受國際關系的影響，安防行業在隨時準備調整，"中國芯"和"自主可控"被頻繁提及，安防產業鏈上的企業也在紛紛"國產化"。
一、安防芯片國產化加劇
在芯片這個高度全球化的領域內，談國產化和自主可控不易，這條路將艱辛且漫長。但是大國關系的不穩定因素，極易引起產品研發和市場的波動，因此選擇開源架構如RISC-V或許將成為各大廠商的共識。
國外廠商份額不斷下降，各類安防芯片逐步實現國產化替代--利好安防"中國芯"公司：海思、富瀚微、北京君正、國科微等。
二、邊緣計算布局加大
"云邊結合"取代"中心分析"成為智能化的主流選擇--前端智能芯片迎來更大機會。在人工智能時代，越來越多的芯片廠商開始布局邊緣計算，尤其是在安防這個場景中，云端AI芯片很難滿足客戶需求，的邊緣計算產品與方案將更便利于行業客戶。
三、算法廠商和芯片廠商的合作加強
面對競爭越來越激烈，外部環境不確定性的增加，算法廠商和芯片廠商合作是一個大趨勢，各自將擅長的領域做好，實現共贏。以比特大陸為例，比特大陸作為芯片廠商，以提供底層算力為目標，目前和深瞐科技、千視通等算法廠商緊密合作，共同打造解決方案，為安防行業的客戶解決問題。
四、AI芯片出海趨勢增長
從市場角度來說，國內受限于地方債務和競爭加劇的問題，安防行業的上下游廠商將會把更多的目光轉向海外，中國安防產業鏈相關廠商或將迎來再次出海熱潮。縱觀目前的安防AI芯片廠商來說，海思依靠華為廣闊的海外市場，或許會得到更多機會。比特大陸在區塊鏈芯片領域占據全球70%以上的市場份額，海外銷售也是其優勢，借此積累將AI芯片帶出海也是順勢而為。
五、AI芯片定制化趨勢明顯
隨著AI算法的逐步成熟以及芯片算力的提升，歷經幾年的熱潮之后，AI技術只有落地應用才能獲得進一步的發展。不過，算法需求與芯片算力不匹配的需求成為了AI落地的一大障礙，AI軟硬一體化成為關鍵。但在軟硬一體化提高效率的同時，如何滿足多樣化的需求也非常關鍵，定制化成為了趨勢。通用的芯片能夠更好適應算法的演進，但算力不及專用芯片。
六、智能芯片更受關注
安防智能應用的普及，需要更高性價比的芯片解決方案--FPGA、ASIC智能芯片值得重點關注；"云邊結合"取代"中心分析"成為智能化的主流選擇--前端智能芯片迎來更大機會。
七、ASIC芯片的需求將逐漸提升
在安防領域，攝像機前端采用ASIC芯片將成為趨勢，較通常的作法是將智能算法直接固化為IP，嵌入前端視頻監控SOC芯片中。這一方式能夠較好兼顧功耗與價格。
目前，安防邊界逐漸擴大，AI+安防能力成為了越來越多的企業的標配，而CPU擅長控制，并且其設計決定了在工作時為了減小數據傳輸對運算力的浪費，需要累積到數據量才進行計算，而這無法滿足AI安防需要的強實時性。GPU則在負擔高功耗的同時只利用起其中部分的計算資源，不論是在云端還是終端，都不是一個具有良好能耗比的選擇。因此，在高性能、低功耗的終端，ASIC芯片越來越受歡迎。除了不能擴展以外，ASIC芯片在功耗、可靠性、體積方面都有優勢。
GPU集群的算法創新迭代以及型芯片FPGA和低功耗ASIC都是人工智能對基礎信息架構的智能選擇。ASIC芯片與傳統通用芯片不同在于其為某種特定的需求專門定制，冗余少、效率高且運行頻率高，適合串行高性能計算，無論是從性能、面積、功耗等各方面都優于GPU，長期來看無論在云端和終端，ASIC都代表AI芯片的未來。
