不可否認的，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)的消費體驗、營運流程優(yōu)化，甚至是風(fēng)險預(yù)測上。根據(jù)市調(diào)機構(gòu)IDC最新的研究指出，今（2022）年全球AI市場規(guī)模將達到4,328億美元，成長率近20%，預(yù)估明（2023）年則可突破5,000億美元大關(guān)。就區(qū)域來看，亞太區(qū)（不含日本）政府及企業(yè)在AI相關(guān)的采購預(yù)算將于2025年達到320億美元，預(yù)估2020～2025年的年復(fù)合成長率達到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，主要運用在公共安全和緊急應(yīng)變解決方案上，以增強風(fēng)險預(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)強勁。

　　芯片成AI發(fā)展關(guān)鍵　由云端往邊緣是趨勢

　　受益于半導(dǎo)體技術(shù)不斷精進與算法的持續(xù)優(yōu)化，AI相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展可謂一日千里。以AI芯片來看，根據(jù)MarketsandMarkets報告指出，AI芯片市場將以40%左右的年成長率持續(xù)擴張;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。

　　云端運算：市場寡占，大廠是主要玩家

　　在云端運算市場，因需要處理數(shù)據(jù)中心和超級計算機的龐大數(shù)據(jù)，以采用CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）為主。英偉達（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)計明年上市。CPU大廠英特爾（Intel）雖然進入AI芯片時間較晚，但其靠著陸續(xù)并購了Nervana System、Habana Labs、Movidius、Mobileye、Altera、eASIC等，完成了對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AI芯片市場的企圖心不容小覷。

　　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云端運算平臺能更好的縮減運算延遲情況。值得一提的，是成立于2016年的英國AI芯片獨角獸Graphcore，其創(chuàng)新開發(fā)的IPU（Intelligence Processing Unit）將「學(xué)習(xí)」（透過大量數(shù)據(jù)對算法進行訓(xùn)練）和「推論」（執(zhí)行算法，解讀終端數(shù)據(jù)）的功能同時做在芯片上，不僅已獲得Microsoft、Samsung、Dell等世界級企業(yè)的注資，更被視為將成NVIDIA GPU的勁敵。

　　邊緣運算：下一波發(fā)展趨勢，人人有機會

　　以往AI的「推論」工作大多在云端進行，但基于市場對其高成本、延遲性的詬病，以及終端用戶對隱私性的要求，近年來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)，著重對現(xiàn)場數(shù)據(jù)判讀和傳送的實時性、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，意味著要面對千行百業(yè)、少量多樣且分散的應(yīng)用場景，也促成了市場對邊緣AI芯片的強大需求——根據(jù)市調(diào)機構(gòu)德勤（Deloitte Insights）預(yù)估，到2024年邊緣AI芯片出貨量可能超過15億顆，年復(fù)合成長率至少達20%;Tractica也預(yù)測，邊緣AI芯片的市場規(guī)模，到2025年將會比云端AI芯片市場高出3.5倍。另一方面，邊緣運算的興起，也造就了市場投入者（如許多AI芯片新創(chuàng)公司）龐大的發(fā)展商機。

　　就安防監(jiān)控產(chǎn)業(yè)來說，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智能識別技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)攝像機（以下簡稱AI Camera）為例，早前由于監(jiān)控環(huán)境中許多突發(fā)狀況常會超出AI攝像機數(shù)據(jù)庫和算法所能處理的范圍，即使擴充后端影像數(shù)據(jù)庫，仍無法面面俱到且欠缺實時性。當(dāng)攝像機內(nèi)建邊緣AI芯片后，無論是智能識別或自我學(xué)習(xí)能力皆有大幅提升，不僅誤判率降低且甚至超過人眼所能識別的能力，能更實時、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智能識別逐漸「落地」

