文章| Lina介绍：过去六个月，人工智能发展重心逐渐从云端转向终端，伴随着人工智能芯片行业的整体崛起。
时隔数月，智东西首次报道了人工智能芯片全产业链的近百家核心企业，涵盖国内外主要巨头企业、新兴初创企业、场景应用、代工生产等，为您提供全面、全面的人工智能芯片行业资讯。
深度剖析AI芯片行业。
对发展、创新和创业进行跟踪和报告。
这是智能AI芯片行业系列报告之一。
当我们谈论人工智能（AI）时，最常提到的行业之一就是安全。
随着经济的不断发展，技术的不断成熟，以及国家政策的不断重视，安防行业的规模也越来越大。
2018年，在平安城市建设的拉动下，我国安防产业市场总产值已达亿元。
据佳都科技《人工智能技术白皮》预计，每年安防市场规模将从此前预测的1亿元上升至过亿元，同比增长17.6%。
安防市场规模不断增长的同时，意味着基于摄像头的安防设备数量不断增加（近一年来，国内高清安防摄像头出货量将在1亿台左右），这意味着基于摄像头的安防设备数量将在1亿台左右。
视频数据量不断增加；加之恐怖袭击事件频发，安防行业越来越重视预警，传统的人工审核方式已经不足以满足行业需求。
在这股不断兴起的人工智能浪潮中，真正能够应用于商业的技术主要是深度学习对图像和语音的识别和分析。
由于人工智能可以快速构建视频，快速识别和比较人、车、物，这样的能力与安全需求不谋而合。
同时，以视频技术为核心的安防行业拥有海量数据源，完全可以满足深度学习对模型训练的大数据需求。
因此，安防是人工智能最早出现的领域，“AI+安防”也成为人工智能企业和安防企业非常看好的“红炸子鸡”。
近日，智喜喜通过一系列走访、调查、采访，不仅梳理了“AI+安全”的三种实施形态，还梳理了40余名核心玩家（如下图）。
他们要么是传统的安全巨头，要么是新兴的AI初创公司，为了让拥有数十年历史的安全行业能够共同合作、同台竞争，本文也将他们分为四大阵营，并拆解了各大阵营的玩法。
一一扎营。
，为您展示最全面的AI+安防行业。
1. 当我们谈论安全人工智能时，我们在谈论什么？在了解AI+安防市场格局之前，我们首先要分别了解AI和安全。
1、视频监控占据安防市场最大份额。
说到安全，人们的第一反应就是监控摄像头。
诚然，视频监控目前占据安防行业最大的市场份额——达到49%，成为构建安防系统的核心。
除非另有说明，本文接下来讨论的“AI+安防”将重点关注视频监控领域。
安防行业除了视频监控之外，还包括实体防护+楼宇对讲、出入口控制、防盗报警、防爆安检等。
具体比例如图所示。
值得一提的是，当前安防行业仍然是一个以政府和大企业需求为主的市场。
但随着人们生活水平和消费能力的提高，小型智能摄像头和小型智能安防系统主要针对中小企业。
/商铺/个体户民用安防市场有望进一步开放。
目前，我国民用视频安防监控仅占6%左右的市场份额，覆盖率远低于美国的50%。
具有很强的发展潜力。
2、从前端摄像头到后端中央控制系统，“AI+”三大环节分类为各个视频监控环节。
根据“AI+安防”行业不同企业的不同特点，视频监控安防环节可以分为图片分类：前端摄像头+传输+后端中控系统/云端——AI可以做前端或后端。
传统的前端摄像头由镜头、芯片、传感器和其他光学元件组成。
我们暂时不关注其他部件，只关注芯片。
在前端“AI+摄像头”环节，厂商可以直接将AI公司的人脸识别等算法固化为IP模块，嵌入到视频监控SoC芯片中；他们还可以在相机中使用更通用的视觉处理器，例如Intel Movidius VPU、NVIDIA的Jetson TX系列等。
以上都是基于“构建新相机”的解决方案思想，但是如果我不这样做怎么办想换新相机，但又只想在现有相机的基础上在前端做AI？那也没关系。
第二类公司可以提供连接相机的外围模块。
该外围模块的核心是集成了AI算法的电路板。
视频数据直接输入到图片左下角的小盒子状设备中，输出的视频数据可以携带人脸识别、车辆识别等信息。
当然，这类硬件模块的提供商也可以将硬件模块做得更小，直接集成到新的前端摄像头中。
第三类是“AI+后端”，将摄像头采集到的视频信息发送到后端中控系统或云端，然后利用服务器强大的计算能力进行分析处理。
此前，“AI+后端”解决方案已成为主流。
但随着现在安防行业对实时性、隐私保密性、传输稳定性等要求越来越高，端智能相关技术也越来越成熟。
“AI+前端”解决方案逐渐在业界流行。
3.安全AI芯片：从SoC到板卡集成。
上面提到了SoC和板卡两个概念。
它们都可以称为“芯片”。
让我解释一下两者之间的区别。
我们平时所说的“芯片”一般分为两种，一种是集成电路板，一种是SoC，两者都是IC（集成电路）设计的硬件表现形式。