一、安防芯片國產化加劇
在芯片這個高度全球化的領域內，談國產化和自主可控不易，這條路將艱辛且漫長。但是大國關系的不穩定因素，極易引起產品研發和市場的波動，因此選擇開源架構如RISC-V或許將成為各大廠商的共識。
國外廠商份額不斷下降，各類安防芯片逐步實現國產化替代--利好安防"中國芯"公司：海思、富瀚微、北京君正、國科微等。
二、邊緣計算布局加大
"云邊結合"取代"中心分析"成為智能化的主流選擇--前端智能芯片迎來更大機會。在人工智能時代，越來越多的芯片廠商開始布局邊緣計算，尤其是在安防這個場景中，云端AI芯片很難滿足客戶需求，的邊緣計算產品與方案將更便利于行業客戶。
三、算法廠商和芯片廠商的合作加強
面對競爭越來越激烈，外部環境不確定性的增加，算法廠商和芯片廠商合作是一個大趨勢，各自將擅長的領域做好，實現共贏。以比特大陸為例，比特大陸作為芯片廠商，以提供底層算力為目標，目前和深瞐科技、千視通等算法廠商緊密合作，共同打造解決方案，為安防行業的客戶解決問題。
四、AI芯片出海趨勢增長
從市場角度來說，國內受限于地方債務和競爭加劇的問題，安防行業的上下游廠商將會把更多的目光轉向海外，中國安防產業鏈相關廠商或將迎來再次出海熱潮。縱觀目前的安防AI芯片廠商來說，海思依靠華為廣闊的海外市場，或許會得到更多機會。比特大陸在區塊鏈芯片領域占據全球70%以上的市場份額，海外銷售也是其優勢，借此積累將AI芯片帶出海也是順勢而為。
五、AI芯片定制化趨勢明顯
隨著AI算法的逐步成熟以及芯片算力的提升，歷經幾年的熱潮之后，AI技術只有落地應用才能獲得進一步的發展。不過，算法需求與芯片算力不匹配的需求成為了AI落地的一大障礙，AI軟硬一體化成為關鍵。但在軟硬一體化提高效率的同時，如何滿足多樣化的需求也非常關鍵，定制化成為了趨勢。通用的芯片能夠更好適應算法的演進，但算力不及專用芯片。
六、智能芯片更受關注
安防智能應用的普及，需要更高性價比的芯片解決方案--FPGA、ASIC智能芯片值得重點關注；"云邊結合"取代"中心分析"成為智能化的主流選擇--前端智能芯片迎來更大機會。
七、ASIC芯片的需求將逐漸提升
在安防領域，攝像機前端采用ASIC芯片將成為趨勢，較通常的作法是將智能算法直接固化為IP，嵌入前端視頻監控SOC芯片中。這一方式能夠較好兼顧功耗與價格。
目前，安防邊界逐漸擴大，AI+安防能力成為了越來越多的企業的標配，而CPU擅長控制，并且其設計決定了在工作時為了減小數據傳輸對運算力的浪費，需要累積到數據量才進行計算，而這無法滿足AI安防需要的強實時性。GPU則在負擔高功耗的同時只利用起其中部分的計算資源，不論是在云端還是終端，都不是一個具有良好能耗比的選擇。因此，在高性能、低功耗的終端，ASIC芯片越來越受歡迎。除了不能擴展以外，ASIC芯片在功耗、可靠性、體積方面都有優勢。
GPU集群的算法創新迭代以及型芯片FPGA和低功耗ASIC都是人工智能對基礎信息架構的智能選擇。ASIC芯片與傳統通用芯片不同在于其為某種特定的需求專門定制，冗余少、效率高且運行頻率高，適合串行高性能計算，無論是從性能、面積、功耗等各方面都優于GPU，長期來看無論在云端和終端，ASIC都代表AI芯片的未來。
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