不可否認(rèn)的，目前AI技術(shù)已經(jīng)充斥在你我生活周邊，被廣泛應(yīng)用到各行各業(yè)的消費(fèi)體驗(yàn)、營(yíng)運(yùn)流程優(yōu)化，甚至是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)上。根據(jù)市調(diào)機(jī)構(gòu)IDC最新的研究指出，今（2022）年全球AI市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到4,328億美元，成長(zhǎng)率近20%，預(yù)估明（2023）年則可突破5,000億美元大關(guān)。就區(qū)域來(lái)看，亞太區(qū)（不含日本）政府及企業(yè)在AI相關(guān)的采購(gòu)預(yù)算將于2025年達(dá)到320億美元，預(yù)估2020～2025年的年復(fù)合成長(zhǎng)率達(dá)到25%。其中，金融服務(wù)業(yè)在AI解決方案上的投資占比最高;其次是政府單位，主要運(yùn)用在公共安全和緊急應(yīng)變解決方案上，以增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防和應(yīng)急管理;此外，制造業(yè)和零售業(yè)的需求也相當(dāng)強(qiáng)勁。

　　芯片成AI發(fā)展關(guān)鍵　由云端往邊緣是趨勢(shì)

　　受益于半導(dǎo)體技術(shù)不斷精進(jìn)與算法的持續(xù)優(yōu)化，AI相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展可謂一日千里。以AI芯片來(lái)看，根據(jù)MarketsandMarkets報(bào)告指出，AI芯片市場(chǎng)將以40%左右的年成長(zhǎng)率持續(xù)擴(kuò)張;而更快的指令周期、更低的功耗且須結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，則是現(xiàn)階段最主要的要求。

　　云端運(yùn)算：市場(chǎng)寡占，大廠是主要玩家

　　在云端運(yùn)算市場(chǎng)，因需要處理數(shù)據(jù)中心和超級(jí)計(jì)算機(jī)的龐大數(shù)據(jù)，以采用CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）為主。英偉達(dá)（NVIDIA）在AI芯片的布局最早，其GPU早已穩(wěn)坐霸主之位，但他腳步未歇，大家熟悉的Ampere還在熱銷，新一代的Hopper已準(zhǔn)備好今年第3季開賣;另外，NVIDIA也正在打造第一顆用LPDDR5（LwoPower Double Data Rate，低功耗內(nèi)存）的高性能CPU--Grace，預(yù)計(jì)明年上市。CPU大廠英特爾（Intel）雖然進(jìn)入AI芯片時(shí)間較晚，但其靠著陸續(xù)并購(gòu)了Nervana System、Habana Labs、Movidius、Mobileye、Altera、eASIC等，完成了對(duì)CPU、GPU、FPGA（可編程邏輯門陣列芯片）和ASIC（特殊應(yīng)用芯片）的全面布局，其對(duì)AI芯片市場(chǎng)的企圖心不容小覷。

　　另一方面，原本屬于下游買家的網(wǎng)絡(luò)巨擘和IT大廠，也因本身屬于重度用戶且希望芯片功能更符合自身需求，更進(jìn)一步自行開發(fā)芯片，例如：Google推出的TPU（Tensor Processing Unit）即屬于ASIC代表;而Microsoft則與Intel合作基于FPGA架構(gòu)的AI芯片，讓Azure云端運(yùn)算平臺(tái)能更好的縮減運(yùn)算延遲情況。值得一提的，是成立于2016年的英國(guó)AI芯片獨(dú)角獸Graphcore，其創(chuàng)新開發(fā)的IPU（Intelligence Processing Unit）將「學(xué)習(xí)」（透過(guò)大量數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行訓(xùn)練）和「推論」（執(zhí)行算法，解讀終端數(shù)據(jù)）的功能同時(shí)做在芯片上，不僅已獲得Microsoft、Samsung、Dell等世界級(jí)企業(yè)的注資，更被視為將成NVIDIA GPU的勁敵。

　　邊緣運(yùn)算：下一波發(fā)展趨勢(shì)，人人有機(jī)會(huì)

　　以往AI的「推論」工作大多在云端進(jìn)行，但基于市場(chǎng)對(duì)其高成本、延遲性的詬病，以及終端用戶對(duì)隱私性的要求，近年來(lái)AI「推論」的工作逐漸被下放到邊緣，例如微型數(shù)據(jù)中心、終端設(shè)備等。由于邊緣AI芯片是在云端與終端裝置間先行處理數(shù)據(jù)，著重對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)判讀和傳送的實(shí)時(shí)性、低功耗、體積小等要求，因此采用FPGA和ASIC（如TPU、NPU、VPU、BPU等）類型為主。

