大华殷俊：面向场景的智能化融合将成为安防行业的未来趋势｜GTIC2019

作者：智东西来源：智东西公众号

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03-22

看点：芯片领域的四大挑战：软件系统、核心架构、弹性计算以及系统功耗。

3月15日，上周五由智东西主办，AWE和极果联合主办的GTIC 2019全球AI芯片创新峰会在上海成功举办！大会邀请了来自学术、投资、安防、芯片等多个领域的21位重磅嘉宾到场分享他们各自关于AI芯片的展望与思考。

今年的GTIC 2019全球AI芯片创新峰会报名人数过万，大会现场座无虚席，就连场外也挤满了慕名前来的旁听人士。无论是大咖们的分享还是AI芯片行业本身的火热都让这个春天变得格外引人注目。

会上，大华股份研发中心副总裁、先进技术研究院院长殷俊带来了主题为《智慧城市视频应用推动智能计算升级》的演讲，分享了他对于当前芯片业发展态势的看法，以及对于安防芯片未来发展的展望。

在他看来，在即将到来的智能时代，将芯片与场景结合起来进行产品化部署会成为企业的核心竞争力之一，大华股份在2将面向不同场景推出智能化融合的产品与服务。他认为软件系统、核心架构、弹性计算以及系统功耗是当前芯片领域算面临的四大挑战，而未来在产品的部署上实现SoC化、智能融合化将会成为大势所趋。

智能时代，场景化成为核心竞争力之一

分享刚一开始，殷俊就表示：如何让视频领域的芯片更好地匹配视频应用，是当前视频安防领域内非常值得关注的内容。

在殷俊看来，安防产业发展到当前，总共经历了三个时代：产品时代、设备联网时代以及智慧物联时代，每个时代的代表性产品都展示出了这一时期的核心产品竞争力。

在产品时代，DVR以及摄像机就是这一时期的主流产品样态，性能指标、形态以及单品性价比等单品竞争力是这一阶段人们对于产品的关注重点。

到了设备联网时代，IPC、NVR、ITC、NVD、平台的软件配套等产品组合，以及产品之间的互联互通则成为产品在市场中脱颖而出的必备。

而到了智慧物联时代，场景化解决方案、用户体验以及开放生态则成为了非常重要的竞争力来源。

未来，场景化将带来很大的价值链转移，那时候最有说服力的竞争力将不再是产品的性能，而是整体的解决方案与用户场景的匹配程度，以及产品的体验与服务。

因为智能化、芯片能力、算力、系统架构创新都是为了用户体验服务的，所以做产品，不能只死磕技术，要把所有能力变成赋能行业的解决方案，才能做出让用户体验更好的产品。

在智能时代，平安城市、天网、雪亮、金盾等城市大型视频联网工程会让一个城市每天产生超过3000PB的数据。这些数据有些跟政务相关，有些跟人相关，有些跟消费者相关。那么面向各种业务需求，如何把数据的采集、计算、智能、应用做到更符合每个用户的需求，这将会是这一阶段的玩家们要去关注的东西。

在这一基础认知之下，2018年大华股份推出了“大华HOC城市之心”战略，这是以全感知、全智能、全计算、全生态为能力支撑的智慧城市发展引擎，可以实现面向城市级、行业级和民用级“1个平台、2个中心、N类应用”（1+2+N）的新型智慧城市架构。

其中一个平台即城市大数据平台，两个中心则是指城市运营管理中心以及城市安全中心。通过这一平台与两中心，可以支持包括智慧警务、智慧交管、雪亮工程、智慧消防等多种业务的发展与构建。

重点关注产品的智能化融合

殷俊认为，在具体谈到大华股份当下的愿景之前，应该首先关注当前人工智能正在朝着多样性演进的这一趋势。

从前，大家关注人工智能常常只关注它的单一功能，比如人脸识别、属性检测、车牌识别、商品识别、姿态识别等。但是到了今天，客户除了单一的人脸识别模块之外，经常还会需要人车关联事件分析、人脸人体关联检索、全景多镜多任务协同等多个功能的叠加。

而即使是相同的人脸识别，在公安、出入口、零售、交管等不同场景之中的应用方式也是不同的。

比如在一个新零售场景的商场出入口，合作伙伴需要的就不仅是人脸识别，还有VIP识别、客流统计、人流姓名年龄统计等多个功能模块。事实上，合作伙伴需要的是技术和智能化的融合，而这些一定都是基于用户场景去配置的。

