深瞐除了为公安部门提供车综平台的软件服务，还提供硬件服务，主要有两方面：
1、智能视频分析专用芯片
深瞐自主研发了基于FPGA的专用深度学习神经网络加速硬件加速芯片，该芯片的计算能力达到24Gops，图片处理速度为15fps，功耗3W，可以集成到前端摄像头，或者前端智能设备上，实现对视频数据的实时处理和分析。
2、安防AI摄像头和搭载传统相机的平台
市场上安防摄像头分为两类：一类是传统的RGB摄像头，另一类是搭载AI识别技术的摄像头。
如果是全新的识别摄像头，在前端就能把车信息提取出来，再通过后端做属性分析；如果是传统的摄像头，可以搭载车脸识别模块（类似小米电视盒子的产品）分析视频流，检测车和人，再分析属性。
深瞐智能视频多维信息采集器（搭载传统相机的平台）
手机成为AI芯片新引擎，安防市场终将面临价格战
2017年，AI芯片遍地开花。
AI芯片，目前产业化最快的是图片和视频的大数据处理，用得最多的地方就是视频监控了。2016 年，我国视频监控市场规模已经达到1000亿元。据HIS 研究报告，2013 年－2018 年，IPC SoC芯片的出货数量复合增长率高达 55．9％。
其实，芯片成本非常高，只做神经网络加速器没法用。比如安防领域，要接摄像机，还涉及到调光、ISP、网络传输、视频编解码等，仅有一个神经网络加速器完成不了。
“要跟其他芯片做配合，就要设计一个大的SOC，设计一个大的SOC的一次投片的成本，加上人员工资、流片费、测试费，大概5000万美金。如果不成5000万美金就没了。”王建辉说。
总结AI芯片如此火热的根源，王建辉认为有四大因素：
第一，国家政策在扶持。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，对人工智能产业的发展做出详细的规划和明确的政策支持。规划中表明，人工智能产业要达到发展规划中的产业规模，政府给予资源配置以及保障措施等政策帮助。
去年以来，一级市场对人工智能的景气度高，从芯片、技术平台的基础层到语音识别、计算机视觉的应用层的融资现象都非常火热。
第二，深度学习是一个非常新的技术，底层计算结构比较简单，国内AI芯片公司跟国外的巨头处于同一起跑线，也成为AI红利的收益者。
第三，融资需求。公司做到一定程度之后，需要新的增长点来“讲故事”，其实做芯片非常费钱，而且需要时间，芯片行业如果能做起来也是非常有潜力领域，想象空间大，更容易拿到钱。
第四，手机端对芯片的巨大需求，苹果、小米、华为等厂商纷纷发布AI手机，而手机一年的出货量比安防市场摄像头历年存量还要大。
其实，芯片是一个高投入、高风险的领域。从技术上来看，安防芯片包括ISP、光线等各种senser控制和深度学习算法软件两部分，前者比后者做起来更困难、复杂，也涉及到很多经验的东西。
例如，地平线的芯片就不能单独应用于安防摄像头，它需要接一个海思3516／3519芯片才能工作。地平线的芯片只能做神经网络计算，而海思3516／3519做senser控制和图像压缩、编解码。
不难想象，如果下一代海思芯片加一个神经网络加速器，工艺设计、价格成本一定更低，地平线将面临巨大的市场竞争。
“安防对图像处理是刚需。未来3－5年中国所有的摄像头会换一遍，海康、大华也这么想。安防行业现在还处于相对浑浊的时期，但成熟之后就是拼价格。”王建辉说。
