傳(chuan)統的(de)安防企業(ye)、新(xin)興的(de)AI初創(chuang)企業(ye)，開始積極(ji)從技(ji)術(shu)各個維(wei)度(du)擁抱人工智能，在模(mo)式(shi)識(shi)別基(ji)礎理(li)論(lun)、圖像處理(li)、計算機視覺以及語音信息處理(li)展開了集中研究(jiu)與(yu)持續創(chuang)新(xin)，探索模(mo)式(shi)識(shi)別機理(li)以及有效計算方法(fa)，為解決應用實(shi)踐問題提供了關鍵技(ji)術(shu)，具備了原創(chuang)性技(ji)術(shu)的(de)突破能力。

    很多企業(ye)推出了(le)系(xi)(xi)列化的前后端AI安防(fang)產品，理論上滿(man)足了(le)許多典型場景(jing)下的實戰應(ying)用(yong)需求(qiu)。人工智(zhi)能技術的不斷進步，傳統(tong)的被動(dong)防(fang)御安防(fang)系(xi)(xi)統(tong)將升級成為主動(dong)判斷和預警的智(zhi)慧(hui)安防(fang)系(xi)(xi)統(tong)；安防(fang)從(cong)單(dan)一的安全領(ling)域有望向(xiang)多行業(ye)應(ying)用(yong)、提(ti)升生產效率、提(ti)高生活智(zhi)能化程度方向(xiang)發展，為更多的行業(ye)和人群提(ti)供可視化、智(zhi)能化解決方案。

    本期的(de)(de)(de)智(zhi)能(neng)內參(can)，我(wo)們推薦中國科學(xue)院自動化(hua)研究所出品的(de)(de)(de)報告(gao)《安防(fang)+AI人工(gong)智(zhi)能(neng)工(gong)程(cheng)化(hua)白皮(pi)書》，系統梳理總結當前安防(fang)+AI的(de)(de)(de)發(fa)展現狀，尤其重點分(fen)析指出了智(zhi)慧安防(fang)領域存在的(de)(de)(de)八(ba)(ba)大(da)限制性因(yin)素，以及智(zhi)慧安防(fang)的(de)(de)(de)八(ba)(ba)大(da)新的(de)(de)(de)發(fa)展趨勢，供學(xue)術界及實業界的(de)(de)(de)學(xue)者、專家參(can)考。

    以下(xia)為智(zhi)能內(nei)參整理(li)呈現(xian)的干貨：

    一(yi)、安(an)防+AI的前世今生

    1、AI的發展歷程

    從20世(shi)紀50年代(dai)開始，AI的發展經歷(li)了三(san)個(ge)階(jie)段：

    1、20世紀50年(nian)(nian)代(dai)—80年(nian)(nian)代(dai)：形成了基(ji)本的人工智(zhi)能(neng)，但還(huan)遠(yuan)(yuan)遠(yuan)(yuan)不及智(zhi)能(neng)化水平。

    2、20世紀(ji)80年(nian)代—90年(nian)代末：專(zhuan)家(jia)系統得(de)到快速發展，數學(xue)模(mo)型有重大(da)突破。

    3、21世(shi)紀初—至今：隨著大數據的(de)積聚、算(suan)法理論的(de)革新(xin)、計算(suan)能力(li)的(de)提升，尤其是深度學習技術的(de)發展(zhan)，機器實現了分析數據，擁有了自主學習的(de)能力(li)。

    ▲AI的發(fa)展歷程(cheng)

    2、AI產品化近在眼前

    得(de)益于基礎硬件(jian)的(de)強化與(yu)軟件(jian)框架的(de)優化，使(shi)這一輪人(ren)工(gong)智(zhi)能的(de)爆(bao)發(fa)式增(zeng)長得(de)以實現。而基礎應用技術(shu)的(de)進(jin)一步研發(fa)則使(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能從抽象技術(shu)實現了向可及性產品與(yu)服務的(de)轉變。

    ▲深度學習人工智能的技術架(jia)構

    這種產(chan)品化(hua)是建(jian)立(li)在現在的三大技術框架之上的，分別是基礎硬件(jian)層、軟件(jian)框架層和算法框架：

    基(ji)礎硬件層為(wei)算(suan)法提(ti)供(gong)了基(ji)礎計(ji)算(suan)能力。涵蓋GPU、CPU、FPGA、ASIC。

    ▲基礎硬件提供(gong)基礎算力(li)，四大類(lei)硬件特點

    軟件(jian)框架層(ceng)實現算(suan)法(fa)(fa)的(de)模(mo)塊化封裝，為應用(yong)開發(fa)提供(gong)(gong)集成(cheng)軟件(jian)工(gong)具(ju)包。該層(ceng)涵蓋范圍包括針對算(suan)法(fa)(fa)實現開發(fa)的(de)各類應用(yong)及算(suan)法(fa)(fa)工(gong)具(ju)包，為上(shang)層(ceng)應用(yong)開發(fa)提供(gong)(gong)了算(suan)法(fa)(fa)調用(yong)接(jie)口(kou)，提升(sheng)應用(yong)實現的(de)效率。