殷俊表示，在和客户接触的时候，对方经常会讲人脸识别率，但其实识别的准确率和实际的场景相关联的。

比如在出入口的场景之下，重点关注的就是进门的人群，那么在具体的算法应用上，从检测到识别全流程也就产生了差异。

在芯片方面，芯片的算力正在经历一个跨越式的发展。

在这一过程中2004年的DM642，2007年的DM648，2012年的DM8127，2015年的Movidius2450都是代表性产品。其中，Movidius2450算是一个比较里程碑意义的产品，这颗芯片能够实现端上学习的加载，从而做更多的差异化以及更多算法的融合。

刚刚过去的2018，很多芯片如同雨后春笋一般冒出，各种算力、各种应用场景的产品都随之产生，每秒浮点运算次数从1T Flops到16T Flops，从云端到终端，就连端侧也分了单片以及SoC集成等多种模式。这些技术上的突破直接带来的是安防行业竞争中的差异化被大幅拉开，而大华股份优势则是在于产品从高端到低端的全部覆盖，以及从产品到集成方案的突飞猛进。

另一方面，随着芯片的演进，安防行业产品的演进路线也随之明晰。

以交通为例，在2000年左右的产品还是摄像机+工控机的模式， 2007年出现业内首款智能交通一体机中国电子警察的标准，到了2017年大华的慧系列交通摄像机已经可以完成7车道、16种车型，2700多车款，十合一综合电警功能。而在刚过去的2018年，大华的交通生态相机进一步完善，已经可以完成27合一的违章识别以及10000+车款、机非人混合检测识别、流量监测的功能。另外殷俊还透露，大华股份将在今年推出最新的全智能相机产品。

随着计算力的不断发展，产品也随之完成了从单功能相机到全融合相机的进化，这种产品的智能化融合将会是大华股份在2019年主推的亮点。

芯片领域的四大挑战

谈及芯片的发展，殷俊认为，当前的芯片领域存在着四个非常大的挑战：软件系统、核心架构、弹性计算以及系统功耗。

首先是软件系统，2018年，殷俊曾经在与某全球顶尖的芯片公司的数位高管交流中表示，芯片行业应加速转型，在注重芯片技术的同时，还应该投入更多的资源到软件上去，因为硬件本身只是纯计算力的堆叠，而软件则是赋予了芯片生命力的东西。

今年，大华股份与这一家芯片公司进行了软件层面的合作，本来每秒只能做4亿次计算，通过软件与硬件的合作后，现在可以做到每秒20亿次计算。接下来的几个月，这个开发成果将会对所有的开发伙伴开放。

第二个是芯片的核心架构。殷俊透露，在2017年底，一家芯片供应商在与大华股份洽谈合作时，一直强调自家芯片算力强大、应用场景丰富的优势。但是大华却向对方提出了四个问题，首先，CPU和计算能力是否符合？其次，带宽和计算能力是否符合？另外，内存够不够？内存带宽是多少？比如当前需要处理原始数据视频，直接使用裸视频显然不现实。

最终经过讨论之后，对方今年将发布一颗芯片，首先他们会将视频解码能力融入在了芯片里面，CPU性能和内存带宽做相匹配调整。殷俊认为，也只有这样才能称得上是一颗能够匹配应用的芯片，而不是一个只关注计算性能很强的芯片。当落地出现问题，芯片企业应该首先考虑要怎样把产品更好的融入到场景之中。

第三个是弹性计算，当前面向各行各业的算法数不胜数，而主要承载这些算法的还是CPU、GPU以及更多类型的芯片。而未来，是否可以提供一种更弹性化的部署方式，这样即便有一些损耗，也依然能够实现快速适配，以及快速产品化。毕竟对于一家芯片企业而言，即使芯片架构很厉害，但是产业化进度要拖长一个月，也依旧不是一个好事情。

最后一个挑战是系统功耗。当前，手机的待机时间从一天提升到两天这就是功耗降低所带来的价值。那么具体到AI方面，在端侧，如果每年一亿只摄像机，每个摄像机都节省一瓦，大幅节省了能耗，这相当于做了一个绿色工程。

此外，面向未来的应用场景，5G的发展将会使门锁、门禁等各种移动设备都带上智能化的能力，那么相应的功耗成本将会多大，这也是我们不得不考虑的一个问题。

类似的问题在云端也会碰到，当前阶段的GPU服务器很强，但是所有的标准机柜都有额定的标准功率，一般最多只能放两台，那么未来如何构建计算中心，又是一个很核心的问题。