AI 芯片迭代加速，智能攝像頭突破價格瓶頸

　　攝像頭高清化與網絡化產生海量數據，內嵌 AI 算法的智慧攝像頭引領第三波行業替換浪潮。升級后的網絡攝像頭可做到畫面信息清晰和實時傳輸，但也同時帶來海量數據，因此，內嵌 AI 算法將將視頻圖像內容轉化成能表達目標屬性的結構化數據，再通過深度學習算法進行智能化分析在大數據背景下成為行業剛需，提高數據處理效率同時也能為不同場景提供豐富的數據挖掘應用。

　　智能化視頻監控系統通常分為前端和中后端兩種方案：（1）前端方案：AI 功能集成到前端攝像頭內可以直接對視頻信息進行處理，直接分析再傳輸到后端；（2）中后端方案：由普通攝像頭采集視頻信息后傳輸到中后端，由智能服務器進行匯總分析。受制于成本原因，過去應用較多的為中后端智能方案。通過添加 GPU 等人工智能芯片和應用處理軟件，后端智能 NVR 能實現特征提取、人體識別、人員檢索等功能。前端攝像頭由于容積、功耗等原因對芯片要求更高，單價較貴。 但從長期來看，智能化向前端推進是必然趨勢。首先，將AI 集成到前端直接進行視頻結構化，將大大減少了視頻信息上傳的網絡帶寬壓力，便于安裝易于系統集成；其次，前端智能化將增強實時性，解決時間延遲問題，提高反應速度的同時避免傳輸過程中的信息丟失，分析更精確。

英偉達 Jetson TX1 參數

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海康威視搭載 Jestson TX1 芯片的雙目攝像機、

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　　目前，前端智能攝像頭相較于普通攝像頭價格較高，限制了智能攝像頭的大規模應用和滲透率的提升。以海康威視的“深眸”系列為例，其產品均價在 3500-5000 元左右，而傳統網絡高清攝像頭價格基本在 1000 元以下。智能攝像頭高價格主要源于 AI 芯片的高成本，以深眸的雙目攝像頭為例，其中使用的 NVIDIA 的 Jetson TX1 芯片，市面售價在 3000 元以上。

國內相關 AI 芯片示例

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　　回顧 2017 年，無論是國內還是國外，嵌入式 AI 芯片的研發都在如火如荼的進行 ，式隨著嵌入式 AI 芯片持續突破，芯片的選擇和價格選擇增多，性價比提高，未來智能攝像頭價格有望顯著降低 。除了用于通用計算的英偉達 GPU 之外，谷歌在 17 年 5 月發布了可以應用于訓練和推理的定制化的 ASIC 芯片的 TPU2.0，移動端巨頭華為和蘋果也先后發布了搭載神經網絡處理器的麒麟 970（寒武紀）、和 A11 仿生芯片。此外，國內以計算機視覺技術起家的公司中，如商湯科技、Face++、云從、依圖等公司也憑借自身的技術積累向上游芯片環節延伸。我們認為，AI 芯片的持續突破將推動行業更快發展，結合摩爾定律，隨著產品迭代， 適用于智能攝像頭的式 嵌入式 AI 芯片價格在未來有望降低，進而降低智能攝像頭單價，提高智能攝像頭滲透率。