    算法框架(jia)是人工智(zhi)(zhi)能核心生(sheng)態圈(quan)建(jian)立(li)的(de)關鍵環節(jie)，是決定人工智(zhi)(zhi)能技術、產業(ye)、應用的(de)核心環節(jie)，是人工智(zhi)(zhi)能核心生(sheng)態圈(quan)建(jian)立(li)的(de)基礎和關鍵。

    當前人工智能(neng)(neng)的(de)商業化(hua)實現(xian)(xian)主要是基(ji)于計算機視覺(jue)、智能(neng)(neng)語音、自(zi)然(ran)語言處理等基(ji)礎應用技(ji)術實現(xian)(xian)，并(bing)形(xing)成了(le)相應的(de)產品(pin)或服務(wu)。

    目前國內(nei)外人(ren)工智能企業應用的(de)技術主(zhu)要是計算(suan)機視覺(jue)和智能語(yu)音(yin)語(yu)義兩個方面(mian)。

    ▲國(guo)內外人(ren)工(gong)智(zhi)能企(qi)業應用技術分(fen)布，計算機(ji)視覺(jue)占比(bi)較高

    3、各國政策和智(zhi)慧安防(fang)

    人(ren)工智(zhi)能被認為是第四次工業革(ge)命的主要推(tui)動技術，獲得了各行業的極大關注。為了抓住AI發展的戰略機遇，越(yue)來(lai)越(yue)多的國(guo)家(jia)和(he)組織(zhi)已經相繼(ji)制(zhi)定(ding)國(guo)家(jia)層面(mian)的發展規劃。

    ▲世界人工智能(neng)產業政策(ce)指(zhi)導

    中國高度重視(shi)人工(gong)智(zhi)能發(fa)展，2015年后密集發(fa)布人工(gong)智(zhi)能相關政策和(he)規劃。

    ▲中國高(gao)度重視人工智(zhi)能(neng)發展

    在(zai)人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)應(ying)用(yong)(yong)領域，我(wo)國智(zhi)(zhi)慧安防領域走在(zai)了(le)世界的(de)最前沿。在(zai)國內(nei)眾多關(guan)于人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)的(de)政策、發文、規劃中(zhong)多次提到將人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)技(ji)術應(ying)用(yong)(yong)于公共(gong)安全領域，進(jin)行技(ji)術創新(xin)、產(chan)品(pin)和應(ying)用(yong)(yong)創新(xin)，同(tong)時相關(guan)部門也提出并發布了(le)在(zai)視頻監控應(ying)用(yong)(yong)中(zhong)基(ji)于人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)的(de)視頻圖像(xiang)處理技(ji)術標準(zhun)。

    4、智(zhi)能(neng)安防時代到來(lai)

    全球AI相關(guan)產品業規模龐大。據中國人工智(zhi)能學(xue)會和羅(luo)蘭貝格(ge)咨詢公(gong)司預測，2016年(nian)至(zhi)2025年(nian)，全球人工智(zhi)能市場規模年(nian)均增速超過(guo)40%，2025年(nian)將達到3萬億美(mei)元。

    ▲全(quan)球人(ren)工智(zhi)能市場規模預測

    在這個技術(shu)大背(bei)景之下，我國人工(gong)智能產業初具優勢。中(zhong)國電子學會(hui)公開(kai)數(shu)據顯示，2017年(nian)，中(zhong)國人工(gong)智能核心(xin)(xin)產業規(gui)模(mo)已達到(dao)56億美元左右，預計2020年(nian)，中(zhong)國人工(gong)智能核心(xin)(xin)產業規(gui)模(mo)將超過220億美元，年(nian)均增速接近65%。

    ▲中國人工智能市場規模預(yu)測，產業(ye)初具優(you)勢

    按照(zhao)中(zhong)國(guo)(guo)信息通(tong)信研究院的(de)統計(ji)結(jie)果，目前中(zhong)國(guo)(guo)人工智能市(shi)(shi)場(chang)主要由五(wu)個(ge)領(ling)域構(gou)成，按照(zhao)市(shi)(shi)場(chang)規模(mo)從高到低分別為：機器視覺占比(bi)37%，語(yu)音識別占比(bi)22%，自然語(yu)言處理占比(bi)16%，基礎算法及(ji)平臺占比(bi)14%，芯片占比(bi)11%。其中(zhong)，由于近(jin)幾(ji)年中(zhong)國(guo)(guo)互聯網娛樂、廣告傳(chuan)播和公(gong)共安(an)全視頻監控市(shi)(shi)場(chang)的(de)高速發(fa)展(zhan)，計(ji)算機視覺市(shi)(shi)場(chang)規模(mo)以(yi)37%占比(bi)大幅領(ling)先。

    ▲2017年人(ren)工智能市場結構(gou)，計(ji)算機視(shi)覺占(zhan)主比大(da)幅領先(xian)

    ▲2017年中國計算機視覺行(xing)業市(shi)場構成(cheng)，安防占據大部(bu)分(fen)

