平線的例子妨宪，在2017年發(fā)布第一款人工智能處理器旭日锥约，在2018年出貨量已經(jīng)超過(guò)了10萬(wàn)套，在軟硬結(jié)合的芯片解決方案市場(chǎng)中之灼，國(guó)產(chǎn)的芯片及解決方案大規(guī)模量產(chǎn)的問(wèn)題已經(jīng)得到很好解決侮搭。所以即使這次美國(guó)一些制裁會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)一些問(wèn)題，但國(guó)產(chǎn)的近年的發(fā)展能降低我國(guó)相關(guān)產(chǎn)業(yè)影響程度比紫。
其次在落地方面闭凡，本質(zhì)上而言一定是軟件定義硬件，然后場(chǎng)景以及行業(yè)出現(xiàn)的問(wèn)題不斷驅(qū)動(dòng)軟件的發(fā)展蕾捣。傳統(tǒng)的處理器多為通用處理器秩菩，因此人們也常常將芯片歸類為硬件。但隨著某個(gè)市場(chǎng)體量的增大齐寻，產(chǎn)業(yè)鏈更加的成熟粉簇，為了追求更高的效率必須要走專用的路線，ASSP( Application Specific Standard Parts)占芯片行業(yè)的比重已經(jīng)非常大刨吸，例如通信與手機(jī)行業(yè)蛀膊，這些芯片的特點(diǎn)一是專用，二是與軟件深度結(jié)合镶摘。AI也會(huì)一樣嗽桩，無(wú)論是GPU,還是X86或FPGA，當(dāng)用戶在端上面部署的時(shí)候凄敢，都面臨著非常嚴(yán)苛的功耗與性價(jià)比的挑戰(zhàn)碌冶，而專業(yè)化路線可以很好地解決這些問(wèn)題。后面的發(fā)展趨勢(shì)我認(rèn)為是無(wú)論是端還是云涝缝，隨著智能應(yīng)用與行業(yè)應(yīng)用理解的深入扑庞，軟硬結(jié)合一定是大勢(shì)所趨。
華為智能安防首席產(chǎn)品管理張愛(ài)軍：
芯片到底是硬件還是軟件拒逮，其實(shí)更準(zhǔn)確地講芯片是一個(gè)完整的生態(tài)罐氨，在設(shè)計(jì)芯片的時(shí)候，不僅要考慮它的性能(功耗滩援、能效比栅隐、算力)問(wèn)題，還要考慮配套的解決方案生態(tài)玩徊。如果芯片沒(méi)有生態(tài)的合作伙伴支持租悄，便很難發(fā)揮出芯片的真正能力。
在安防行業(yè)中写寄，我曾經(jīng)走訪過(guò)一些公安與其他的行業(yè)的用戶诲操，在交流中發(fā)現(xiàn)芯片在當(dāng)前階段還僅僅是應(yīng)用于非常小的領(lǐng)域烟瞳，比如運(yùn)用小部分算力進(jìn)行少量的人臉抓拍工作，用戶因此也提出了不少需求——如何降低時(shí)延帮伙、如何提升算力航娩、如何降低功耗、如果提高精準(zhǔn)度鹰党、如何把布防工作放到前端去等炫茄。
AI芯片的趨勢(shì)是前置還是后置？
浙江大華研發(fā)中心副總裁殷坎一薄：
這個(gè)問(wèn)題需要從整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)來(lái)看问嬉，無(wú)論是公安業(yè)務(wù)還是銀行業(yè)務(wù)碱暗，它都需要面向用戶瘤褒，面向一線操作人員。因此對(duì)于他們而言杖户，怎樣的系統(tǒng)架構(gòu)才是合理的悲组，或者如何降低TCO都將影響具體的選擇。因此無(wú)論是邊緣計(jì)算還是云計(jì)算包归，最終都是需要服務(wù)于用戶锨推，這意味著兩者的選擇很大程度都取決于用戶的使用習(xí)慣。在目前應(yīng)用中公壤，我們可以看到許多系統(tǒng)中已經(jīng)很好的融合了兩者换可，實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算與云計(jì)算相結(jié)合的全智能、全計(jì)算厦幅。
赫傣康威視副總裁徐磊：
同樣是用人臉抓拍計(jì)算客流，景區(qū)用戶希望能把游覽人數(shù)記錄下來(lái)确憨，零售用戶希望精準(zhǔn)地抓拍到每張人臉译荞，區(qū)分出客人的屬性。在AI應(yīng)用場(chǎng)景中休弃，無(wú)論是傳統(tǒng)綜合安防還是可視化管理業(yè)務(wù)都是非常碎片化以及差異化的吞歼，因此廠商更應(yīng)該是從需求端思考問(wèn)題，簡(jiǎn)單地說(shuō)便是用戶需要什么塔猾，廠商如何實(shí)現(xiàn)這樣的能力篙骡。從過(guò)去這些年的探索，目前河捞浚康的產(chǎn)品已經(jīng)開(kāi)始將AI能力前置掺昵，實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算，降低傳統(tǒng)應(yīng)用的成本溃艺，提升用戶業(yè)務(wù)的效率区戚。具體的選擇仍然取決于應(yīng)用場(chǎng)景处淘，因此海康在兩種方式中都確保擁有能力挣堪，能根據(jù)用戶的需要栈眉，提供適合的服務(wù)。
對(duì)于前后兩端研發(fā)的投入豁惨，企業(yè)該如何權(quán)衡榛架？
地平線總經(jīng)理張永謙：
這取決于企業(yè)自身想進(jìn)入的市場(chǎng)，一些體量大的公司或者是有云端基因的公司烂辟，選擇從云端做AI芯片是比較自然的事情唤鳍，但是地平線走的是另外一條路——邊緣AI。這兩條路線其實(shí)各有利弊哨叙，例如云端切入恕刘，對(duì)于功耗及細(xì)節(jié)的要求不是太多，容易與基于某個(gè)行業(yè)的場(chǎng)景的軟硬件進(jìn)行結(jié)合抒倚，效果比較顯而易見(jiàn)褐着，同時(shí)也符合國(guó)家在服務(wù)器領(lǐng)域逐步國(guó)產(chǎn)化的戰(zhàn)略。而地平線選擇的路線托呕，因?yàn)樾袠I(yè)碎片化的需求顯著含蓉，因此要在細(xì)節(jié)上下很多功夫，但是只要堅(jiān)持下來(lái)项郊，也可以成為自己很好的壁壘馅扣，因此這兩端都是值得研發(fā)投入的，具體的選擇要看企業(yè)自己的具體情況着降。
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