人工智能的引擎是算力，它不僅代表計算的規模和效率，而且代表智慧的程度。清華大學微電子研究所所長魏少軍曾用“無產業不AI，無應用不AI，無芯片不AI”來描述芯片對人工智能產業應用的重要性。

1，AI芯片更強的算力釋放安防價值。
安防行業的攝像機、交換機等安防產品作為AI落地的重要領域，都需要芯片，這也決定了整個安防系統的業務表現。

2，不同的場景有不同的要求：哪個領域的安防比較好？
當然， AI芯片在安防領域的應用并不是大力創造奇跡，還有更多的因素需要考慮。例如，終端和后臺對人工智能芯片有不同的要求。在當前城市智能安防系統的情況下，端部作為基本算力的存儲，旨在減少傳輸壓力，背景需要專注于算力的提高，需要更通用的調度能力和各種算法。

不同的應用場景也導致了另一個問題：制造通用芯片還是特殊芯片？特殊芯片犧牲靈活性，優化特殊場景；通用芯片適用于各種場景，能耗也相應增加。
所以，端側和云端哪個機會更大？目前安防中，云邊結合是發展趨勢。然而，從目前AI芯片市場的前景和競爭格局來看，國內AI芯片企業在邊緣端尤其是視頻處理相關芯片方面有著更大的機會。隨著5G、物聯網等應用的興起，國內很多人工智能企業鎖定了交通監控、人臉識別、公司考勤等單點技術的應用，這類企業的市場空間將進一步擴大。然而，國內企業預計很難在云芯片領域取得突破，但仍在加速追趕，對其前景持樂觀態度。

3，安防AI芯片走向何方？
安防產業鏈長且高度碎片化，所以目前AI芯片在安防領域還無法大規模快速實施，這也與工程難度和技術積累有關。
目前，從技術角度來看，安防AI芯片是從技術角度出發，以滿足特定的性能需求，不能靈活適應多個場景。未來，它們需要靈活通用的芯片專門為AI設計。此外，在目前階段，人工智能芯片行業主要以企業為主體。同一環節的企業競爭激烈，但上下游企業的經營管理相對獨立。未來的產業發展應以合作為主線，形成產業生態。

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