    在(zai)機(ji)器(qi)視覺(jue)領域市場構成(cheng)中(zhong)，安(an)防(fang)行業(ye)(ye)以(yi)67.9%占據大部分份額，這(zhe)得益于中(zhong)國(guo)公共(gong)安(an)全視頻監控建設的(de)(de)(de)龐大市場。隨著(zhu)(zhu)高(gao)清(qing)視頻、智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)分析、云(yun)計(ji)算和大數(shu)據等相關技術的(de)(de)(de)發(fa)展，安(an)防(fang)系統(tong)正在(zai)從傳統(tong)的(de)(de)(de)被動(dong)防(fang)御升(sheng)級成(cheng)為(wei)(wei)主(zhu)動(dong)判(pan)斷和預(yu)警的(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)防(fang)御。安(an)防(fang)行業(ye)(ye)也從單(dan)一的(de)(de)(de)安(an)全領域向多元(yuan)化(hua)(hua)(hua)行業(ye)(ye)應用方(fang)向發(fa)展，旨在(zai)提升(sheng)生產(chan)效率、提高(gao)生活(huo)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)化(hua)(hua)(hua)程度，為(wei)(wei)更多的(de)(de)(de)行業(ye)(ye)和人群提供可(ke)視化(hua)(hua)(hua)、智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)化(hua)(hua)(hua)解決方(fang)案。隨著(zhu)(zhu)、智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)建筑、智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)慧交通等智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)化(hua)(hua)(hua)產(chan)業(ye)(ye)的(de)(de)(de)帶動(dong)，智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)慧安(an)防(fang)也將(jiang)保持(chi)高(gao)速增長。預(yu)計(ji)在(zai)2020年全球(qiu)產(chan)業(ye)(ye)規模實現106億美元(yuan)，中(zhong)國(guo)會達(da)到20億美元(yuan)。

    而在安防(fang)行業(ye)，人工智能應用(yong)發(fa)展(zhan)最快(kuai)的(de)是(shi)人臉識別(bie)。

    ▲人(ren)臉(lian)識(shi)別(bie)市場(chang)規模發展最快

    二、智慧安防生(sheng)態

    現階段，智慧安防行業生(sheng)態可為五個大類，分(fen)別是應用、技術(shu)、框架、平臺、芯片。

    ▲智(zhi)慧安防生態圈

    1、基礎硬(ying)件

    這里的基礎(chu)硬件(jian)特(te)別強調芯(xin)片廠(chang)商，目(mu)前主要的AI核心芯(xin)片供應(ying)商如下圖(tu)所示：

    ▲目前主要(yao)AI芯(xin)片廠商  

    GPU主要應用(yong)在數據(ju)中心，其特點(dian)是產品上市快，缺點(dian)是功(gong)耗高(gao)。安防應用(yong)中，GPU芯片基本被英偉達壟斷。

    ▲人(ren)工(gong)智能(neng)應(ying)用，安(an)防(fang)業內GPU芯片被英偉達壟斷

    安防領(ling)頭企業不乏基于GPU的視(shi)頻監控產品(pin)，如下圖所示：

    ▲安防(fang)+AI典(dian)型落地(di)應用產品

    FPGA在中(zhong)(zhong)心(xin)推理及數(shu)據中(zhong)(zhong)心(xin)也有較多應(ying)用(yong)，與GPU比，FPGA的功耗優勢明顯。安防應(ying)用(yong)中(zhong)(zhong)，FPGA主要廠家有Xilinx、Intel（原Altera）等。

    ASIC主要應用于端(duan)側推理(li)，由于端(duan)側應用的(de)多樣性(xing)(xing)、復雜性(xing)(xing)以及對高性(xing)(xing)價(jia)比述求等原因，ASIC廠(chang)家很(hen)多，例如：寒武紀、海(hai)思(si)、地(di)平(ping)線、比特大陸等，同時提供(gong)的(de)方(fang)案也多。2018年安防市場ASIC競爭非常激烈，下圖是(shi)根據網絡數據整理(li)的(de)各ASIC芯片(pian)上市進(jin)度。其中，海(hai)思(si)的(de)布(bu)局非常密集。

    ▲ASIC芯(xin)片上(shang)市快，布局密(mi)集

    2、軟件框架

    軟(ruan)(ruan)件(jian)框架技術仍(reng)掌握在亞馬遜(xun)、微軟(ruan)(ruan)、谷歌、百度等科技巨頭手(shou)中，是深度學習人工(gong)智能的核心。

    算法(fa)框架是人(ren)工智能核心生態圈建立的關鍵環節。實現算法(fa)的模塊(kuai)化封裝，為(wei)(wei)應用(yong)(yong)開(kai)發提(ti)供集成軟件(jian)工具(ju)包，包括針對(dui)算法(fa)實現開(kai)發的各類應用(yong)(yong)及算法(fa)工具(ju)包，為(wei)(wei)上(shang)層應用(yong)(yong)開(kai)發提(ti)供了算法(fa)調用(yong)(yong)接(jie)口等(deng)服務。

