近日，工信部下发了2018年人工智能与实体经济深度融合创新项目名单。
该名单按照《工业和信息化部办公厅关于开展2018年人工智能与实体经济深度融合创新项目申报工作的通知》（工信厅科函〔2018〕118号）要求，经项目推荐、综合评审和网上公示等环节以确定。
2018年人工智能与实体经济深度融合创新项目名单
从这份名单中可以看到，包括浙江大华技术股份有限公司申报的视频监控人工智能SoC芯片研发及应用等项目位列其中。
对于老牌安防企业造AI芯片一事，此前海康威视也有所动作。
一年前，国家发展改革委办公厅曾下发关于组织实施2018年“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程的通知，让各地发展改革委和有关中央管理企业组织申报“互联网+”、人工智能创新发展重大工程。
2018年“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程拟支持项目名单公示
随之，包括海康威视的计算机视觉人工智能芯片研发及产业化等项目悉数曝光。对此，雷锋网也做了详细报道。
就此，前后一年时间，海康威视、大华股份两大安防双雄的自研AI芯片项目相继浮出水面。
大华股份相关技术研发人员告诉雷锋网，目前大华这款自研的AI SoC芯片已经装配于新推出的新品睿智系列经济型人脸摄像机中，它相比市面上的智能摄像机，价格大大降低且稳定性得以保障。
目前该AI摄像机支持人脸结构化分析，在视频感知端进行各种关键信息提取和检测，在网络节点和云端进行识别、索引、标注等。
对此，也许会有人提到，大华为什么要自研AI SoC芯片？在分析原因及相关优势之前，首先有必要了解什么是AI SoC芯片。
通常来说，AI芯片与市面上其他的SoC芯片并无两意。地平线资深IC工程师谭洪贺曾表示，眼下，很多芯片都是集成了多个向量处理器，在做计算机视觉处理。
由于可以运行基于CNN的视觉处理算法来实现一些智能的功能，所以人们也不自觉地将其称为AI芯片。目前任何有编程能力的CPU芯片都可以执行AI算法，只是效率不同的问题。
准确来说，AI芯片可以定义为“专门针对AI算法做了特殊加速设计的芯片”。这种芯片的核心就是神经网络加速器，或者叫深度学习加速器。与此同时，仅有一个加速器是无法使用的，所以除特殊情况外，AI芯片都是包含了特定NN或DL加速器的SoC。
例如，华为麒麟970中，集成的是寒武纪的专为DL打造的处理器IP；苹果用于iphone-X的A11，集成了其自己研发的Apple Neural Engine。
可以看到的是，集成NN加速器的狭义AI芯片会成为主流。Movidius最新的Myraid X芯片、Mobileye最新的EyeQ5芯片，都在原来的基础上增加了特定的NN加速器。
AI芯片对于安防智能化升级之重要性可类比船桨之于舟。
得益于深度学习的发展，以往模式识别中依靠人工完成的特征提取工作全部可以通过网络结构自主完成。它能够将视频图像内容转化成清晰表达目标属性的结构化数据，进行数据深度挖掘，有效提高数据处理效率。
通俗一点说，得到AI芯片加持，普通的摄像头能够变得加更聪明、更为强大。
作为全球领先的安防企业之一，大华股份早已意识到了这一点。去年安博会前夕，大华股份董事长傅利泉就曾公开表示，眼下，在AI技术的助推下，围绕视频数据为核心，各厂商开始了真正的智能安防之旅。同时，想让这些智能技术进行大规模商业化应用，仍然存有众多障碍，最主要的挑战是AI的推广受到成本的影响。
雷锋网了解到，受制于成本原因，智能安防产品难以得到大规模普及应用。目前市面上的主流人工智能摄像头产品售价为4000元左右，是普通高清摄像头的3-4倍，其主要原因在于AI芯片成本居高不下。
