在新一代企业级 科技 投资人投研社第21期，钛资本邀请芯片领域专家时昕博士对相关问题进行解答。时昕博士是Imagination公司主管中国区战略市场与生态的高级总监，拥有处理器设计及软件生态的丰富行业经验，加入Imagination之前在华为公司担任智能计算业务部业务发展总监，此前，时博士曾在AMD、ARM、Synopsys、三星半导体韩国总部等国际公司担任不同的技术与商务岗位职责。时昕博士毕业于中科院声学所，研究方向为处理器设计，同时拥有北大MBA学位。
半导体，是元素周期表的某些元素，如硅、锗、碳等等，在一定条件下有导电或绝缘的特性。半导体大致可以分成几个大类：第一类是传感器，包括传统的传感器和MEMS（微机电系统）传感器，传统的传感器包括压力、温度、气体、磁场、惯性、指纹、声音等传感器，MEMS工艺可以做得更小；第二类是光电器件，包括现在常用节能灯上的发光二极管，以及电子面板如手机或电视面板，包括华为折叠屏手机用面板也属于半导体器件；第三类是分立器件，包括晶体管、功率器件、模拟或射频；第四类是集成电路，包括数字集成电路、模拟集成电路、射频集成电路。
我们今天讨论的主要是第四类——集成电路，特别是数字集成电路（集成电路还包含模拟集成电路和射频集成电路等，这些今天不做详细讨论）。比如一些高速AD，即模数转换、数模转换特定电路，也包括一些射频集成电路，如天线等。目前常用的芯片较多基于硅，所以芯片从业者经常自嘲是“硅农”。还有其它的元素，如基于钾的砷化镓、氮化钾在功率器件和微波器件方面很有优势，而碳作为替代硅的下一代半导体材料，在学术界已经火了很久。
全球芯片发展比较领先的国家和地区：美国是半导体的发源地，芯片就是在美国实验室里发明的，硅谷的名字由来也与之关；日本有一段时间芯片发展得比较好，但因为受到打压，最后一蹶不振；台湾地区发展比较好的是TSMC这种代工厂，TSMC的崛起离不开张忠谋教父级人物的个人能力，以及当时中国台湾在电子方面的进步；韩国能够发展起来，实际上是用类似于财阀的机制，集中资源办大事，三星是从存储器起家，目前发展到不仅包含存储器，也有逻辑芯片和面板。韩国和台湾地区的存储器和面板产业对比是很明显的例子，存储器和面板等产业都需要巨额资金的支持，台湾地区也有政策资金的支持但比较分散，韩国相对来说比较集中投给了三星，所以最终在面板和存储方面，台湾地区完全被韩国抛下了。从这个角度来说，像存储、代工、面板等需要巨量资金的这种行业，不要分散力量，集中力量才能把事办好。
2018年全球芯片公司Top15榜单，可惜其中没有一家中国公司。据海关总署的统计数据，2017年中国芯片进口总额大概为26万亿元，在2018年还继续同比增长13%。中国集成电路的自给率大概是1%~10%，每年的进口额高居不下，所以很多场合都说中国每年用于进口芯片的资金已经超过进口原油，一定要尽快发展自己的芯片产业。
投资人可能比较关心的是，怎样投出下一个NVIDIA，也就是随着人工智能大火的GPU公司。打 游戏 的人可能知道NVIDIA是做显卡的，GPU是显卡上用的主要芯片，在芯片行业里没有特别专门区分GPU和显卡。
想要投出下一个NVIDIA，要看在哪些赛道上出现巨型新兴公司的可能性比较高：在2018年全球芯片公司Top15排行榜中，内存公司最多，有三星、海力士、镁光；第二多的是处理器公司，NVIDIA的GPU就是一种处理器；另一个比较容易出巨头的赛道是做通信相关的芯片，像高通、博通。榜单里有很多家是IDM模式，也就是既有芯片设计，也有自己的生产线，像Intel、三星、TI、ST、NXP等公司；高通、博通、NVIDIA都是Fabless模式，也就是只做芯片设计。
在上个世纪，很多芯片公司都要自己做设计和生产，随着台积电代工模式的出现产生了一种模式叫Fabless，或者说叫IC design house，这些公司只做芯片的设计，而把生产交给第三方公司做代工。