    3、基礎算(suan)法

    安防行(xing)業(ye)(ye)的(de)算(suan)(suan)法(fa)(fa)企業(ye)(ye)總體(ti)來說可以分為兩大(da)(da)(da)類。第(di)一(yi)大(da)(da)(da)類是商湯(tang)、曠視、云從、依圖、中科(ke)神探(tan)等CV企業(ye)(ye)；第(di)二大(da)(da)(da)類是海康、大(da)(da)(da)華(hua)、宇(yu)視，也(ye)開始AI算(suan)(suan)法(fa)(fa)技術布局。隨著各(ge)企業(ye)(ye)的(de)投入(ru)進(jin)一(yi)步加大(da)(da)(da)，視頻識別(bie)算(suan)(suan)法(fa)(fa)準確率大(da)(da)(da)幅度提(ti)升。例(li)如人臉識別(bie)算(suan)(suan)法(fa)(fa)，在(zai)特定條(tiao)件下(xia)，已經達到很(hen)高的(de)水平。

    此外，在圖像分類、物體(ti)檢測等方面，計算機的識(shi)別率都已經遠遠超越了人類平均水平。

    4、產品及行業應用

    除了(le)傳統的海康、大華、宇視、科達、天地偉業、東方網力等安防廠商外，CV廠商和云平臺(tai)供(gong)應商也逐步開始提供(gong)產(chan)品和行(xing)業應用。

    除(chu)了前文提到(dao)的云中(zhong)心產品，各企業基(ji)本已經完成邊緣(yuan)智能產品序列化。隨著邊緣(yuan)和中(zhong)心產品的豐富，用(yong)戶(hu)開(kai)始對應(ying)用(yong)業務(wu)提出(chu)了更(geng)高的要求。從目前行(xing)業情(qing)況來看，無(wu)論是(shi)傳統安防企業，還(huan)是(shi)CV和云平(ping)臺企業，在業務(wu)應(ying)用(yong)上雖有(you)部分提升，但(dan)仍以典型通用(yong)應(ying)用(yong)為(wei)主。

    ▲主流廠家邊緣/中心智能產品豐富，用戶更重視實際應用

    三、典(dian)型智慧安防應用

    隨(sui)(sui)著AI在安(an)(an)防行(xing)業(ye)(ye)的(de)滲透和(he)深層次(ci)應(ying)用技術(shu)的(de)研究開發，當前安(an)(an)防行(xing)業(ye)(ye)已經呈現“無AI，不安(an)(an)防”的(de)新(xin)趨勢，各安(an)(an)防監控廠(chang)商(shang)全線產品AI化已經是(shi)當前不爭的(de)事(shi)實(shi)，同時也成為各廠(chang)商(shang)的(de)新(xin)戰略(lve)。隨(sui)(sui)著AI在安(an)(an)防行(xing)業(ye)(ye)的(de)深入落地，AI在安(an)(an)防領(ling)域尤其是(shi)視頻(pin)監控領(ling)域的(de)產品形(xing)態及應(ying)用模式也開始趨于穩(wen)定，安(an)(an)防行(xing)業(ye)(ye)的(de)AI技術(shu)主(zhu)要集中在人臉識別(bie)、車輛識別(bie)、行(xing)人識別(bie)、行(xing)為識別(bie)、結構化分(fen)析、大規模視頻(pin)檢索等方(fang)向(xiang)。 

    安(an)防行業的AI應用場景(jing)分(fen)為卡(ka)(ka)口(kou)(kou)場景(jing)和非卡(ka)(ka)口(kou)(kou)場景(jing)，前(qian)者指(zhi)光線、角度等條件可控的應用場景(jing)，以(yi)車輛卡(ka)(ka)口(kou)(kou)及人臉(lian)卡(ka)(ka)口(kou)(kou)為主；后者指(zhi)普通治安(an)監控視頻(pin)場景(jing)。其中，卡(ka)(ka)口(kou)(kou)場景(jing)約占監控攝像(xiang)機總量的1%-3%，剩余的均為非卡(ka)(ka)口(kou)(kou)場景(jing)監控視頻(pin)。

    1、卡(ka)口場(chang)景：人臉身份(fen)確(que)認應用

    人(ren)(ren)臉(lian)身(shen)份確(que)認應用以(yi)公安行業人(ren)(ren)員布控為代(dai)表，在關鍵點位部(bu)署人(ren)(ren)臉(lian)抓拍(pai)攝像機，通過后端人(ren)(ren)臉(lian)識(shi)別(bie)服(fu)務器對抓拍(pai)到的(de)(de)人(ren)(ren)臉(lian)進行分析識(shi)別(bie)，同時與人(ren)(ren)臉(lian)黑名單庫進行比對。隨(sui)著(zhu)人(ren)(ren)員布控應用的(de)(de)增強，已經初顯效果。例(li)如近期的(de)(de)“張(zhang)學友演唱(chang)會”抓獲疑犯就(jiu)是卡(ka)口(kou)場(chang)景確(que)認的(de)(de)身(shen)份。