集成电路板很多年前就已经存在。
例如下图的集成电路板，制造商在硅片（绿色的）上蚀刻了很多电路，然后添加电子元件（如电阻、电容或MCU微控制单元等）焊接在板上。
上面提到的第二类提供前端周边模块的公司通常走这条路线。
（触摸V板，用于安防产品）随着集成电路技术的不断发展，我们从最早的电子管、晶体管、小规模集成电路、大规模集成电路时代发展到现在。
在超大规模集成电路、超大规模集成电路时代，最直观的感受就是硅晶圆越来越小，但集成晶体管的数量却越来越多。
如今，数亿个晶体管可以集成在指甲盖大小的硅芯片上。
如果这里的晶体管使用最古老的电子管连接，它们可以绕地球一圈。
一体化一直是发展的一大方向。
当许多芯片的外围电路集成在一起时，那么芯片就可以独立运行，成为一个系统，称为SoC（System on Chip）。
SoC一般集成了CPU、存储器等控制器、模拟或数字接口以及USB、SPI等其他接口。
它完成了系统的功能。
（华为Mate 10安装的麒麟芯片是标准的手机SoC）例如上图的华为海思麒麟芯片就是标准的SoC芯片。
它采用台积电10nm工艺，集成了55亿个晶体管，包括CPU和GPU。
、ISP、Modem等模块，还集成了专门用于AI神经网络计算的硬件模块——NPU（Neural-NetworkProcessingUnit，神经网络处理器）。
据智西西了解，安全芯片领域巨头海思也在研发和打造专用安全AI芯片。
目前视频监控领域的SoC基本采用nm/55nm工艺，部分产品采用40nm工艺。
一些领先的国际公司已经开始使用28纳米工艺开发和出货产品。
集成电路板（板级集成）成本低、制造速度快，但电路板尺寸较大。
SoC级集成可以在极小的芯片上实现高性能和低功耗，但缺点是制造周期长（从设计到制造通常需要18-24个月），并且往往采用极高的制造工艺。
一次流片很容易花费数亿美元，而且前期成本极高。
4、除了人脸识别，AI还能做什么？智能安防视频的概念很早就被提出。
但一直存在识别精度低、环境适应性差、识别类型少等问题，难以普及。
随着深度学习技术的发展和落地，传统图像识别和图像处理技术遇到的困难已经被神经网络的“黑匣子”解决了。
目前，人工智能在安防领域的主要应用场景包括以下几点：1）人体分析：人脸识别、身体姿势识别、人体特征提取等； 2）车辆分析：车牌识别、车辆识别、车辆特征提取等； 3）行为分析：目标跟踪监控、异常行为分析等； 4）图像分析：视频质量诊断、视频摘要分析等。
以海康威视的车辆特征识别技术为例。
应用深度学习技术后，该机器不仅可以完成基本的车牌识别功能，还可以识别10多种车型、多个车辆品牌、多个车辆子品牌。
并能快速识别危险品车辆和黄标车辆。
目前，大多数AI初创公司都进入人体分析领域，少数则专注于车辆分析；海康威视、商汤科技、英伟达等行业巨头将把技术覆盖范围扩大到更广的范围。
2、我国安防产业：三大重要升级，两超多强格局初现。
此前，我国的安防摄像头已经经历了多轮升级。
一是从传统标清模拟摄像机到高清摄像机，二是从高清摄像机到网络摄像机。
最新一轮的摄像机IPC（IP Camera）升级是从网络摄像机到智能摄像机。
经过近30年的发展，我国安防产业已形成长三角、珠三角、环渤海三大产业集群，并催生了以海康威视、大华科技为首的“两超”企业。
第一营；以宇视科技、苏州科达、东方网威、韩华泰科、华为为首的第二个“多强”阵营，近年来在安防领域摩拳擦掌；其他中小企业占99%。
只占一半的市场份额。
虽然我国安防市场的碎片化、地域封闭性非常明显，但随着技术和产业的不断发展，行业开始日益集中，马太效应也变得显着。
目前，海康威视和大华两大巨头占据了绝大多数市场份额。
第二阵营的行业龙头也凭借自身资源优势快速发展。
然而，第三阵营的中小企业则因缺乏技术和资源而难以生存。
（视频监控企业三大梯队，年度数据）今年以来，安防市场中小企业破产浪潮愈演愈烈，尤其是珠三角地区。
中国安防网数据显示，2020年安防厂商数量从10家下降到20家，营收过亿元的企业比例从不到1%上升到9%，小型企业比例从2017年的不足1%上升到9%收入在万元以下的企业比例从97%上升到97%。
下降至56%。
除了破产，不少中小安保公司也开始寻求转型，涉足民用安保。
在日益融合的行业中，人工智能技术就像破冰船一样，为安防相关企业带来新的发展机遇。
在视频安防这个大舞台上，传统安防巨头与新兴AI初创公司或携手合作，或同台竞技，煞是热闹。
3.四大阵营，40余名玩家，玩法各异。
从文章开头发布的《我国安防AI产业链公司列表》可以看到，目前AI+安全领域有大量的新老公司，以及大大小小的初创企业。
