AI 安防 - 芯片领域

摘录于雷锋网

AI 芯片被认为是中国企业弯道超车的一个绝好机会。AI 芯片像一座围城一样，外面的人想进来，里面的人想出去。做 AI 芯片的人，很多并不懂芯片。算法太通用化，芯片还不够成熟，做 AI 芯片公司生存的机会很小。市场上可能只需要一款主流产品。有很多做 AI 芯片的，以及做安防行业芯片的，不是专门从事芯片行业的人，更多是从安防或人工智能相关行业转过来的。芯片行业高度集中，竞争是全球性的，在这种情况下形成了二元法则：芯片的每一个细分领域只有前两名能够健康生存，第三、第四名就只能夹缝求生。

差距不只在单点，更大的难题在生态上。如果说一块芯片是一个技术难点，做生态的话就是一系列的难点。一个行业公司需要知道这个系统长什么样，它不仅仅是一颗芯片，还是一个非常庞杂的系统工程。在这个系统里，AI 是核心竞争要素，但除此之外，99% 的工作量是传统的东西。芯片行业，最重要的门槛是这个主体是不是做芯片的，再来看它做的是 AI 芯片还是做非 AI 芯片。芯片行业是个资本密集型、技术密集型的行业，事实上，国内普遍情况最紧缺的就是芯片的研发人员。国内很多 AI 芯片厂商，其实最开始专攻算法方面，缺乏芯片制造的经验，后来依靠招揽的做芯片的人才，才能正式推出可用的芯片。而算法公司，转型做芯片，大部分由资本驱动。

部分算法公司刚起步时，也并没太想清楚自己要做什么，但做算法授权利润太少，于是就开始做芯片，做软硬一体，这样也更符合资本方的期望。科研和产业领域确实存在差距，算法很厉害、产业很厉害和实际厉害之间还存在差别。科研领域的人员创业，可能具备局部的、点的先进性，但芯片更是个复杂的系统工程。

互联网巨头追求硬件能实现极致的性能以实现差异化用户体验，也在打造自己更完整的生态。BAT 的优势在于自身的数据类型较多，更能实现差异化服务，但如果想改变行业，要么自身渠道足够多，要么基础理论突破足够大，这两点其实都难以实现。

AI 芯片领域虽然一直在谈创新，但实际上，真正的创新还尚未到来。国内目前还不算有真正的算法企业。算法的底层架构，TensorFlow、Caffe 等几乎都是采用国外的架构，离开这个条件，考虑是做算法加算力，还是单纯做算力，意义并不大。底层的算法上面，国内几乎还处于空白。

离开剂量谈毒性，没有意义。很多 AI 公司的芯片其实还没到大规模量产的程度，是小规模量产，处于试验期。算法更新了，再重新根据最新的算法，再量产就好。就像 AI 将安防作为最重要的落地场景之一，AI 芯片公司们也将安防作为最先发力的一个点。而对安防摄像机来说，AI 芯片的最终命运可能是被集成。

未来的趋势是系统级芯片得天下，而不是功能级的芯片得天下，AI 芯片一定会被集成。就安防摄像机而言，AI 芯片做的只是 AI 加速部分，摄像头中不仅包含 AI 芯片，还需要编解码芯片、ISP (图像信号处理) 等，因而 AI 芯片公司总免不了被集成。高集成度的 SoC 则会成为未来的趋势。手机上，除传感器外，大部分功能都集成到一颗芯片中，形成了单芯片解决方案。设备越来越走向小型化，集成度也越来越高。

更多 AI 芯片的机会，其实可能在细分领域。真要挣钱活下去、活得好，必须变成一个行业公司。一个行业的芯片公司，才能更了解真正对于芯片及工具链的需求是什么，打造一个好的生态。目前多数 AI 芯片公司喊出的场景还是安防，赛道已经过于拥挤。很多 AI 芯片公司可能是在喊安防的口号，这样更便于融资，但至于能做多久，可能并没有考虑清楚，先把融资下拿下来，过了今年，说不定明年还有新的想法。

在完成对传统行业的改造之前，在弯道超车之前，更多 AI 芯片公司首先面临的是转型，或者死掉。AI 芯片的加入，让芯片行业目前正处于变革和动荡期。AI 芯片可能会层出不穷，但实际上，业内可能只需要一款主流产品，很多 AI 芯片明星企业也会面临这个问题。90% 的公司死掉也是很正常的，死掉不是公司不行了，可能会是公司的品牌逐渐火起来，但它的主体已经不再做 AI 芯片。因为 AI 芯片行业要完成洗牌，这个市场不会容纳这么多芯片。

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