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恒耀娱乐平台:[焦点]人工智能安全芯片的现状和

作者:佚名 发布时间:2019-02-12 06:14

自2015年以来,第三次人工智能浪潮可以说是随着深入学习技术的突破和发展而开始的。。 到目前为止,人工智能工业发展的关键在于商业化。。 商业化不能仅靠技术来维持。 人工智能的市场容量、应用深度和数据规模决定了人工智能在特定行业的发展速度。。 就这一点而言,由于十多年来安全城市的建设,安全行业的情报领先。此外,在后端算法升级中,操作和维护会更加方便

根据美国信息服务,到2015年底,超过2。 有4个其优点是大规模生产后的高功耗和高价格,但功能扩展有限中国安装了50亿台视频监控摄像机,3000多万台监控摄像机在嵌入式方面,市场上大量生产的IPC Soc芯片的价格已经降到了几美元,可以说是一个很好的替代品,但是当后端需要大规模数据处理时,GPU仍然是不可或缺的 与此同时,全球和国内监控摄像机销售市场仍在逐年扩大,仅在中国每年就产生数万PB的数据在功耗方面,GPU在深度学习计算中比CPU节省了10倍的能耗 与此同时,数据量的增长伴随着巨大的市场规模与GPU相比,ASIC芯片具有特殊定制和高性价比的优势越来越明显,目前越来越多的企业对此有所期待 国内证券市场在过去十年里发展迅速鉴于ASIC芯片的许多特性,业界普遍认为它们将成为未来人工智能的核心 市场总产值从2012年的3280亿英镑增加到2017年的6000亿英镑样品于2017年6月获得,并于当年实现大规模生产 研究机构预计到2022年将达到万亿规模。因此,后端设备更适合目前人工智能技术的大规模应用,并且无需修改前端设备即可智能升级

海量数据决定了智能开发的速度,市场规模决定了商业化的潜力。 人工智能+安全将不可避免地成为大公司追求的“热点” 本文将从市场格局、技术方案和人工智能芯片三个方面从大到小分析人工智能安全芯片的产业前景、发展现状和前景。

市场格局

近年来,安全行业保持了中高增长率。行业内企业的集中度大大提高,行业内的竞争加剧,资源向龙头企业的集中越来越明显。随着领先保安企业的迅速崛起,大企业和中小企业之间的差距正在逐渐拉大,再加上产业链延伸、横向跨境和深度产业培育的优势,实力越强,赢家通吃的趋势已经出现。

国内证券行业日益激烈的价格竞争导致传统产品的毛利率下降。拥有技术壁垒的领先安全公司有优势。该行业的长尾效应显而易见,重组正在加剧,龙头企业仍能依靠技术、资源和规模优势保持高速增长,而许多位于长尾末端的中小企业正逐步处于盈亏平衡和难以生存的状态。

安全行业已经发展了很多年,企业的规模已经成为一个梯度。海康威时、大华、时宇和其他公司占据了大部分市场份额,并积极采用人工智能技术。国内安全领域的集中度也逐年提高,形成了“两个上级,更强大”的格局。海康威世和大华股份引领市场,东方网力、杜佳、苏州科达、天地叶巍和汉王等第二梯队企业迎头赶上。随着人工智能技术的普及,近年来出现了许多基于人工智能的软件和硬件提供商,如易图、汤唐、师旷、从云、比大陆等。在新技术的支持下,特别是在人工智能应用程序正式登陆安全领域后,投资或收购人工智能技术公司已经成为传统安全企业创新和升级的最有效方式。

技术解决方案

经过多年的发展,证券业不仅形成了相对完整的市场结构和产业链。就市场结构而言,视频监控占据了近50 %的市场份额,分为前端(摄像头)和后端(主/云)两部分。

前端产品的核心功能是为后端提供高质量的初步结构化图像数据。它的主要功能是提高一些智能分析应用的实时性能,节省带宽和后端计算资源。

典型的前端智能相机具有内置的深度学习算法。一方面,它可以在前端完成人脸位置检测和质量判断,有效解决漏网和虚警问题。同时,它具有良好的图像效果。即使环境光线不好,工作人员仍然可以准确地检测到。 后者集成了基于深度学习的智能算法,可以每秒钟实现数百张人脸图像的分析和建模,并且可以支持几十万张人脸的黑名单控制、人脸1V1比较、人脸搜索等多种实用功能,从而满足各个行业对智能人脸分析的需求。

从前端智能模块的角度来看,当前的解决方案有两个想法,一个是智能前端,另一个是智能后端,这一直是业界两个有争议的方向。由于前端设备的空间有限,再加上功耗、成本等因素的限制,智能前端将受到硬件计算资源的限制,只能运行相对简单的算法,实时性要求很高,但很难升级和操作这些算法。 后端智能分析通常可以根据需求配置足够强大的硬件资源,并且可以以一定的延迟运行更复杂的算法。

应该注意的是,前端和后端产品不是对立和竞争的关系,根据实际应用,它们会同时存在很长时间。。。 人工智能芯片的发展前景。无论是前端产品还是后端产品,其底层性能都由芯片提供。智能前端产品目前有两种芯片解决方案。

一种是更通用的视觉处理器(半定制芯片),如电影、Avida的Jetson系列芯片和NVIDIA的Jetson TX芯片,它们主要面向终端市场

海康、大华、时宇、苏州科达、歌苓神童和上塘科技将于2016年正式推出其前端智能产品。另一种是将常见的智能识别算法直接固化到IP中,并嵌入到视频监控SOC芯片(完全定制的芯片)中。

。。就后端芯片而言,Avida的GPU是使用最广泛的,其应用场景很常见,但价格昂贵。然而,我们必须承认GPU仍然是安全监控领域最主流的深度学习方案,但是GPU在成本、效率和功耗方面仍然不足:。就成本而言,嵌入式GPU花费数百美元,而后端的高性能GPU花费数千美元。

高昂的芯片成本推高了前端和后端设备的价格,阻碍了其广泛应用。。

就效率而言,GPU擅长深度学习算法训练,但不擅长推理。在推理阶段,一次只能处理一个输入图像,无法充分发挥并行优势。。。

然而,作为通用芯片,在处理大量视频数据时,功耗不可低估,功耗和散热成本也是一个大问题。。。

特别设计和优化的ASIC芯片具有更高的性价比和更容易大规模部署的优点。与GPU的通用性相比,ASIC芯片是为满足特定需求而设计的集成电路,这意味着芯片无法扩展,但功耗、可靠性、体积和成本都远远低于GPU。

越来越多的算法企业也在优化基于ASIC的算法,安全性已经成为主要的应用场景。。。例如,Bittland人工智能芯片BM 1680是用于深度学习应用的ASIC芯片。其加速核心采用改进的脉动阵列结构技术,具有4096个并行执行单元,适用于CNN/RNN/DNN等神经网络的预测和训练。BM 1680于2015年底开始设计,花了一年多的时间才成功完成这部电影。

。。基于BM 1680,Bitmainland还推出了两个深度版。。。受已经部署的大量非智能前端设备以及前端有限的计算和存储容量的限制,后端设备在空间、能耗、环境等方面的限制较小,更有利于大规模数据的深度处理。

。。结论。未来,人工智能必将改变安全系统,赋予安全系统更多的智能,自动处理非结构化数据和结构化数据,如视频和图片,提高信息搜索的准确性,大大提高警察效率,使整个社会更加安全有序。要实现这一变化,这取决于行业上游和下游的合作。值得注意的是,在这个昂贵且耗时的行业中,找到创新、经济高效且大规模的部署解决方案是最实用和成功的选择。

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