华为海思芯片通过以下方式应对智能安防领域的技术挑战：

应对全天候图像捕获挑战

• 多光谱融合技术：针对夜间道路监控、地下车库等暗光场景，采用多光谱融合技术，让图像达到暗光全彩效果，丰富细节纹理，可精准捕获车牌及车内人脸信息，解决传统补光的 “光污染” 问题。
• 深度学习降噪技术：在夜晚人流密集的街道、商区等光照不足场景，利用基于深度学习的降噪处理技术，分离不同形态噪声与细节并针对性处理，大幅提升低照场景成像效果。
• 大气光检测技术：基于 AI 的大气光检测技术，可在雨雪雾等恶劣天气场景下，准确识别天气干扰并实时输出图像传输系数，复原清晰实景图像。
• 数字稳像技术：针对高速移动场景，采用陀螺仪数字融合处理方式的数字稳像技术，提高运动场景下成像稳定性，稳像质量达光学防抖级别效果。
• 定制 ISP 处理技术：考虑到 AI 对视频数据需求与人眼不同，定制开发新的 ISP 处理技术，使输出的视频格式及数据分布更适合 AI 算法处理，提升 AI 算法检测率和识别率。

应对价值数据获取、存储和带宽成本挑战

• 智能编码技术：将 AI 和视频编码技术结合，支持三级动态码率预测控制技术、人眼感知显著性导向编码、价值目标倾向编码等，有效将码率集中在关键视频内容上，与传统 CBR 相比，平均降低 50% 的码率、最高可降低 70%，降低存储与传输成本。
• 提升算力与降低成本：基于最新一代 NPU 架构，成倍提升 AI 算力的同时显著降低单位算力成本，解决算力稀缺问题。
• 端侧自学习平台：通过端侧自学习智能平台，在模型发布后继续在端侧进行自适应训练，提高设备对安装和环境的适应性，提升 AI 模型成熟度和学习效率，进而提高价值数据获取的准确性和效率。

应对 AI 技术挑战

• 提供算法辅助优化工具：面向行业合作伙伴提供全流程算法辅助优化工具，降低算法开发难度，提升开发效率，降低 AI 开发门槛，促进产业 AI 化推进。

应对视频分辨率升级挑战

• 推动 8K 视频产业化：海思率先发布支持 8KP30 的视频捕获及编码芯片，还发布了支持 8K/120 帧的解码及显示芯片，持续推动 8K 视频产业化落地，以满足更高分辨率视频处理需求。