    2、卡口場景：人臉身份驗(yan)證應用

    人(ren)臉(lian)(lian)(lian)身份(fen)驗證(zheng)應(ying)用(yong)逐漸普遍。常見的人(ren)臉(lian)(lian)(lian)白名單應(ying)用(yong)已經在很(hen)多行(xing)業落地，比如人(ren)臉(lian)(lian)(lian)門(men)禁、人(ren)臉(lian)(lian)(lian)速通門(men)、人(ren)臉(lian)(lian)(lian)考勤、人(ren)員(yuan)(yuan)身份(fen)確認等，廣泛應(ying)用(yong)于企業、各類園區(qu)等場景。除實(shi)現基礎的人(ren)臉(lian)(lian)(lian)識別應(ying)用(yong)外，人(ren)臉(lian)(lian)(lian)門(men)禁還可以(yi)防(fang)止通過照(zhao)片(pian)、視頻等人(ren)臉(lian)(lian)(lian)假冒行(xing)為(wei)，切(qie)實(shi)保障出(chu)入口人(ren)員(yuan)(yuan)安全(quan)管控(kong)及日常人(ren)員(yuan)(yuan)管理等。

    3、卡口場景：車輛(liang)識別應用

    車(che)(che)輛識(shi)別(bie)技(ji)術是公安實戰中應(ying)用(yong)最成(cheng)熟(shu)、效果最明顯的技(ji)術之(zhi)一。借助遍布全(quan)國(guo)各(ge)地交通(tong)要道的車(che)(che)輛卡口(kou)，車(che)(che)牌識(shi)別(bie)使(shi)得“以(yi)車(che)(che)找人”成(cheng)為現(xian)實，成(cheng)功協(xie)助警方(fang)破獲各(ge)類案件。車(che)(che)輛識(shi)別(bie)技(ji)術已經從初級的基于(yu)車(che)(che)牌的車(che)(che)輛識(shi)別(bie)應(ying)用(yong)階段，發展到車(che)(che)型識(shi)別(bie)、套牌車(che)(che)識(shi)別(bie)等精準的車(che)(che)輛識(shi)別(bie)應(ying)用(yong)階段。

    4、非卡口場景：視頻結構化分析(xi)與快速檢索應用(yong)

    在視(shi)頻(pin)結構(gou)(gou)化(hua)(hua)分(fen)析與快(kuai)速檢索(suo)應用中(zhong)，視(shi)頻(pin)結構(gou)(gou)化(hua)(hua)業務功能(neng)是對視(shi)頻(pin)中(zhong)的(de)(de)機(ji)動(dong)(dong)車(che)(che)、非機(ji)動(dong)(dong)車(che)(che)、行(xing)(xing)人等活動(dong)(dong)目標進行(xing)(xing)分(fen)類檢測；同時提取目標小圖和場景大圖寫入存(cun)儲設備中(zhong)，便于后續的(de)(de)快(kuai)速查詢及智(zhi)能(neng)檢索(suo)。通過視(shi)頻(pin)結構(gou)(gou)化(hua)(hua)業務快(kuai)速分(fen)析并提取出視(shi)頻(pin)中(zhong)感興(xing)趣目標的(de)(de)特征屬性信息，用戶能(neng)夠(gou)高效(xiao)獲(huo)取案(an)事(shi)件相關線索(suo)，促進大安防時代視(shi)頻(pin)數據從看清跨入到看懂的(de)(de)階段。

    5、非(fei)卡口場景(jing)：行(xing)為分析輔助安防(fang)應用(yong)

    行(xing)(xing)為分析可輔助安(an)防應用(yong)(yong)。通過行(xing)(xing)為分析系統(tong)對(dui)人員(yuan)的(de)異(yi)常行(xing)(xing)為進(jin)(jin)行(xing)(xing)分析處(chu)理，可應用(yong)(yong)于重點(dian)區域防范、重要(yao)物品監(jian)(jian)視、可疑(yi)危險(xian)物品遺留等行(xing)(xing)為的(de)機器識別(bie)；也可對(dui)人員(yuan)的(de)異(yi)常行(xing)(xing)為進(jin)(jin)行(xing)(xing)報警(jing)，極(ji)大提升了視頻監(jian)(jian)控(kong)的(de)應用(yong)(yong)效率。

    四、智慧安防(fang)規模應(ying)用的八大限(xian)制性因(yin)素

    雖(sui)然(ran)人工智能(neng)技術(shu)飛(fei)速發展(zhan)，但在產品(pin)化和(he)實踐應(ying)(ying)用(yong)中，依然(ran)存(cun)在很(hen)多問題。在過去幾(ji)年，人工智能(neng)熱度很(hen)高(gao)(gao)(gao)，但實際(ji)上只(zhi)完成了(le)“概念(nian)模型(xing)”的建立，尚未(wei)達到“有效利用(yong)”的理想效果。現階段(duan)限制規(gui)模應(ying)(ying)用(yong)主要(yao)有八個因素：成本(ben)(ben)高(gao)(gao)(gao)昂、算法(fa)場景限制高(gao)(gao)(gao)、布(bu)點困難、網(wang)絡和(he)安全要(yao)求(qiu)更(geng)(geng)高(gao)(gao)(gao)、深度應(ying)(ying)用(yong)不足、系統(tong)性(xing)頂層(ceng)設計、缺乏行(xing)業標準與評估體系和(he)用(yong)戶學習與組織保障成本(ben)(ben)更(geng)(geng)高(gao)(gao)(gao)。

