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邊緣云計算是AI賦能探索的結果

原來的中心云方案是將資源集中在云端處理，這會帶來很大的帶寬傳輸壓力，導致數(shù)據(jù)丟失、高延時等情況變得頻繁。同時對定制化需求無能為力。

實際上，前端算力資源非常龐大，哪怕是單價幾百元的前端攝像機，其算力、算法也已經能很好地實現(xiàn)人臉識別等功能，不需要額外投入云處理系統(tǒng)。

因此，邊緣云計算是安防公司在多年探索中形成的共識，不僅充分利用了各類型算力資源，還很好地降低了投入成本。

目前國內芯片性能提升明顯，以海思、寒武紀為代表的ASIC芯片方案，與英偉達等企業(yè)的產品相比已不落下風，尤其是單路視頻識別的性價比更高，現(xiàn)已成為安防行業(yè)前端AI芯片首選。

在服務器端，安防公司并不局限于英偉達的通用GPU方案，基于ASIC的專用AI板卡方案也被廣泛接受。以宇視“昆侖”系列智能分析服務器為例，集成了數(shù)十顆專用AI加速芯片，在三層分布式計算架構的加持下，并發(fā)計算能力達到業(yè)內領先水平。

賦能“意識”、降低成本是AI未來發(fā)展走勢

不可否認，目前AI還存在很多痛點，黃攀認為其中賦予機器 更多的“聯(lián)想能力”是提升AI應用能力的重要部分，如以圖搜圖檢索人的應用中，用于檢索的算法可能難以檢索出更換衣服、更換交通工具、僅局部特征、時間跨度長、晝夜相反、圖像模糊等數(shù)據(jù)庫中的同一個“人”的圖片/視頻；這時候就需要現(xiàn)有的人臉人體半結構化特征與動作識別、步態(tài)識別等新的AI技術關聯(lián)起來，這是接下來AI在安防應用中的重點發(fā)展領域。

另外，無論云計算還是邊緣計算，共同目標都是為了降低單路AI商用成本。宇視“昆侖”的推出，正是為了解決這一痛點，它提出了多模型、多智能、ALL in One的設計理念，可將人臉識別服務器、行為分析服務器、視頻結構化服務器、大數(shù)據(jù)服務器、平臺服務器等功能以板卡形式集成于一臺服務器中，大大節(jié)約了硬件投入和空間占用，而且維護更為簡便；其同時集成了3重分布式集群調度系統(tǒng)（芯片間集群調度、板卡間集群調度、服務器間集群調度），可將AI處理需求精確地分配到每一顆芯片中的某一部分資源，大大降低了單路視頻的應用成本。

最后，算力也是未來要提升的部分。目前國內芯片廠家的發(fā)展速度很快，尤其是在AI端側應用芯片領域，國內芯片的發(fā)展已經出現(xiàn)多強爭霸的局面，正在快速沖擊著目前的格局。在通用芯片領域，雖然我們沒有先發(fā)優(yōu)勢，但在近年國家政策的扶持和行業(yè)需求的多重驅動下，各大芯片廠商正在奮起直追，預計很快就會迎來產業(yè)變局。