2017年Fabless公司Top10榜单，十家公司中六家来自美国，一家来自新加坡，一家来自台湾地区，两家来自祖国大陆（华为的海思和清华下的嘉瑞集团），而欧洲和日本在榜单上都出局了。再考虑到博通把总部迁移到美国，那就意味着美国占了七家，比例非常惊人。其中比较看好的是海思，海思在2018年的营收将近74亿美金，之前有看法说如果海思的营收在2019年能保持20%的增幅，有可能超过图一中的NXP，不过在现在的形势下这个挑战的难度大大增加了。
从2000年左右到现在，国内的芯片虽然是高 科技 行业，却是以中低端产品为主。国内芯片公司被戏称为“一代拳王”，就是说凭借某一款产品盛极一时，却缺乏持续引领市场的能力。比如，2000年左右全世界MP3里的芯片基本都来自中国南方的一家公司，但当MP3市场萎缩后，该公司就很难找到下一类别的市场。
另一方面，国内芯片公司的技术进步主要依靠摩尔定律，也就是说更多是依靠代工厂、EDA工具和IP公司的技术进步。同时，国内芯片公司严重依赖第三方IP导致产品的同质化非常严重。IP公司和EDA公司里，经常听到客户抱怨公司像跑步机，必须不停地跟着跑，这也从另一方面说明，芯片公司没有能够从技术方面引领EDA和IP，而是跟在后面跑。
好的消息是，国家对芯片产业很重视。不仅给予国家级科研支持，像“863计划”和2001、2002每年几十亿的专项投资，还从产业基金方面给与了很多支持。2014年，国务院发布了《国家集成电路产业发展纲要》，奠定了未来集成电路的战略发展方向；同年9月，在工信部和财政部的指导下，设立了国家集成电路投资基金股份有限公司，被称做“大基金”。大基金参与方都是国内比较有实力的企业，一期的募资总规模1300多亿元，超募了原定目标的15%。基金所有权为基金电路产业投资股份有限公司，采取了市场化机制的管理模式和公司制的经营模式，跟以往的政府项目补贴模式有本质不同。大基金的一期从2014年到现在将近五年的时间，拉动作用显著，现在已经开始启动大基金二期，募资规模将要超过一期且投资方向也要围绕国家战略和新兴行业进行规划，比如智能 汽车 、智能电网、物联网等等，尽量向装备材料业给予支持。
芯片产业链中主要的环节如上图所示，最上方是用户，既可以是ToB用户也可以是ToC用户。比如既可以是运营商使用的5G设备，也可以是一般消费者使用智能手表或智能家电等等。在用户下面有系统解决方案的提供商，像做智能手机的企业会有两方面的需求：一是硬件供应商，主要指芯片的供应商；二是软件供应商，比如智能手机需要AP和基带的供应商。封装测试很重要，像安卓从芯片系统商拿到是封装和测试后的。封装和测试在整个产业链里门槛不是最高的，中国有很多工厂做得不错，像长电在全球排名不错，它的芯片主要是做封装测试，芯片本身由代工厂制造，包括TSMC、三星、中芯国际等公司。
芯片代工厂的需求包括：第一，根据芯片设计公司的设计文件，生产制造芯片；第二，无论是芯片设计还是芯片生产都需要技术支撑，像EDA工具和IP模块，不仅存在于芯片设计公司的上游，还会与芯片代工厂有技术沟通和合作。比如代工厂需要做7nm工艺的研发，就要跟EDA工具提供商如Synopsys沟通确认，其工具能否支撑7nm的设计，甚至需要共同开发。开发IP模块，也要确定其是否能够在7nm上正确实现功能和性能，这可能要几方合作。甚至对于CPU，芯片代工厂提供给客户的不仅仅是CPU的设计，还要跟代工厂共同开发针对此CPU可能会用到的特殊基础库，没有基础物理库，CPU、IP也无法在客户最终系统级芯片里正确使用。
芯片代工厂的上游是TSMC以及国内的中芯国际。它们也有上游，比如光刻机90%以上由荷兰ASML提供。整个芯片生产线牵扯到的设备非常多，其中技术门槛最高的是光刻机，还有其他设备比如离子注入、蚀刻等等。除了设备之外，芯片代工还需要准备芯片生产过程中的耗材或原材料，比如所有的芯片最终都要做到晶圆上，包括每个工艺节点上要做光刻还需要有光刻胶等等原材料，都需要供应商。所以，芯片产业链条中的环节非常多，欠缺了任何一个环节，链条就会被打断，无法实现。
