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Jan 25, 2025
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2025-01-25-AI-NVR-and-Ingenic-A1-solution
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君正的A1系列是针对NVR市场所推出的集成式解决方案，相比于传统的NVR方案，君正方案最大的特色是继承了较强的AI算力，所以君正在这个方案的命名上也刻意的以xVR这样的形式进行命名，以强调其AI算力。
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君正的A1系列是针对NVR市场所推出的集成式解决方案，相比于传统的NVR方案，君正方案最大的特色是继承了较强的AI算力，所以君正在这个方案的命名上也刻意的以xVR这样的形式进行命名，以强调其AI算力。
A1方案的架构和基本规格
以下是A1方案的架构图：
- 主CPU仍然是君正基于MIPS进行深度定制的XBurst2，包含两个CPU核心，单核主频最高1.0GHz-1.4GHz。
- 内置DDR。根据具体型号的不同，A1系列内置有1Gb、2Gb、4Gb不等的DDR，系统设计和实现更容易。对于普通的只作为存储功能使用的NVR产品来讲，1Gb或者2Gb DDR基本就足够了，但是如果要并发支持多路AI或者同时在Display上拼接显示多路IPC的图像，就需要首先把IPC的码流解码出来，这样内存的需求就要大很多。因此为了支持更大的内存空间，A1系列的A1A型号也可以支持外部RAM扩展。
- 内置AI Engine硬件，是A1方案区别于普通NVR方案的一大亮点。AI算力的实现包含两个部分，支持神经网络卷积计算的NNA和支持SIMD指令的CPU协议处理器，这些算力能够把接入NVR的IPC Streaming解码后的图像进行Video AI分析和处理，实现NVR上的视频相关AI功能。A1 NNA单元能够支持的AI算力是1.4T@int8或者5.6T@int4，运行君正的Magik开放AI平台，可支持君正已经在IPC领域布局和应用多年的诸多AI算法。除了NNA以外，A1上还包含一个SIMD512的协处理核，Magik平台上的部分算法应该是也可以利用这个核所提供的SIMD指令来实现一些计算密集型的处理任务。
- 解码能力方面，最高支持4K 90fps H.264/H.265的解码。对于在NVR上进行接入视频的AI处理，以及对单路/多路图像的实时、历史视频进行回放，需要首先使用A1的解码能力对接入的码流进行解码，才能进行下一步的处理，所以要支持并发路数越多，分辨率越高，对于解码能力的要求也就越高。
- 显示接口和性能方面，可以支持HDMI2.0接口，以及4K 60fps的显示。相对应的，也就包含一个Display Engine，用于对多路视频解码后的图像进行缩放、拼接以及显示增强方面的处理。
- 其他外部接口方面，可以支持两个千兆以太网口，以及两个SATA3.0接口用于接两个SATA硬盘，算是NVR的标配。但是USB只能支持到2.0，这样的话接鼠标键盘没有太大问题，但是如果要支持事件录像文件在U盘上快速导出的话，USB2.0的速度就是一个很大的瓶颈。 总体来说，君正的A1系列主要包含以下产品系列：A1L，A1NT，A1X，A1A。
- A1L主要针对4-8路的低成本NVR应用产品。
- A1NT则主要针对当前主流的16路成熟类型的NVR产品。
- A1X和A1A主要面对32路的高规格、差异化的NVR产品形态。
A1方案对于AI的支持
君正A1方案一个比较大的特色，就是其中内置的AI Engine算力，以及在这个AI Engine硬件的基础上能够支持的AI框架Magik。
A1方案所具备的算力是1.4T@int8或者5.6T@int4。严格来说，这个算力放在IPC上，基本上还算是比较有竞争力的，君正的T40/T41，瑞芯微的RV1006大致都是这个规格。但是对于NVR产品来讲，如果要支持对多路IPC Streaming进行AI视频分析，这个算力规格跑2-3路问题不大，但是再多的话估计就比较吃力了。
另外一点，君正对于AI Engine的支持自然是在其规划和布局已久的Magik平台生态上做文章，这样可以把NVR系列与其IPC系列在AI方面的整体规划和安排放在一起，NVR可以直接使用已经在IPC系列上运行非常成熟的诸多视频图像类的算法。对于NVR或者IPC的产品开发商而言，既可以选择君正团队已经基于这个框架开发和训练好的算法，也可以从其中选择第三方团队在Magik平台以及君正芯片上开发好的算法，而如果产品开发商自己有成熟的团队和AI开发能力/模型，更是可以方便的把自己已经训练好的模型移植到Magik平台上，并运行在君正的芯片中。
对NVR产品上引入AI功能的思考
我之前对2024年北美市场上销量比较好的几款NVR产品的形态以及功能列表进行了一些调研，并专门整理了一片笔记。总的来说：
- NVR产品目前主要仍然是POE/以太网连接的天下，有线网络连接的方式更稳定，这一点对于超过8路摄像头接入的情况非常关键。实际上现在市场上也有一些类似Eufy Homebase这样的WiFi NVR的产品，但是绝大多数情况下，要么就是那种Event based的低功耗类型的IPC，大部分情况下多路摄像头不会同时并行上传数据，要么就是只能最多支持4-6路摄像头的接入。毕竟，要能够支持16路甚至32路4K级别图像分辨率的IPC同时接入，对于WiFi而言还是挑战太高。所以可以预期的是，对于NVR这类产品而言，如果要支持的IPC路数比较多，未来还是会以POE和以太网连接为主。
- 也有部分NVR产品在宣传上提出可以支持AI方面的处理，但是基本上能力都比较有限，其对AI的支持，要么是依赖于与NVR搭配的自家IPC上所具备的算力来实现，要么是只能对2-3路摄像头进行NVR端的实时分析。
- NVR的产品形态非常稳定，缺乏有效的产品概念创新，整个市场的竞争形势也比较清楚，基本上就是那几个比较大的NVR厂家在不断的进行一些产品型号上的迭代和微更新。整体而言，缺乏关键的用户痛点和有效的产品应用技术在该品类产品上的持续关注和解决。 也许，在NVR产品上增加端侧的AI功能，多少还是能够给这个产品形态的突破提供一些想象空间，通过这种方式，一些在别的品牌上需要订阅付费才能够使用的功能，就可以在NVR上所具备的AI算力上得到实现，对于NVR的使用体验上也可以有一些显著的提升。 但问题是，时间快进到2025的今天，针对low cost市场的IPC方案，例如爱芯的AX520，瑞芯微的RV1003，都已经普遍具备了0.5T这样级别的算力。而主流IPC产品的方案更是都已经基本具备了1-2T的算力，因此在IPC端已经可以实现大多数常见的人形、车辆、宠物乃至包裹等算法。 那么，在NVR这样的产品形态上增加AI功能的意义何在？
- 可配合接入一些不具备AI功能的非智能、传统的摄像头，在NVR端利用算力对这些传统摄像头的视频数据进行处理，增加AI视频分析所具备的功能。
- NVR应具备远高于IPC平台的AI算力，例如20-30TOPS，这样就可以在NVR上实现一些更复杂的、无法在IPC上实现的AI算法和相关的功能。
- NVR本身所具备的诸如视频分类、搜索、定位查找等方面的使用需求和体验，也可以基于AI NVR所具备的算力，做出更智能的标记，协助用户在使用过程中进行更快速的搜索定位和分类的功能。
参考资料
- AI Introduction PPT From Ingenic