　　由云端到邊緣的演變，意味著要面對(duì)千行百業(yè)、少量多樣且分散的應(yīng)用場(chǎng)景，也促成了市場(chǎng)對(duì)邊緣AI芯片的強(qiáng)大需求——根據(jù)市調(diào)機(jī)構(gòu)德勤（Deloitte Insights）預(yù)估，到2024年邊緣AI芯片出貨量可能超過(guò)15億顆，年復(fù)合成長(zhǎng)率至少達(dá)20%;Tractica也預(yù)測(cè)，邊緣AI芯片的市場(chǎng)規(guī)模，到2025年將會(huì)比云端AI芯片市場(chǎng)高出3.5倍。另一方面，邊緣運(yùn)算的興起，也造就了市場(chǎng)投入者（如許多AI芯片新創(chuàng)公司）龐大的發(fā)展商機(jī)。

　　就安防監(jiān)控產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，AI由云端轉(zhuǎn)向邊緣（終端設(shè)備）的現(xiàn)象近幾年也逐漸在顯化。以具有AI智能識(shí)別技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)（以下簡(jiǎn)稱AI Camera）為例，早前由于監(jiān)控環(huán)境中許多突發(fā)狀況常會(huì)超出AI攝像機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)和算法所能處理的范圍，即使擴(kuò)充后端影像數(shù)據(jù)庫(kù)，仍無(wú)法面面俱到且欠缺實(shí)時(shí)性。當(dāng)攝像機(jī)內(nèi)建邊緣AI芯片后，無(wú)論是智能識(shí)別或自我學(xué)習(xí)能力皆有大幅提升，不僅誤判率降低且甚至超過(guò)人眼所能識(shí)別的能力，能更實(shí)時(shí)、全面地應(yīng)變各種突發(fā)狀況。

　　從技術(shù)較勁到完整解決方案　AI智能識(shí)別逐漸「落地」

　　AI智能識(shí)別技術(shù)除了在監(jiān)控?cái)z像機(jī)、DVR等終端設(shè)備獲得更好的發(fā)揮外，針對(duì)各行各業(yè)不同應(yīng)用情境需求的解決方案也有了長(zhǎng)足的進(jìn)步。從「secutech 2022臺(tái)北國(guó)際安全科技應(yīng)用博覽會(huì)」就可以觀察到：AI智能識(shí)別技術(shù)幾乎已成為安控廠商的「標(biāo)配」，但已不見著墨在AI算法、模型、識(shí)別目標(biāo)、識(shí)別率…等技術(shù)上的較勁，取而代之的，是在各家展示攤位、海報(bào)廣告牌最搶眼的位置上，所突顯、強(qiáng)調(diào)的各式各樣垂直應(yīng)用解決方案。相較之前多數(shù)安防監(jiān)控廠商仍在組建團(tuán)隊(duì)、設(shè)計(jì)方案，或是只有少數(shù)方案得以落地的情況，這2年來(lái)在跨界整合、產(chǎn)業(yè)生態(tài)系（Ecosystem）不斷建構(gòu)、擴(kuò)展下，廠商手上積攢的實(shí)際應(yīng)用案例愈來(lái)愈多、面向愈來(lái)愈廣、底氣也愈來(lái)愈足。

　　結(jié)合防疫的門禁管理、交通應(yīng)用為大宗　工地／包商人員管理方案增加

　　由于COVID-19衍生的相關(guān)變種病毒仍持續(xù)肆虐全球，即使大多數(shù)國(guó)家已放棄「清零」思維、被迫采取「與病毒共存」的作法，防疫仍是日常生活不可或缺的措施。因此結(jié)合人臉、口罩識(shí)別及體溫偵測(cè)功能的門禁（出入口）管理系統(tǒng)仍是市場(chǎng)最普遍的AI應(yīng)用方案，幾乎隨處可見;尤其能快速、簡(jiǎn)易結(jié)合員工考勤管理系統(tǒng)的，更是受到政府行政機(jī)構(gòu)、商辦大樓、工業(yè)廠區(qū)廣大企業(yè)的歡迎。而整合AI人形、物體、行為等識(shí)別功能，針對(duì)工地／廠區(qū)臨時(shí)工人及外包商的安全管理方案，在今年的會(huì)場(chǎng)上也明顯增加很多;此類方案不僅能以AI智能識(shí)別技術(shù)快速識(shí)別出工作人員是否有依照規(guī)定（如口罩、安全帽、反光背心、安全鞋等）穿戴完整，還可按業(yè)主需求自行定義危險(xiǎn)行為及危險(xiǎn)區(qū)域警界線（電子圍籬），一旦違反安全系統(tǒng)即觸發(fā)告警;若再結(jié)合車牌識(shí)別、工地安防要求等，即可形成更為完善的解決方案。