根据各自的属性和玩法，我们可以将其分为以下四类： 1、全链巨头：开放合作+加速自研。
如前所述，目前两大安防巨头海康威视和大华占据了绝大多数的市场份额。
安防领域的“强势”领军企业也凭借自身的资源优势，持续快速发展。
对于这些从软件到硬件再到垂直解决方案涉足的行业巨头来说，他们并不太关心一项AI技术是来自合作伙伴还是来自自己的研发。
加强自身安全产品的竞争力是当务之急。
而由于他们涉足全产业链，前后端、上下游，无论传统安防，还是新兴的AI企业都可以成为他们的合作伙伴。
但同时，为了保证技术的领先，这些行业巨头也不会停止研发。
2、前端SoC：海思独领风骚+新独角兽涌现 在当前的网络摄像头（IPC）SoC芯片市场中，海思可以说是霸主。
海思就是我们熟悉的华为海思半导体。
海思的团队目前分为三个部分：系统设备业务、移动终端业务、对外销售。
其中，对外销售的主要产品为安全芯片和电视机顶盒芯片。
不久前，华为发布的Mate 10系列手机中的海思麒麟芯片搭载了来自寒武纪时代的AI模块——NPU。
当时苹果A11尚未发布，让麒麟成为当时市场上第一款AI手机。
芯片。
海思目前也在研发和打造专用安全AI芯片。
据智西西了解，在打造麒麟的过程中，华为海思在众多DSP解决方案、寒武纪NPU解决方案、自研AI模块解决方案等解决方案中选择了寒武纪NPU解决方案，但未来或许有可能。
该芯片将采用自主研发的AI模组解决方案。
此外，成立于2001年的中星微也是老牌安全芯片供应商之一。
自2017年起，中星微在10多个地区对SVAC标准（公安部编制）进行密集测试。
截至目前，中星微已获得基于SVAC标准的解决方案订单，订单金额超过10亿。
该公司提供芯片和模块，其控股公司进行工程实施并外包相机等设备。
2018年6月20日，中星微“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室在北京宣布发布我国首款嵌入式神经网络处理器芯片（NPU）诞生，该芯片已应用于嵌入式视频处理芯片“星光智能科技” ”。
“1号”。
（英特尔Movidius VPU）此外，富瀚微电子、国科微电子等老牌安全芯片提供商也在加紧自主研发+寻找AI初创合作伙伴。
Intel的Movidius VPU、Nvidia的Jetson TX系列等。
相机中加入了常用于高端产品的通用视觉AI处理器。
（深圳科技2019年将推出“听涛”）初创公司方面，知名AI独角兽也纷纷宣布进军安全芯片领域，比如寒武纪、深圳科技都在不久前宣布融资。
技术方面，两者都将在2020年推出可集成在安全SoC芯片上的IP处理器模块。
由于SoC对技术和资金的要求较高，因此此类公司通常需要有一定的融资和技术壁垒。
3.前端嵌入式AI模组/板卡：如上所述，这些厂商可以提供前端嵌入式AI模组/板卡，在现有RGB摄像头的基础上进行前端智能化，将视频数据直接输入到设备中，比如一个小盒子，输出的视频数据可以包含人脸识别、车辆识别等信息。
它是一种短周期、低功耗、低成本的解决方案，适合小型安全需求。
在各种场景下使用，堪称“即插即用”。
当然，这类厂商也可以作为SoC的IP硬件提供商，或者与相机公司合作，将板卡直接集成到相机中。
这些制造商通常使用基于英特尔 Movidius VPU 处理器的低功耗解决方案，从图表中可以观察到的一件有趣的事情是，这些制造商大多数成立于 2007 年。
4. 后端软件/平台：如上所述，“ “AI+后端”是指将摄像头采集到的视频信息发送到后端中控系统或云端，然后利用服务器强大的计算能力。
具有分析和处理它的能力。
此前，“AI+后端”解决方案已成为主流。
然而，随着现在安防行业对实时性、隐私保密性、传输稳定性等要求越来越高，终端智能相关技术也越来越成熟。
“AI+前端”解决方案逐渐在业界流行。
在这一领域，东方网络作为国内安防领域第二阵营的领军企业之一，正通过研发和并购投资积极加大对AI的投入；而国内AI独角兽商汤科技、旷视科技等也纷纷进军AI+后端安全。
与以往的嵌入式AI解决方案提供商相比，这些平台级公司普遍成立时间稍长，资本储备相对充足。
结论：世界需要人工智能，人工智能需要安全。
受传统图像识别和图像处理算法的制约，安防行业智能化进展十分缓慢。
识别精度低、环境适应性差、识别类型少等问题一直困扰着大家。
类似的安全公司——直到这一轮深度学习AI浪潮袭来。
由于安防行业的各种需求与深度学习的各种实施方向不谋而合，在传统安防行业马太效应凸显、红海竞争开始、甚至价格战开始之际，人工智能技术就像破冰船，打通产业链。
每一个方面都带来新的发展机遇。
上述近40名球员只是名单的一部分。
未来AI+安防市场将更加繁荣。