芯片是集成電路的載體，由晶圓分割而成。自從1958年德州儀器的杰克·基爾比在鍺半導體材料商制作出第一塊集成電路以來，每個芯片上的器件數持續增長。在安防領域，各類芯片廣泛分布于安防監控系統中，扮演著核心角色。近年來，AI垂直領域全面綻放，芯片競爭“硝煙彌漫”，時代大幕正在緩緩開啟。

微電子學革命步入拐點，算力供需不平衡現象突出

關于芯片的法則中，“摩爾定律”和“登納德縮放定律”作為業內廣為人知的金科玉律，曾風靡一時。但“節物風光不相待，桑田碧海須臾改”，當前摩爾定律在半導體行業不完全適用，芯片上集成的晶體管數量不再是每18-24個月翻一番，登納德縮放定律也從 2007 年開始大幅放緩，2012 年左右接近失效。

當前，自動駕駛、云計算、5G通信等應用場景極大考驗著芯片的高并發數據處理能力，而電子器件的持續微型化必然面臨物理學和經濟學的極限，“摩爾定律”和“登納德縮放定律”逐步失效，芯片行業關鍵限制因素由晶體管的數量轉向能耗，其發展不能再依賴于集成電路復雜程度的提高來獲得提升，傳統處理器芯片的體系結構亟需創新，負責設計的工程師必須找到更加高效的并行化利用方法。這一點行業內已被行業內人士所充分認識。

華為智能計算業務部總裁邱隆指出：“原來由摩爾定律驅動的計算產業，面對爆發式的計算需求無以為繼。摩爾定律在正常的時候，以每年1.5倍增長，50%的算力增長，在過去幾年間，每年的算力實際增長只有10%。”

云知聲聯合創始人、副總裁康恒認為，物聯網芯片應具備的趨勢有：關注點要從PPA轉向APP，也就是注重應用的優化，而不僅僅關注芯片的性能、功耗、面積；從通用架構轉向AI架構；AI芯片的設計要注重軟件、硬件、場景的有機結合。

AI計算是未來核心動力，安防智能化怎可缺“芯”

數據、算法、算力是人工智能的三駕馬車，芯片是人工智能發展戰略的基礎，并在很大程度上左右著安防系統的功能、成本、技術指標等，各類高性能芯片的出現，使得數據處理速度不再成為人工智能發展的瓶頸。平心而論，安防產業從模擬進化到數字再到4K高清，與芯片有著千絲萬縷的聯系。未來，芯片在安防行業發展脈絡及方向上起到關鍵作用。

暗流涌動的芯片市場，誰能主宰沉浮尚未可知。但不可忽視的一點是，芯片技術方面，安防廠商也在不斷探索，已取得一定的成效。如：

海康威視一直和英特爾、德州儀器、英偉達、安森美等半導體企業在芯片領域合作緊密，并與部分巨頭建立聯合實驗室，也有投資國內芯片廠商，背靠海康威視這棵大樹的富瀚微，近年來也在不斷加大IPC、SoC芯片的研發投入；

大華股份在人工智能芯片技術、HDCVI芯片技術、數模混合芯片技術上持續投入，其人工智能芯片研發項目獲得國家工信部重大科技專項及杭州市集成電路產業發展項目的支持，并基于自研人工智能芯片，推出多個人工智能前端設備；

提出“軟件定義攝像機”概念的華為，旗下的海思半導體已成長為芯片龍頭企業，在IPC、DVR、NVR這三類安防監控芯片中，海思均占有較高的市場份額。

結語：集成電路作為先進技術，與國防軍事密切相關。投入成本高、開弓沒有回頭箭的AI芯片是安防必須要啃下的硬骨頭，如何應對瞬息萬變的市場變化，以及實現量產擴大話語權，將是一個歷久彌新的話題。