　　另一方面，車牌識(shí)別系統(tǒng)在停車場(chǎng)的普及率已愈來(lái)愈高，除了進(jìn)出口閘門外，室內(nèi)停車格所搭配的AI攝像機(jī)除了可帶燈顯示，也具備車牌識(shí)別和車輛偵測(cè)功能，還可內(nèi)建黑／白名單。展場(chǎng)上也可見AI邊緣運(yùn)算功能在道路交通的應(yīng)用上獲得淋漓盡致的展現(xiàn)——將車牌、物體、行為等AI識(shí)別技術(shù)整合于前端的AI攝像機(jī)，不僅可立即識(shí)別車牌、顏色、車種，還可計(jì)算車流、追蹤對(duì)象及偵測(cè)散落物;對(duì)于大量路口已設(shè)置的既有攝像機(jī)，亦不乏相應(yīng)的解決方案——只需在原路口設(shè)備加裝AI運(yùn)算方式，控制中心即可根據(jù)車流量調(diào)整紅綠燈秒數(shù)、掌握違規(guī)／違停車輛，甚至提供自駕車相關(guān)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。而在軌道運(yùn)輸?shù)陌踩c管理應(yīng)用上，也有將AI攝像機(jī)整合車用DVR，再加上觸控整合界面的AI巡車方案，列車司機(jī)只要在駕駛室就可對(duì)整個(gè)列車的情況一目了然，省卻一節(jié)節(jié)車箱巡車的麻煩。此外，在港口對(duì)海上船舶進(jìn)行識(shí)別、在機(jī)場(chǎng)對(duì)無(wú)人機(jī)、人和動(dòng)物（如鳥類）闖入的識(shí)別等，也都有相應(yīng)的方案展出。

　　多元應(yīng)用百花齊放

　　在住宅小區(qū)部分，相信大家對(duì)「云端智慧宅」、「智慧小區(qū)」這類名詞不會(huì)陌生，在AI識(shí)別技術(shù)的加持下，結(jié)合人臉識(shí)別、體溫偵測(cè)的門禁和對(duì)講系統(tǒng)，運(yùn)用車牌識(shí)別的停車場(chǎng)管理系統(tǒng)，以及能源與環(huán)境自動(dòng)偵測(cè)系統(tǒng)，都可與物業(yè)管理系統(tǒng)進(jìn)一步整合，提供安保人員以更智能化的方式進(jìn)行人員調(diào)度和管理，也可讓現(xiàn)場(chǎng)安保人員通過(guò)App更輕松、實(shí)時(shí)地完成日常工作。在零售商鋪的應(yīng)用上，AI對(duì)人流、客層、熱區(qū)的智慧化分析相信大家也已耳熟能詳，今年被強(qiáng)調(diào)的則是對(duì)于特定人員（如走失兒童或老人）如何利用跨攝像機(jī)追蹤及搜尋功能快速鎖定其路徑;這樣的功能同樣可應(yīng)用于各式公共場(chǎng)域的人員尋找及路線分析。

　　此外，強(qiáng)調(diào)沒有五官特征（考慮隱私權(quán)）的AI肢體偵測(cè)，可應(yīng)用于復(fù)健、運(yùn)動(dòng)等，更好地判斷相關(guān)動(dòng)作是否到位？而跌倒偵測(cè)亦可用于醫(yī)療／長(zhǎng)照機(jī)構(gòu)，以觀察病人／老人是否跌倒，讓醫(yī)療人員實(shí)時(shí)作出響應(yīng)。而AI智能識(shí)別對(duì)于煙霧、火焰的偵測(cè)，也已擴(kuò)展至具AR（Augmented Reality，擴(kuò)增實(shí)境）功能的眼鏡或智能廣告牌，更利于災(zāi)害搶救現(xiàn)場(chǎng)的判斷。

　　結(jié)語(yǔ)

　　AIoT時(shí)代，沒有任何一種AI芯片架構(gòu)可適用于各種場(chǎng)景，這是邊緣AI芯片發(fā)展的機(jī)會(huì);同樣的，一個(gè)AI平臺(tái)訓(xùn)練出的智能識(shí)別模型也不見得能適用于各個(gè)場(chǎng)域，這也是安防監(jiān)控廠商深化AI垂直市場(chǎng)的機(jī)會(huì)。邊緣應(yīng)用是多樣化的，我們也期望結(jié)合AI智能識(shí)別技術(shù)的各種安全相關(guān)解決方案，能在安防監(jiān)控廠商及相關(guān)生態(tài)系的共同努力下，以更細(xì)化、貼近用戶需求的方式，在各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域遍地開花！

　　（本文轉(zhuǎn)自中國(guó)臺(tái)灣安防知識(shí)網(wǎng)）