    成(cheng)本(ben)高(gao)(gao)昂(ang)。當前(qian)，影響“安(an)防+AI”產品解決方案規模化應用的(de)因素有很多，成(cheng)本(ben)高(gao)(gao)昂(ang)是(shi)眾多原因之一。從一個典型(xing)(xing)中大型(xing)(xing)城市(shi)級公共安(an)全視頻監控聯網項目各部(bu)分成(cheng)本(ben)占比情況(kuang)可(ke)以清晰看出成(cheng)本(ben)是(shi)“安(an)防+AI”發展的(de)重(zhong)要瓶(ping)頸(jing)。

    ▲安(an)防(fang)+AI與傳統(tong)安(an)防(fang)兩(liang)周方案建設成本比對(dui)  

    算(suan)法限制高。人工智能算(suan)法的泛化能力是模式識別問(wen)題長期面(mian)臨(lin)的一個問(wen)題，也(ye)是現階段(duan)的主要瓶頸。

    由于訓練好的(de)(de)(de)模型用在(zai)變(bian)化的(de)(de)(de)場(chang)景中(zhong)性能(neng)(neng)(neng)(neng)往往會明顯(xian)下降，因(yin)此在(zai)實(shi)際使用中(zhong)，必(bi)須對場(chang)景進行嚴(yan)格定義，或(huo)者從(cong)設計上將智能(neng)(neng)(neng)(neng)算法(fa)定位(wei)為(wei)對指標(biao)不(bu)敏感的(de)(de)(de)輔助(zhu)功能(neng)(neng)(neng)(neng)。在(zai)比較成熟的(de)(de)(de)應用中(zhong)，如(ru)智能(neng)(neng)(neng)(neng)交(jiao)通中(zhong)的(de)(de)(de)過車及(ji)違(wei)章抓(zhua)拍、機場(chang)車站的(de)(de)(de)人證(zheng)對比等，都需要具(ju)體(ti)的(de)(de)(de)工程安裝方(fang)案。這種(zhong)做(zuo)法(fa)在(zai)技(ji)術(shu)不(bu)夠成熟的(de)(de)(de)條件下有效實(shi)現了商業價(jia)值(zhi)，但缺點(dian)同樣明顯(xian)：一方(fang)面(mian)，對已有設備(bei)的(de)(de)(de)改造需要增(zeng)加施工成本，影(ying)響人工智能(neng)(neng)(neng)(neng)算法(fa)對傳統應用的(de)(de)(de)滲透；另(ling)一方(fang)面(mian)，也限制了獲取有效素(su)材(cai)的(de)(de)(de)效率，影(ying)響算法(fa)指標(biao)的(de)(de)(de)進一步提升(sheng)。

    布點困難(nan)。人(ren)工智能往(wang)往(wang)有(you)特定的場(chang)景(jing)要(yao)求，只有(you)在特定場(chang)景(jing)下才能保持較好的識別(bie)率。進行人(ren)臉識別(bie)的攝像機，需要(yao)嚴格(ge)遵從公安部發出(chu)的政策標準，導致大幅度(du)

    降低人臉識別(bie)的可(ke)應(ying)用(yong)空間，也大幅(fu)度(du)提升了施(shi)工(gong)難度(du)。

    ▲人臉(lian)識別攝像機使用場景模擬示意圖

    網絡(luo)和安全要求更(geng)高(gao)(gao)。近年來，人工(gong)(gong)智能(neng)技(ji)術的(de)(de)蓬勃(bo)發(fa)(fa)展賦予(yu)了安防(fang)監控系統(tong)更(geng)加多樣化(hua)的(de)(de)業務(wu)功能(neng)，將安防(fang)監控行業的(de)(de)市場空間進一步拓(tuo)寬，使安防(fang)監控系統(tong)在各(ge)行各(ge)業得到(dao)(dao)廣泛(fan)部署。但(dan)從風險(xian)角(jiao)度而言(yan)，在AI與安防(fang)融合發(fa)(fa)展的(de)(de)進程(cheng)中(zhong)，將大(da)量非結構(gou)化(hua)視頻轉化(hua)為可(ke)快(kuai)速檢索的(de)(de)結構(gou)化(hua)數據，一旦網絡(luo)被攻擊，數據泄(xie)漏后的(de)(de)損失將更(geng)為惡化(hua)；另一方面人工(gong)(gong)智能(neng)將大(da)量視頻、圖(tu)片集中(zhong)到(dao)(dao)云中(zhong)心，對(dui)網絡(luo)帶寬提(ti)出了更(geng)高(gao)(gao)要求。

    深度(du)應(ying)用不足。視(shi)頻監控系統產生的(de)(de)數(shu)據量龐(pang)大，而(er)且(qie)日趨多元化(hua)，但現階段(duan)(duan)存在一些數(shu)據的(de)(de)利用率低(di)、真(zhen)正解決客戶(hu)實(shi)戰問(wen)題的(de)(de)能力還有待于(yu)提高和基于(yu)結構(gou)化(hua)視(shi)頻數(shu)據的(de)(de)深度(du)智能應(ying)用尚處(chu)于(yu)初級階段(duan)(duan)。