结合中国目前的现状，上图中用白色标出来的是不需要担心的。中国是全球最大的市场之一，最不缺的就是用户了。封装测试在中国也有不错的基础，芯片设计虽然在排行榜中排前十的不多，但至少有一两家公司。
其它的方面可能比较让人担心。软件算法方面，像 *** 作系统OS、专用软件、底层数学库等大部分都受制于美国。EDA工具和IP模块几乎完全受制于美国。前两天对华为的制裁开始后，几家EDA公司比如Cadence、Synopsys、Mentor Graphics三巨头，都已经切断向华为的供应，不仅不再给华为提供技术支持，也不做软件更新。IP模块中，排名靠前的IP公司也以很快的速度说停止对华为的支持。
上图是IP公司的榜单。这些IP公司几乎全部来源于美国或受制于美国。排名第一的是ARM公司，原来是一家英国公司，后来被日本的软银集团收购了，但它也要受制与美国，所以所谓禁令出来后，很快就停止了与华为的合作。排名第二、第三的两家公司是EDA三巨头中的Synopsys、Cadence，都是美国公司。Ceva是一家以色列公司，虽然不是美国公司，但是美国的盟友。Imagination公司原来跟ARM一样是一家英国公司，在2017年被中国的资金完全收购了，所以目前在所有权上完全属于中国资金所有。同时技术也不来源于美国，因为在被中国国资收购前，把所有的美国技术全部剥离出去了，所以目前不用担心这家公司。
IP公司主要分成两类：第一类主要是处理器IP，像CPU、GPU、MPU、DSP等等，比如ARM是移动端的CPU，包括手机、 汽车 电子等等；另一类是接口IP，比方设备都会用DDR的memory接口，像PCIE接口、USB接口等等。
上边说的是芯片设计的上游，芯片设计的下游对于解决方案来说非常关键的是软件公司，特别是对于处理器来说。有些刚开始做芯片相关投资的投资人，可能经常会忽略掉这一点，芯片公司的软件实力经常是决定一家芯片公司能否成功的关键。很多号称做AI处理器、硬件芯片流程的公司，前端、后端、市场、融资都有大咖压阵，但是团队里居然没有一个软件大咖。如果这个芯片公司是与软件公司一起合作或由软件公司投资定制的一款芯片，那可能还好，但如果这家芯片公司独立地往市场上推，可能经常用户都找不到它。
大家都喜欢类比NVIDIA，但很多人都不知道，卖GPU芯片盈利的NVIDIA公司，软件工程师的人数远远多于芯片设计工程师的人数。NVIDIA的GPU和AMD的GPU比较起来可能各有千秋，为什么市场上用NVIDIA的GPU的比例要远大于AMD的GPU，主要就在于软件生态做得好。整个CUDA软件生态，不仅有对AI各种框架的支持，也包括在各行各业，像天文、科学计算、气象等基础运算库。在专用处理器方面，这是一个非常复杂的工程，不能完全由硬件出身的专家负责，因为不了解应用软件，另外也经常会忽视软件工具链的开发。设计一个专用处理器需要经历很多步骤，比如需求分析、架构设计、硬件实现等等，而软件工具链的开发非常重要，比如处理器上的软件编程环境如何、用什么样的编译器、提供什么SDK和函数库，是否能够支持AI所需的所有卷积运算、矩阵运算、FFT运算等等。芯片本身软件工具链之外，还有更多的软件生态。以智能手机为例，手机芯片上如果不能跑安卓系统就比较麻烦，安卓上还跑微信、支付宝、抖音等等应用。因此，把芯片做出来后，只是万里长征刚刚开始，后面还有更多数量级上的工作。
芯片面临的另个问题就是人才和资金的缺口十分巨大，虽然中国在这方面持续投入了很多年，但是目前来看可能还是不够。2018年，中国电子信息产业发展研究院（CCID）和工业和信息化部软件与集成电路促进中心（CSIP）联合发布了《中国集成电路产业人才白皮书（2017—2018）》，提到了中国集成电路人才缺口大概30多万，这个数字值得玩味。
