人工智能的引擎是算力，它不仅代表计算的规模和效率，而且代表智慧的程度。清华大学微电子研究所所长魏少军曾用“无产业不AI，无应用不AI，无芯片不AI”来描述芯片对人工智能产业应用的重要性。

1，AI芯片更强的算力释放安防价值。
安防行业的摄像机、交换机等安防产品作为AI落地的重要领域，都需要芯片，这也决定了整个安防系统的业务表现。

2，不同的场景有不同的要求：哪个领域的安防比较好？
当然， AI芯片在安防领域的应用并不是大力创造奇迹，还有更多的因素需要考虑。例如，终端和后台对人工智能芯片有不同的要求。在当前城市智能安防系统的情况下，端部作为基本算力的存储，旨在减少传输压力，背景需要专注于算力的提高，需要更通用的调度能力和各种算法。

不同的应用场景也导致了另一个问题：制造通用芯片还是特殊芯片？特殊芯片牺牲灵活性，优化特殊场景；通用芯片适用于各种场景，能耗也相应增加。
所以，端侧和云端哪个机会更大？目前安防中，云边结合是发展趋势。然而，从目前AI芯片市场的前景和竞争格局来看，国内AI芯片企业在边缘端尤其是视频处理相关芯片方面有着更大的机会。随着5G、物联网等应用的兴起，国内很多人工智能企业锁定了交通监控、人脸识别、公司考勤等单点技术的应用，这类企业的市场空间将进一步扩大。然而，国内企业预计很难在云芯片领域取得突破，但仍在加速追赶，对其前景持乐观态度。

3，安防AI芯片走向何方？
安防产业链长且高度碎片化，所以目前AI芯片在安防领域还无法大规模快速实施，这也与工程难度和技术积累有关。
目前，从技术角度来看，安防AI芯片是从技术角度出发，以满足特定的性能需求，不能灵活适应多个场景。未来，它们需要灵活通用的芯片专门为AI设计。此外，在目前阶段，人工智能芯片行业主要以企业为主体。同一环节的企业竞争激烈，但上下游企业的经营管理相对独立。未来的产业发展应以合作为主线，形成产业生态。

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