　　AI智能識別技術(shù)除了在監(jiān)控攝像機、DVR等終端設(shè)備獲得更好的發(fā)揮外，針對各行各業(yè)不同應(yīng)用情境需求的解決方案也有了長足的進步。從「secutech 2022臺北國際安全科技應(yīng)用博覽會」就可以觀察到：AI智能識別技術(shù)幾乎已成為安控廠商的「標配」，但已不見著墨在AI算法、模型、識別目標、識別率…等技術(shù)上的較勁，取而代之的，是在各家展示攤位、海報廣告牌最搶眼的位置上，所突顯、強調(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)控廠商仍在組建團隊、設(shè)計方案，或是只有少數(shù)方案得以落地的情況，這2年來在跨界整合、產(chǎn)業(yè)生態(tài)系（Ecosystem）不斷建構(gòu)、擴展下，廠商手上積攢的實際應(yīng)用案例愈來愈多、面向愈來愈廣、底氣也愈來愈足。

　　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、口罩識別及體溫偵測功能的門禁（出入口）管理系統(tǒng)仍是市場最普遍的AI應(yīng)用方案，幾乎隨處可見;尤其能快速、簡易結(jié)合員工考勤管理系統(tǒng)的，更是受到政府行政機構(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、行為等識別功能，針對工地／廠區(qū)臨時工人及外包商的安全管理方案，在今年的會場上也明顯增加很多;此類方案不僅能以AI智能識別技術(shù)快速識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行為及危險區(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，車牌識別系統(tǒng)在停車場的普及率已愈來愈高，除了進出口閘門外，室內(nèi)停車格所搭配的AI攝像機除了可帶燈顯示，也具備車牌識別和車輛偵測功能，還可內(nèi)建黑／白名單。展場上也可見AI邊緣運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識別技術(shù)整合于前端的AI攝像機，不僅可立即識別車牌、顏色、車種，還可計算車流、追蹤對象及偵測散落物;對于大量路口已設(shè)置的既有攝像機，亦不乏相應(yīng)的解決方案——只需在原路口設(shè)備加裝AI運算方式，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)實時數(shù)據(jù)。而在軌道運輸?shù)陌踩c管理應(yīng)用上，也有將AI攝像機整合車用DVR，再加上觸控整合界面的AI巡車方案，列車司機只要在駕駛室就可對整個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，在港口對海上船舶進行識別、在機場對無人機、人和動物（如鳥類）闖入的識別等，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「云端智慧宅」、「智慧小區(qū)」這類名詞不會陌生，在AI識別技術(shù)的加持下，結(jié)合人臉識別、體溫偵測的門禁和對講系統(tǒng)，運用車牌識別的停車場管理系統(tǒng)，以及能源與環(huán)境自動偵測系統(tǒng)，都可與物業(yè)管理系統(tǒng)進一步整合，提供安保人員以更智能化的方式進行人員調(diào)度和管理，也可讓現(xiàn)場安保人員通過App更輕松、實時地完成日常工作。在零售商鋪的應(yīng)用上，AI對人流、客層、熱區(qū)的智慧化分析相信大家也已耳熟能詳，今年被強調(diào)的則是對于特定人員（如走失兒童或老人）如何利用跨攝像機追蹤及搜尋功能快速鎖定其路徑;這樣的功能同樣可應(yīng)用于各式公共場域的人員尋找及路線分析。

　　此外，強調(diào)沒有五官特征（考慮隱私權(quán)）的AI肢體偵測，可應(yīng)用于復(fù)健、運動等，更好地判斷相關(guān)動作是否到位？而跌倒偵測亦可用于醫(yī)療／長照機構(gòu)，以觀察病人／老人是否跌倒，讓醫(yī)療人員實時作出響應(yīng)。而AI智能識別對于煙霧、火焰的偵測，也已擴展至具AR（Augmented Reality，擴增實境）功能的眼鏡或智能廣告牌，更利于災(zāi)害搶救現(xiàn)場的判斷。

　　結(jié)語

　　AIoT時代，沒有任何一種AI芯片架構(gòu)可適用于各種場景，這是邊緣AI芯片發(fā)展的機會;同樣的，一個AI平臺訓(xùn)練出的智能識別模型也不見得能適用于各個場域，這也是安防監(jiān)控廠商深化AI垂直市場的機會。邊緣應(yīng)用是多樣化的，我們也期望結(jié)合AI智能識別技術(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，以更細化、貼近用戶需求的方式，在各個應(yīng)用領(lǐng)域遍地開花！

　　（本文轉(zhuǎn)自中國臺灣安防知識網(wǎng)）