計算機的先哲圖靈在設(shè)計圖靈機的同時也一直在思考怎么讓機器更智能，可以說計算芯片從誕生的那一刻起就是為智能服務(wù)的。
依靠大數(shù)據(jù)，基于連接主義的深度學(xué)習(xí)在我們這個時代大行其道，吸引了政府、資本、工業(yè)界和學(xué)界的共同關(guān)注，百花齊放，堪稱ai皇冠上的明珠。
根據(jù)英偉達公司的估計，到 2020年，用于云端訓(xùn)練的ai芯片的市場規(guī)模將達到 110 億美元，用于推理的ai芯片的市場規(guī)模將達到 150 億美元。
縱觀整個信息產(chǎn)業(yè)鏈，ai芯片已經(jīng)在云端深度滲透，在終端和邊緣上逐步普及，安防行業(yè)也不例外。安防行業(yè)是ai芯片熱潮的受益者之一，傳統(tǒng)安防巨頭無不依靠ai芯片鞏固地位，新晉的算法巨頭也在借助ai芯片算力進軍安防，傳統(tǒng)芯片公司更是通過ai芯片布局安防。大到平安城市建設(shè)，小到小區(qū)單元門禁，宏觀和微觀層面都有ai芯片的存在。
得益于芯片架構(gòu)的不斷改進，ai芯片的算力發(fā)展呈現(xiàn)出超越“摩爾定律”的進步趨勢，每年大約可增加10倍。為了滿足ai應(yīng)用的需求，ai芯片也由高功耗、大算力的粗放型發(fā)展模式向低功耗、算力按需配置的精細化發(fā)展模式邁進。
但任何事物發(fā)展總是曲折前進的，我們也要看到當(dāng)前ai芯片的局限性，如通用性較差、易用性不足等。某類ai芯片上運行圖像領(lǐng)域常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)表現(xiàn)良好，但運行自然語言處理領(lǐng)域常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)則性能平平。專門為計算加速定制的ai芯片性能良好，但如果缺少易用的深度學(xué)習(xí)框架支撐，即使是專業(yè)的ai從業(yè)者要在芯片上開發(fā)應(yīng)用也絕非易事。
但我們有理由相信ai芯片的發(fā)展會是持續(xù)的、光明的，畢竟人類對ai的渴望是發(fā)自本能的。就可見的未來而言，物聯(lián)網(wǎng)的智能化就需要海量的ai芯片。
此外，計算的形態(tài)也在不斷演化，如近又出現(xiàn)了新的模擬計算形態(tài)，更適合運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為ai芯片的進步提供了新的支點。具體到安防領(lǐng)域，算法前置、ai芯片在前端普及應(yīng)用仍是一片藍海，召喚著人們?nèi)ラ_拓。