也就是说，在智能安防人人可谈的今天，所有从业者受锢的枷锁竟来自于AI芯片，它的价格高昂让一切智能梦暂时破灭，也让苦于追逐智能浪潮的安防厂商们喘不过气来。
毫不夸张地说，AI芯片的成本直接决定了智能安防产品普及与否的关键。
作为全球顶尖且实力不俗的安防大企，大华自然不会继续停留在产业链下一级任人摆布。造芯这件事无论是考虑到外忧还是内患，都需尽力而为之。
从“内患”来看：这些年安防行业好不热闹，除了需要苦苦追赶前位的海康威视，近些年还需注意频频冒出的匹匹黑马，它们当中有互联网巨头、有AI明星创企，无论是论渠道能力，还是论技术能力，皆不可小觑。
在这场混合大战中，如果谁能够研发出自己的AI芯片，就能在比较务实，看重性价比的安防行业获得更多潜在市场。
在安防行业，硬盘、显示器等硬件利润都不高，唯独芯片产业含有饱满的油水，这也是驱使安防厂商向上游竞走的动力所在。
此前，很多行业集成度较高的包括苹果、三星、华为、小米、大疆等企业在发展壮大之后都会选择自己研发芯片。
与此同时，视频监控进入人工智能时代之后，行业对视频监控企业的需求从以单纯硬件的提供商为主转变为在芯片、硬件产品、算法全生态布局，可提供软硬件一体化的解决方案提供商，进一步提高了行业进入的技术壁垒。
就“外忧”而言：数据、算法、算力，这是已经被公认的AI发展三要素。
在算法及数据层面，此前中国企业一直表现尚优。相比之下，算力的市场风险巨大，它的战斗程度和迭代速度也许比摩尔定律更为惨烈，中国企业相较美国等企业在这块较为被动。
幸运的是，这几年包括大华股份在内的中国企业已经意识到在数据、算法层的领先已经满足不了产业竞争的现实需要了，国际政治时不时的压力也会让原先健康的产业链突然中断。自研AI芯片的面世，对缓解芯片禁运担忧有重要意义。
一来能够巩固自身地位，二来还能赚取更多利润。此背景下，早在2016年第三季度，大华便成立芯片研究院，全力投入芯片研发，布局AI安防领域。
除此之外，大华还与众多业内优秀企业频频接触。去年五月份，大华牵手中科曙光打造人工智能联合实验室，共同开展在深度学习硬件、深度学习集群平台、深度学习算法等领域的合作。
“伴随着低成本AI芯片解决方案的推出，经济型AI摄像头价格有望腰斩，对现有产品替代有着重要意义。”大华该负责人表示。
与此同时，他也谈到了大华在自研AI芯片方向上的不同之处。目前中国研发芯片的公司大致可以分为几类：
一类是包括地平线、寒武纪在内的初创公司，他们在媒体文稿中第一次出现的定位就是为AI芯片而生；
第二类便是传统的芯片公司，包括华为海思、杭州国芯等等，他们一直以来都在为安防行业提供IP；
再来便是包括海康威视、大华股份在内的传统安防设备商。
在安防行业应用，目前AI的主要发力领域是在深度学习版块，各个芯片厂商也纷纷推出了能够支持深度学习网络的芯片及方案。基于此，大华研发团队此前也和各个芯片厂商做了很多深层次合作，包括ARM、GPU以及FPGA。
但在这个过程中，大华非常了解各个芯片的优势和劣势。在产品设计时，大华会依托自身在智能安防领域需求的深度理解，集合芯片、算法、方案等多层面优势，为最终客户提供最适合的解决方案。
他表示，在芯片领域的发展上，大华的芯片战略不是想着如何替代别人，而是如何增强整体解决方案能力，更多地是做一些差异化芯片出来。
目前安防领域主要的需求还是来自于对人和车辆的检查、识别、索引等，后期在行为识别方面需求也会越来越旺盛。未来诸如机器视觉、汽车、机器人等领域对图像信息识别的需求也会比较大。
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余快