财经涂鸦|多空焦灼，海康威视在等什么？( 二 )
边缘计算重构从投资资金的流向就能看出 ， 边缘端芯片问世量产的产品数量与云端芯片不相上下 。 边缘计算相对于云端计算来说 ， 更加节省算力 ， 节省成本 。 例如安防场景中会产生大量“无用”数据 ， 将没有必要全部由云端处理 ， 否则将出现芯片性能过剩 。 为了合理分配算力 ， 海康威视从三年前围绕边缘节点、边缘域、云中心的构造产品体系 。
【财经涂鸦|多空焦灼，海康威视在等什么？】
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来源：公司年报
AI边缘计算包含手机等终端设备上的计算 ， 还有离终端较近的本地服务器的计算 。 直接在终端上计算可实现最低时延 ， 但使用在终端上的芯片对电池容量和散热度都有很高要求 ， 是现有的研发应用水平所不能及 。 但另一种靠近终端的云服务器计算芯片对以上性能的要求就低很多 。 云服务器完成计算后将结果返回给终端设备 。
目前出现或在研的芯片更多用于边缘云服务器而非终端 ， 但边缘计算芯片厂家仍然很少 ， 已经量产的芯片更是屈指可数 。 代表的边缘计算芯片包括定位高端的英伟达的Xavier、定位中高端的华为昇腾 310、定位性价比的比特大陆的BM1682等一系列芯片 。
不同场景对芯片算力、能耗等性能方面提出不同的要求 ， 其中最热门的场景是自动驾驶 ， 所用芯片最高端 ， 但对芯片成本的要求比智能摄像头更加宽松 。
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不同边缘计算场景对AI芯片PPACR性能考察要求（来源：艾瑞）
数据计算流在云端和边缘侧结合运转 ， 成本会比单独使用云端节省39% ， 云端芯片由于兼备训练和推理性能 ， 算力强 ， 所以单价最高 。 边缘芯片由于多用于智能制造、智能家居场景中 ， 使用比例越高则芯片成本越有可能降低 。
芯片价格会随着性能更迭而下降 ， 不过考虑到目前智能安防AI芯片产量未具规模 ， AI解决方案供应商在软件化的转变期 ， 不管是自研还是并购 ， 芯片部署成本还是很高 。 商汤过去两年一直在研发AI训练芯片 ， 新款芯片可能与英伟达行业领先的产品形成互补 。 因投资大额投资芯片 ， 商汤收入以三位数速度增长 ， 但现金流仍为负 。
在安防算力领域 ， 华为海思芯片综合实力在国产芯片中最耐打 。 越靠近边缘侧和“端侧” ， 我国公司越有可能研发出可应用的AI芯片 ， 但是在云端 ， 本土公司实力仍是落后国际巨头的 。 云计算芯片巨头优势一旦建立便难被超越 。
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已发布的国产AI芯片不完全统计（来源：新智元、申万宏源、网络）
知晓上述情况还可以回答一个重要问题：海康威视被美国断供的持续影响有多大 。 进口GPU的份额不仅会下降 ， 而且在GPU国产化中 ， 华为海思、百度、阿里已经有多个覆盖物联网、智能驾驶的高性能芯片即将实现量产 。 其中 ， 海思昇腾910计算力超过谷歌及英伟达 。 此外 ， 边缘计算领域我国未必像云服务器一样要受制于美国的产品 。 因此 ， 实体清单不会是最大的负面影响 ， 算力成本才是 。
增长逻辑受阻再看关于增长的质疑 。 软件化的产品依然要面对需求转变不足的问题 。 就拿存量客户来说 ， 公司传统业务三类客户包括政府机构和大企业、中小企业 。 有刚性安防预算的政府机构对价格相对不敏感 ， 2017至2019年间雪亮工程推动了供应商与多地政府机构订单的交易达成 ， 但现在新订单的增速预期不容乐观 。
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截至2020年4月千万元以上招标项目金额（来源：智慧交通网 ， 中国政府采购网 ， 中信证券）
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