    系(xi)統(tong)(tong)性(xing)頂層設計(ji)。安(an)防(fang)+AI解決(jue)方(fang)案(an)在傳統(tong)(tong)安(an)防(fang)的(de)(de)(de)基礎之上不僅對布點(dian)、網絡、存儲(chu)等提出新的(de)(de)(de)挑戰(zhan)，還在組成(cheng)上多出了(le)視圖分析系(xi)統(tong)(tong)、大數據研判系(xi)統(tong)(tong)、視圖資源(yuan)歸(gui)檔(dang)、對外(wai)接口服(fu)務，以及(ji)最重要(yao)也(ye)是(shi)(shi)(shi)必(bi)不可少的(de)(de)(de)告警、審核、輔助研判及(ji)抓捕一系(xi)列流(liu)程配(pei)合。安(an)防(fang)+AI方(fang)案(an)融(rong)入(ru)了(le)更(geng)多的(de)(de)(de)系(xi)統(tong)(tong)集(ji)成(cheng)的(de)(de)(de)同時，不論(lun)是(shi)(shi)(shi)前(qian)期的(de)(de)(de)科學選(xuan)點(dian)，還是(shi)(shi)(shi)后期的(de)(de)(de)研判抓捕，以及(ji)組織、流(liu)程保障等人的(de)(de)(de)因素貫穿(chuan)始終。因此(ci)，安(an)防(fang)+AI解決(jue)方(fang)案(an)需要(yao)進行前(qian)瞻性(xing)、系(xi)統(tong)(tong)性(xing)、科學的(de)(de)(de)頂層設計(ji)，這是(shi)(shi)(shi)能否真(zhen)正落地(di)、取得豐富實戰(zhan)效果的(de)(de)(de)前(qian)提。

    缺乏行(xing)業(ye)(ye)標(biao)準(zhun)(zhun)與(yu)評(ping)估體系。當前情況下，安防(fang)+AI算法、產(chan)品及解決(jue)方案以企(qi)業(ye)(ye)標(biao)準(zhun)(zhun)為主，應(ying)逐步建(jian)立面(mian)向(xiang)實(shi)戰應(ying)用的(de)行(xing)業(ye)(ye)標(biao)準(zhun)(zhun)。鑒(jian)于人工智(zhi)能(neng)技(ji)術飛速發(fa)展的(de)現(xian)狀，現(xian)階(jie)段全面(mian)建(jian)立統(tong)一的(de)行(xing)業(ye)(ye)標(biao)準(zhun)(zhun)有(you)可(ke)能(neng)會傷害安防(fang)行(xing)業(ye)(ye)的(de)健(jian)康(kang)發(fa)展，但安防(fang)+AI算法、產(chan)品及解決(jue)方案的(de)評(ping)估體系應(ying)盡(jin)快構建(jian)。

    用(yong)戶(hu)學(xue)習(xi)與組織(zhi)保障(zhang)成本更高。AI產品方案在(zai)安防行(xing)業的(de)落地，對用(yong)戶(hu)來說：如何使用(yong)好這樣一套系(xi)統，讓(rang)系(xi)統發(fa)揮出它最大(da)的(de)功(gong)效是一個(ge)全新的(de)挑戰，這個(ge)挑戰不(bu)僅(jin)源于對顛覆原有(you)以往任(ren)何技術手(shou)段的(de)不(bu)斷學(xue)習(xi)和經(jing)驗(yan)總結，更來自于用(yong)戶(hu)自身的(de)組織(zhi)和制(zhi)度如何保障(zhang)系(xi)統的(de)有(you)效運轉。

    五、八(ba)大新(xin)趨勢造就(jiu)智慧(hui)安防新(xin)未來

    工程的(de)(de)(de)(de)科學布點。工智(zhi)能(neng)的(de)(de)(de)(de)強場景化特點，決定(ding)了(le)在智(zhi)慧(hui)安防應用中，攝像機的(de)(de)(de)(de)使用位置、覆蓋范圍受(shou)到很大(da)限制。相同(tong)數量的(de)(de)(de)(de)攝像機，在一個(ge)(ge)城市中的(de)(de)(de)(de)開放區域，安裝于不(bu)同(tong)的(de)(de)(de)(de)位置，所(suo)能(neng)起到的(de)(de)(de)(de)作用顯(xian)然(ran)是不(bu)同(tong)的(de)(de)(de)(de)。一個(ge)(ge)智(zhi)慧(hui)安防系統(tong)如何在有限的(de)(de)(de)(de)攝像機資源覆蓋情況下(xia)，達到最優的(de)(de)(de)(de)防范效(xiao)果？這就對系統(tong)方案設計、布點設計提(ti)出了(le)更高的(de)(de)(de)(de)要(yao)求。