十几年前就开始说，中国集成电路每年的人才缺口大概有几十万，很多专家、学者、大咖一直在呼吁，很多高校也都开设了芯片设计相关的专业，每年培养出了很多的人，为什么人才缺口持续一直是这样的状态？白皮书中也有分析，每年培养出来的人才，八成左右在毕业后转行做互联网或金融，因为从事芯片设计行业赚不到钱。芯片设计打工者赚不到钱倒不是因为芯片设计的老板比较抠门，而是芯片设计公司的老板自己也没赚到钱。
为什么？因为芯片设计行业的特点就是投入非常高，一次流片可能就是几百万，如果比较新的工艺10nm、7nm，投入的量级可能不变，但单位变成美元，而且一次流片还不一定成功，甚至两次流片都不一定成功。除了流片费用，还有EDA费用、IP的费用、员工养家糊口的工资，这些投入非常高昂，而且一个芯片项目基本周期是一年半左右。因为周期比较长，投入比较大，同时还有非常高的风险，一年半前定好的产品需求，即使流片一次成功，到上市时能否满足市场需求，就要在一年半后上市时才可能确切的知道。也由于这方面的原因，民间资本非常不愿意进入芯片行业，其财务回报率IRR等指标，相对于大规模的创新互联网公司也不好看。
所以如果考虑向芯片业进行投资，可能要做好与团队进行长跑的心理准备，很难像互联网那样一两年就获得比较理想的或至少是比较明确的回报。还有在开始时，公司很难从技术上就能做出一个判断，很多情况下要看选择的团队和团队的技术积累和技术能力如何、团队的市场潜力、团队之间是否能长期合作共事等更加重要的指标。
在芯片产业中，除了IP、EDA和代工厂等实体组织外，还有一些环节非常关键，比如标准。像WIFI联盟、蓝牙联盟等等行业组织，先是取消华为的成员资格，几天后又恢复了华为的成员资格，虽然这是一场闹剧，但还是让人揪了一把汗。还有IEEE学术组织，也在美国政府禁令的影响下，对华为进行了一些限制，后来又放开了。对于标准，可能有人认为标准制定后就是公开的，照做就行了，不是标准制定委员会的成员也没什么关系，这就想简单了。需要参与标准的制定有两点因素：第一，每家公司技术的积累和布局是不完全一样的，参与标准的制定有利于让标准向自己更擅长技术方向上去倾斜，这非常重要——有句话是“三流公司做产品，二流公司做专利，一流公司做标准”；第二，如果不能在早期参与标准的制定过程，可能就很难在早期深入了解、获得标准的发展方向，从而很难制定一个三年或更久的产品规划图。作为一个芯片公司在与客户沟通时，没有一个清晰的产品规划路线图，客户的信任可能就打折扣，对企业未来打一个问号。而且各家公司的技术积累的方向也可能不完全一样，如果能够使标准更加倾向自己积累的方向，那么技术公司就能够获得更好的领跑优势。
前面进行的很多分析可能有些偏悲观了，但是其实我们也不必过分悲观。之前的一段时间可以看到一个趋势，芯片产业在国内的发展非常明显，特别在2014年国家的“大基金”推出后，芯片设计公司的数量几乎翻了一番还多，大幅增长。
在中国，政府的指引非常重要，一定要关注。在第一期大基金的工作中有一个饼图可以看到投资的重点，65%投资了制造方面，因此像中芯国际这些年的进步非常明显，虽然距离台积电或三星还有代差，但是对于大部分芯片公司所针对的中端用户差不多可以了。
大基金已经开始了第二期，募资规模将会超过一期，而且将围绕国家的战略和新兴行业进行投资，并且尽量对装备材料给予支持。在第一期中，设计方面的投资大概17%，在二期应该会明显对设计公司加大比例，同时设计公司相对来说在芯片产业里，与制造相比算是花费少的，所以应该会有更加明显的拉动。大基金二期目标是募集1500亿元人民币，这方面在未来可以期待很大的支持力度。
国家花大力气支持芯片产业有一个根本原因，中美博奕不是针对一家公司，中美两国博奕也不能再用过去的眼光考察了，根本是谁能够占领 科技 发展的制高点。所以针对国内的企业，从去年的中兴、福建的晋华，到目前的华为，接下来大疆、海康等AI四小龙等等，可以看到打击的目标都是高 科技 企业，所以这战争是不是场持久战？像华为可以通过囤半年或一年的货，用自有备胎从容应对就可以吗？
