IDC预测2022为中国AI市场转折年 打响企业AI场景化落地角逐赛

日前，权威咨询机构IDC发布报告《场景化AI 让智能触手可及》。据IDC预测，随着AI算法模型趋于成熟，AI推理市场支出将从2022年开始超越AI训练市场，这也意味着未来两年内，中国AI市场将迎来从模型训练主导向AI推理应用主导的转变。

在落地应用主导的AI市场中，企业间的比拼将不再是技术层面的单一较量，而更加考验对场景需求的理解，以及构建生态的能力。在报告中，IDC以新锐厂商嘉楠为样本，剖析了其在智能园区、智能能耗两个典型场景的项目案例，并描述其作为一家AI芯片企业在生态构建上的努力。

AI进入场景化落地阶段

随着AI推理市场爆发，AI开始步入大规模落地阶段。IDC报告指出，根据市场对AI的实际需求划分，AI领域的落地领域主要有商业智能和生活智能。其中，商业智能集中于企业级市场。报告指出，未来五年至少有90%的企业应用将嵌入AI，届时，AI将成为商业社会的基础设施。

从落地场景来看，智慧园区、智慧零售、智慧交通和智慧医疗在未来五年的年复合增长率均超越30%。以智慧园区为例，IDC指出楼宇的智能化管控、门禁系统的升级以及安防系统的智能化是主要方向。到2023年，中国智慧园区AI支出将达到6.5亿美元，未来5年的年复合增长率将达34.5%。

AI落地的另一个领域是生活智能。其中智能家居和智能驾驶是当前AI消费级市场的主阵地。这两者有着相似的智能化应用逻辑，均以设备智能化为开始，并为用户提供个性化的服务体验。IDC预测到2023年，中国智能家居设备市场规模将达883.2亿美元。正成为未来3-5年AI落地的先导产业。

此外，智慧零售、智能驾驶等场景也将随着5G商用等外部条件的成熟进入爆发期。

AI落地关键在于终端智能化

无论是商业智能还是生活智能，AI的落地逻辑均是以终端设备的智能化为基础，通过数据交互横向串联不同的设备，进而带动整个应用场景的智能化升级。

与传统的终端设备不同，智能终端不但具有感知环境的能力，而且能够理解用户指令，并根据现场环境进行符合指令要求的机器决策，同时执行指令并将结果反馈给用户。

IDC认为，终端设备的智能化有两个方向。其一是存量设备的智能化的升级，例如传统社区的水电气表、部署于工业园区的仪表和传感设备，以及道路、管网等基础设施中的传统设备。其二是终端设备的智能化创新，典型用例是AI摄像头，以实时决策、简易部署的方式拓展了智能园区、零售门店、安防等多个场景。

作为终端智能化的核心载体，AI芯片是算力与算法部署在边缘侧领域的关键。IDC预测未来三年中，全球边缘AI芯片出货量达16亿片，占边缘芯片出货量41.4%。

嘉楠边缘AI侧落地案例剖析

作为一家AI芯片厂商，嘉楠于2016年开始AI芯片研发，其第一代芯片勘智K210专为边缘侧场景设计，具备低功耗、视听多模态识别等特点。本次报告也剖析了K210在智能园区、智能能耗场景的落地情况。

存量设备智能化升级案例——亚洲最大社区表计智能化升级项目

贵州花果园社区的表计系统智能化升级是一个绝佳案例。花果园社区是全国最大的棚户区改造项目，也是亚洲最大的社区。花果园社区项目总规划面积 10 平方公里，总建筑面积 1830 万平方米。

