分析师称仍存上涨空间

纵观整个芯片市场，顶层依然是Nvidia、Intel得天下。而针对安防监控市场，视频编解码芯片被集中于SoC系统级芯片之上，基于芯片开发的模组、加速卡在国内的芯片产业中发展迅速，并在安防行业应用广泛，从终端IPC到边缘端、云端，AI芯片及集成产品发展如日中天。可以说，中国芯片产业崛起几乎是板上钉钉的事儿。

从需求市场来看，凭借行业内快速增长的优势，AI芯片发产业发展的机遇已经到来，传统市场可能认为安防芯片的主导权掌握在国外公司手中。但是，随着近几年智能安防的飞速发展，国产安防监控芯片在技术水平上与国外先进产品已相差无几，并且在性价比上明显占优。随着安防智能化的深入，高技术含量的深度学习芯片进入到安防领域中，这为国产芯片厂商提供了突破的方向。

未来，AI 势必将改变安防，赋予安防系统更加智能化，自动化处理视频、图片等非结构化数据和结构化数据，让整个社会更安全、更有秩序，而要实现这样的转变则有赖于行业上下游的通力配合。上游AI芯片即成为了构建智能安防的第一环，具有创新性、性价比高的AI芯片必将成为成功选择的基石。

基础零部件软件走向集成化、场景定制化

从2018年开始，智能安防应用的底层零组件就开始趋向系统化、集成化，同时也在提升监控系统本身的硬件系统整体性能。AI芯片、传感器等基础硬件和算法软件集成化，让产品可以根据不同业务算法进行定制化开发。当前AI芯片厂商已经在朝着算力和算法集成的方向进行研发，也就是根据特定场景算法来设计AI芯片架构，以更高效的应用于场景业务。

在以视觉为核心的安防监控系统中，CMOS图像传感器是核心角色。为了更好的AI智能应用，CMOS图像传感器从成像设计上需要做针对性的改善。从这几年来成像技术厂商推出的安防专用CMOS传感器产品来看，由于需要考虑到场景环境、光照、气温等各种因素的影响，监控用CMOS图像传感器的设计也开始进入到“场景定制化”阶段，不同的应用场景所适用的产品不一而同。

除了将多样化的智能算法灌注到传感器器件外，也可以同时植入到AI芯片中封装。随着视觉类AI算法的深度学习计算逐步从云端部署扩展到边缘部署，边缘的设备比云端多1-2个数量级，业内对边缘AI计算硬件的需求快速升温，需要具有高算力、低功耗、接口丰富的芯片、模组、板卡等方案来替代原来的CPU、GPU方案。可以说，随着AI技术的应用及普及，在大数据及深度学习的要求下，安防对CPU及GPU的硬件要求逐步提升，基础零部件的集成化、定制化应用需求逐渐成为发展趋势。
 

5.以错误的方式寻求帮助

在某个时间点上，每个初学者都会在编程的学习阶段陷入一些编码问题。这很普遍，可以向某人寻求帮助。许多初学者没有为自己的问题提供清晰简洁的答案，因为他们不了解如何以正确和建设性的方式提出问题。他们不知道应该提供哪些详细信息，如何用言语表达问题，如何解释他们尝试过的解决方案以及代码中的事物如何关联。请记住，无论您是以哪种方式提出问题，都请以正确的方式提出要求，以快速，轻松地获取正确的解决方案。请记住以下几点，以正确的方式提出问题。

适当沟通您在代码中看到的详细信息。包括其他人可能想知道的其他详细信息，但不要提出不相关的信息。

请说明您尝试解决该问题的解决方案以及其结果是什么。

准确说明您的想法。

解释为什么您认为它应该以不同的方式工作。

6.不注意更改错误

您的代码类似于您在健身房进行的锻炼或每日锻炼计划。每种锻炼都有正确的锻炼方式，并且以正确的形式进行锻炼可使锻炼更加有效。在编码中也会发生类似的情况。程序员通常懒于更改其代码，但有时这样做会使您的代码很恐怖，并使其他开发人员无法进行修改。

程序员编写了很多不好的代码，但是如果您处于学习阶段，最好找到解决问题的最有效方法。即使是经验丰富的程序员也会这样做，他们会不时更改代码，重构代码或优化代码。更改代码将提高您的编码技能，并将使您的代码更好，更干净。因此，养成检查代码，了解代码行为并考虑为其编写更好的解决方案的习惯。

 

（编辑：阿坝站长网）

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