如果真的是两国博奕，要占领未来 科技 发展的制高点。若仅有设计公司，芯片设计的部分是完全不足以支撑的，像芯片的上游EDA、IP，还有芯片的代工、代工厂的上游，完全都在别人手里，想要把产业链重新连起来，里面相当多的环节都要重新开始自己建设，国内虽然也有EDA公司，就算不是重新开始也是从一个非常低的起点开始。
上图分析在几个方面中国与世界水平还差多少：封装测试方面不用特别担心；在设计方面，基本上具备了终端方面设计的能力；在代工方面，由于投入巨大，需要一定的时间。这些方面目前有差距，但是差距既是挑战，对从业者来说也意味着机遇。在迎接这些挑战中，需要远离浮躁，要能够坚持下去。一个芯片项目做一年半，甚至可能一次流片不够，还要经过更长时间的忍耐，这对从业者也是非常大的考验。
中国的芯片如果想要在某些方面有所突破，在哪些方向或赛道上有可能会出未来黑马？
首先，芯片相关的内存、代工、封测等等领域，基本上投入都非常巨大，以数十亿计的资金才有可能参与，这些领域可能更多需要依靠国家战略进行追赶甚至赶超；
其次，IDM厂商。世界上TOP 15里有很多IDM厂商，像Intel、三星，中国还是有机会出现年轻的公司，比如华为海思。因为有持续的资源保证，海思有华为十几年持续的帮助和投入，获得了现在中国芯片领域排名第一的位置。中国还有其它的IDM，比如像无人机，还有很多比较成功的互联网公司，也都在尝试进行芯片的研发。在手机厂商和家电厂商中，除华为外，没听说哪个品牌或资源声势特别大，更多的手机厂商应该做尝试；
再次，很多人说国内要做自己的EDA公司，而EDA公司数十年的 历史 已经证明了，初创EDA公司最终最好的结局就是被三巨头收购，除非国内的EDA公司将来跟美国是一个世界两套体系，那就几乎要从头开始发展EDA产业，不然这方向不太可能有较大型的公司出现；
第四就是IP公司。在IP公司榜单前十名没有一家国内公司，直到2017年年底时，收购了Imagination。在榜单上可以看到IP公司最近几年的营收，IP公司活得很艰难，市场份额都不大。如果只是做单一IP公司，没有机会做CPU或GPU这种比较大空间的IP，那单一或少数几个IP的公司是很难生存的。如果将来迫不得已发展自己的IP，那唯一的方式就是某个具有号召力的组织机构振臂一呼，大家一起做聚合平台，把很多单一的IP聚合到一起，才有可能被芯片公司所采用。
最后，在芯片设计行业里有更多的机会，芯片设计方向也很多，主要考虑这么几点：首先，开源处理器也有隐患，将来需要完全源自于中国自主的处理器架构，不管是MCU微控制器、手机AP（Application Processor，即应用芯片）的MPU，还是一些在特定场合下的对特定指标有要求的数模、模数转换器件和射频器件。
希望投资机构能做好陪伴团队长跑的心理准备。中国的优势在于巨大的市场，可以立足于本地市场做持续引领，不要又成为“一代拳王”。像安防、AI行业，中国不仅仅有巨大的市场，而且也有很多AI的初创公司，在算法和软件方面也非常有技术领导力，还有像能源、 汽车 等等行业，一定会有国内供应商的重要一席之地。
除此之外，类似中国基金全资收购英国IP公司Imagination，也是一条可行的道路。除了美国外，在其它的一些地方，特别是欧洲还有些小而美的公司可以进行国际并购，从财务上面取得控制权，然后再慢慢消化吸收、引进人才等等。
此前，钛资本曾在2018年12月邀请了湖杉资本创始人苏仁宏在“新一代企业级 科技 投资人投研社”在线研讨会第九期上分享了中国半导体领域的投资挑战和机会（在钛资本微信公号中查看）。当时认为未来十年，中国芯片产业链将重构，这是最大的整合机会。传统的模式已经越来越没有效率了，今后的世界会越来越扁平，信息流会越来越短，数据的传输效率会提升，也会带来新的应用模式，整个产业链条会发生重构，而产业价值重点是芯片、云、数据。