用户存在以下痛点：

• 抄表工作量巨大：社区内住宅和商业楼宇合计近 300 栋，多数为高层建筑，水表、电表的 抄表量巨大。

• 抄表周期长：目前社区为人工抄表，每次抄表耗时半个月。

• 抄表误差率较高：由于目前为人工抄表和纸质记录，容易出现水电表读数记录错误。

解决方案：

社区现有水表、电表加装基于嘉楠AI芯片的智能抄表组件，实现智能抄表，其执行任务的逻辑如下：

价值实现：

• 加速部署实施：与新装智能水电表相比，加装智能抄表配件的效率提升了3至4倍。

• 减少对居民生活影响：工程实施不需要停水停电，对居民生活的影响显著减少。

• 缩短抄表周期：抄表周期由原来的半个月缩短到现在的几小时。

• 提升供水供电效率：抄表频次由每月一次提升至每人一次，抄表数据更具时效性，使得水 务公司和电力公司能够更准确预测水电需求量、更有效规划供水供电。

• 降低数据传输成本：抄表仅传输从水电表表盘照片中提取的读数，数据传输量不足照片传 输的百分之一。

• 降低总拥有成本（TCO）：智能抄表组件的成本仅为智能水电表的 1/4，前期投入大幅降 低；智能抄表消除抄表人员和交通支出，运营成本显著减少；智能抄表组件的电池寿命达 到 2 年，上门维护工作大大减少、维护成本显著减少。

对传统设备的智能化创新——软通智慧无感门禁系统项目

软通智慧总部位于北京市中关村软件园，建筑面积4万平方米，容纳超过 5000 名员工，门禁监测点超过30个，单个监测点日均通过者识别超过2000 次。

用户存在以下痛点：

• 门禁用户体验差：人通过门禁闸机时需要对准摄像头，便利性差。

• 通行效率低：由于需要人对准摄像头，单次通行时间超过2秒，在上下班高峰期影响较 大。

• 运行环境受限：由于人脸识别比对在云端进行，闸机必须实时联网，否则无法运行。

解决方案：

在各个门禁监测点部署内嵌嘉楠 AI 芯片的智能摄像头，对通过者进行远距离人脸识别，给合法通过者开启闸机；人脸识别和比对在智能摄像头上进行，人脸数据不会在通过网络传输，保护隐私，其执行任务的逻辑如下：

1）智能摄像头拍摄通过者图像。

2） 智能摄像头将远距离、大倾角的人脸图像通过专有算法还原为正常角度，并提前特征值。 3）智能摄像头将提取的特征值与本地存储的特征值数据库（近1万个特征值）进行比对。 4）如果比对通过，则开启闸机。

价值实现

• 提升用户体验：通行者直接走过门禁摄像头，不要动刻意对准、实现无感通行。

• 降低部署成本：AI 无感门禁采购成本仅为传统门禁的 1/3。

• 加速门禁通行效率：闸机通行时间由 2 秒减少至不足 1 秒，效率大大提升。

• 提升可靠性：人脸识别和比对在本地进行，网络故障不影响通行。

• 保护隐私：通行者的人脸数据不会通过网络传输，隐私泄露风险大大降低。

嘉楠AIaaS服务生态

随着AI进入大规模落地，其形式也逐渐从单一的产品向服务、生态过渡。嘉楠以AI芯片为原点，不断扩大服务半径，着力建设从芯片、算法、终端、SaaS平台到上层应用的AI生态体系，为客户提供AIaaS（AI即服务）解决方案。

IDC认为，AI SaaS 平台按照接口调用量付费的计价方式推动“设备服务化”的新商业模式，用户不需要为设备付费，而是按照终端设备的使用付费，AI解决方案的前期投资大幅减少、 用户触达难度显著降低，极大促进了AI的普及。

二代AI芯片将用于ADAS、智慧零售等领域

关于第二代芯片的研发，勘智K510依然采用升级后的RISC-V多核异构处理器架构，并且大幅度改良原有的KPU。另一方面，二代芯片为5G通信环境优化，搭载多路高清、深度摄像头接口，将在智慧零售、ADAS辅助驾驶和金融领域得到应用。K510在设计中还加入了全新的自研计算模块GNNE。该计算模块的通用性较强，进一步提升了K510的计算效率。

此外，嘉楠联合产业链上下游伙伴达成合作共建生态，以芯片硬件为核心，建设AI SaaS平台，为终端客户提供整合硬件、算法和软件的一站式AI服务，满足不同的物联网场景需求。

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