而到了2019年6月，随着中美贸易战的升级和持久化，打开了中国芯片产业的 历史 性机遇窗口期。在美国禁令发出后，不少国际芯片产业链上的公司切断了对华为的技术供应，这将在很大程度上警醒和影响中国的 科技 投资流向。相对来说，半导体行业新的技术并不多，推动力大多数情况下并不是新技术。而 科技 投资的流动，将影响全球半导体产业格局的发展。过去，没有中美贸易战， 科技 投资更关注应用创新以及产业链的整合；而在中美贸易战的影响下， 科技 投资将有可能关注在全球不同的区域重建半导体生态，以保证国际竞争中的可持续性发展。
中国提前一年发放5G商用牌照，这在很大程度上拉升了中国在全球半导体产业链中的市场地位，也为国内半导体产业发展和创业创新提供了广阔的实验场和产业空间。现在需要的是更大胆更具创意的想像和想像空间——如果要在亚太和欧洲市场重建整个半导体产业及生态，是否能够做的不一样，例如还需要专业人士完成芯片设计么，还是人工智能就可以完成？好的消息是，已经有了到目前为止的整个半导体产业发展 历史 可以借鉴和对标，需要思考如果推倒重来的话是否有更好的方式、方法和路径？不是每个产业都有推倒重来的机会，在大挑战面前也是大机遇。
我觉得二者相辅相成，但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下
人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。
物联网的英文是Internet of things简称IOT，翻译过来就是,,物物相连,万物互联，简单来说,即是物与物相连互联的互联网，但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在，从我们在上学期间使用的校园一卡通，到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等，都是物联网运用的例子，另外,随着AI技术的发展，物联网+AI带来了更多的可能性。
传统家居产品的智能化就是一个很好的例子，互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息，d属于人机交互模型，是以人为主体在网络上传输数据和信息，物联网主要分为3个组成部分，网络连接(connectivity)、数据处理，(device)、网络连接，传感器被安装在各种产品中，它们就是万物互联的物，这些传感器或者是芯片，让产品拥有感知能力和数据处理能力。
同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据，如何利用这些数据并且分析数据，就成为难题，随着人工智能的发展，一些人工智能的分析方法就可以引入进来，人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案，人工智能通过强大的数据分析能力，在人类的帮助下做出最佳的决策，人工智能与物联网相融合，利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子：语音音箱和手机端语音助手，就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备，物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成，携手并进，互相依赖的关系。
但人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。
视频AI行为智能分析预警系统解决方案
系统概述
随着 社会 安防视频监控路数越来越多，系统越来越复杂，数据量越来越大，如何有效地采集到有用的视频数据信息显得越来越迫切。传统视频监控为事后查询录像，而视频AI行为智能分析预警系统则实现了同步预警功能，使监控智能化。
视频AI行为智能分析 预警系统解决方案是一套可以独立运行的监控预警系统，仅需在原有监控系统的基础上，增加一台智能预警分析主机，就能实现监控系统智能预警功能。当监控视野内发生事先预设的事件，如人员倒地、求救、入侵、打架、、未佩戴安全帽等，以及出现手机、剪刀、小刀等，便立即触发报警并进入紧急预案模式。
技术介绍
视频AI行为智能分析预警系统是行为识别技术、人脸识别技术、物体识别技术多合一的技术整合而成的一套系统。其中，人体行为分析技术是基于AI神经网络的视觉分析算法，根据摄像机拍摄回来的画面勾勒出人体结构，针对人体运动轨迹做算法分析，识别出人的各种异常行为动作。物品识别及预警则基于用户需求应用人工智能技术，对视频画面中的物品反复测试、学习，使得系统能识别该物品，在系统设置区域内出现该物品即发出告警。
三大技术：
1、行为识别：识别人的异常动作行为，预警并标记。
2、穿戴识别：识别人头上戴的物体、身上背的物体、手里拿的物体。
3、物体识别：识别 汽车 、摩托车、自行车、剪刀、小刀、家具等涉及 社会 公共安全的监测项。
人体行为分析项
视频AI行为智能分析预警系统以检测视频画面中人体架构形态为基础，并叠加时间、动作、人数、方向四个维度，扩展更多检测事件。根据使用环境，分析规则设计按各个场景应用进行部署，如：非法闯入、倒地事件、求救事件、打架事件、聚众、离岗检测、睡岗检测、离床检测、攀高检测、入厕超时、入厕尾随、独处检测等等。
物品识别分析项
物品检测识别项包括是否佩戴安全帽、使用手机、刀具、摩托车、自行车、 汽车 、箱子、是否吸烟、烟火、工服、乱摆放等。
分析项功能介绍：
1、闯入事件：闯入行为的定义可以灵活变通，应用到场所所有禁止随意闯入的场景或在某些时间段禁行的场景。闯入行为加上有效区域设置、无效区域设置、时间段设置等因素，可以变得非常实用。多应用与围墙周界、出入口、重点车间、禁入区域等。
2、倒地/跌倒事件：当人的头、臀部、脚处于同一平面平行于地面时定义为跌倒。可以设置指定区域或是全地面区域，设定告警时间段，选择高灵敏度或低灵敏度。可应用于养老院舍、医院、出入口等公共区域。
3、求救事件：当有人员遇到紧急情况，或被挟持双手抱头、反复挥手、伸手过头即可发出求救信号。可应用于校园、养老院、监管场所等。
4、离岗检测：各固定值班岗位必须要有人值班的场景，值班岗位超过设定的时间检测到区域没人，定义为离岗行为。如值班室、出入口门岗等。
5、睡岗检测：检测到人趴在桌子上长时间不动或者检测眼睛长时间闭上时定义为睡岗。如办公室、监控中心、值班室、门岗等。更多行为分析详情请咨询铱微云。
随着全国智慧安防，智慧城市建设的开展，智能监控预警响应作为必不可少的产品，将得到更广泛、充分的应用。
本文由铱微云UWB室内定位系统我整理发布。
物联网就是物物相连的互联网。
这有两层意思：
其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；
其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
物联网的应用：
1、智能交通。物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力。
2、智能家居。智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温。
3、公共安全。近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，网可以实时监测环境的不安全性，情况提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。
物联网就是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：
第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；
第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。
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