    產品的(de)(de)(de)(de)云(yun)(yun)端(duan)(duan)結(jie)合。目前安(an)防系統中，常見的(de)(de)(de)(de)中心(xin)計算(suan)架(jia)構問(wen)(wen)題(ti)(ti)已經日(ri)趨嚴重，主要(yao)體(ti)現為網絡傳輸帶寬問(wen)(wen)題(ti)(ti)、及時(shi)(shi)性問(wen)(wen)題(ti)(ti)得不到(dao)有效解(jie)決(jue)。邊緣計算(suan)的(de)(de)(de)(de)出(chu)現有效緩解(jie)了(le)上(shang)述問(wen)(wen)題(ti)(ti)。云(yun)(yun)計算(suan)聚焦非實時(shi)(shi)、長周期數(shu)據(ju)(ju)(ju)以(yi)及業(ye)務決(jue)策(ce)場(chang)景(jing)，而邊緣計算(suan)在實時(shi)(shi)性、短(duan)周期數(shu)據(ju)(ju)(ju)以(yi)及本地(di)決(jue)策(ce)等(deng)場(chang)景(jing)方面有不可替代(dai)的(de)(de)(de)(de)作用(yong)。這使得云(yun)(yun)端(duan)(duan)云(yun)(yun)端(duan)(duan)結(jie)合成為新趨勢：一(yi)(yi)些(xie)需(xu)要(yao)集(ji)中式(shi)處理的(de)(de)(de)(de)計算(suan)繼續交由大(da)型云(yun)(yun)計算(suan)中心(xin)，如大(da)數(shu)據(ju)(ju)(ju)挖掘、大(da)規(gui)(gui)模學(xue)習(xi)；大(da)量實時(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)需(xu)要(yao)交互的(de)(de)(de)(de)計算(suan)、分(fen)析在邊緣節點完成。同時(shi)(shi)邊緣計算(suan)也是(shi)云(yun)(yun)端(duan)(duan)所(suo)需(xu)高價值數(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)采集(ji)終端(duan)(duan)，可以(yi)更(geng)好(hao)的(de)(de)(de)(de)支(zhi)撐(cheng)云(yun)(yun)端(duan)(duan)應用(yong)的(de)(de)(de)(de)大(da)數(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析；而云(yun)(yun)端(duan)(duan)通過(guo)大(da)數(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析得出(chu)的(de)(de)(de)(de)一(yi)(yi)些(xie)業(ye)務規(gui)(gui)則也可以(yi)下發到(dao)邊緣端(duan)(duan)，優(you)化(hua)邊緣端(duan)(duan)的(de)(de)(de)(de)業(ye)務決(jue)策(ce)。云(yun)(yun)計算(suan)與邊緣計算(suan)分(fen)工(gong)協(xie)作，來滿足智能時(shi)(shi)代(dai)爆發式(shi)的(de)(de)(de)(de)計算(suan)需(xu)求。

    AI分(fen)(fen)(fen)布(bu)式計(ji)算。在智能應用(yong)(yong)場景中(zhong)(zhong)，存(cun)在空(kong)間和(he)時間的(de)(de)不(bu)均(jun)衡性(xing)。空(kong)間不(bu)均(jun)衡性(xing)是指(zhi)在不(bu)同(tong)場景不(bu)同(tong)地(di)點，分(fen)(fen)(fen)析目標的(de)(de)密(mi)(mi)集度是不(bu)同(tong)的(de)(de)；時間不(bu)均(jun)衡性(xing)是指(zhi)在同(tong)一個區域，不(bu)同(tong)時間的(de)(de)分(fen)(fen)(fen)析目標的(de)(de)密(mi)(mi)集度是不(bu)同(tong)的(de)(de)。因此，采用(yong)(yong)分(fen)(fen)(fen)布(bu)式計(ji)算架構將成為未來趨勢。通過(guo)對全網的(de)(de)中(zhong)(zhong)心計(ji)算設備和(he)邊(bian)緣計(ji)算設備進行(xing)統一的(de)(de)計(ji)算調度，可以有效(xiao)地(di)緩(huan)解問題，大幅度降低智能應用(yong)(yong)系統的(de)(de)整(zheng)體建設成本。

    數據的多(duo)維(wei)應(ying)用。現今的榴蓮視頻app下載:智能監(jian)控系(xi)統已經開始融(rong)合人工智(zhi)能分析技術和(he)物聯(lian)(lian)網技術，采集和(he)提(ti)取更多有效的(de)(de)多維數(shu)據(ju)。人工智(zhi)能技術能夠(gou)對(dui)視頻內(nei)容進行(xing)智(zhi)能分析，將所有運動目標進行(xing)自動分離、自動分類(lei)，并(bing)(bing)自動提(ti)取目標多維度(du)的(de)(de)結(jie)構化數(shu)據(ju)以(yi)(yi)及(ji)半(ban)結(jie)構化數(shu)據(ju)。通過對(dui)歷史數(shu)據(ju)的(de)(de)分析挖(wa)掘(jue)，可以(yi)(yi)挖(wa)掘(jue)事件(jian)的(de)(de)內(nei)在聯(lian)(lian)系(xi)，識別出異常(chang)模式，從而提(ti)供(gong)實時(shi)報(bao)警服(fu)務；利用知識圖譜技術，可以(yi)(yi)挖(wa)掘(jue)人和(he)人、人和(he)事、事件(jian)和(he)事件(jian)之間(jian)的(de)(de)關聯(lian)(lian)關系(xi)，并(bing)(bing)進行(xing)深度(du)推理，進而為重大(da)事件(jian)提(ti)供(gong)決(jue)策分析，提(ti)高預(yu)警的(de)(de)準確性(xing)和(he)及(ji)時(shi)性(xing)。

    數據和(he)網絡(luo)安(an)全(quan)。為了解(jie)決安(an)防系統中(zhong)的安(an)全(quan)問題，適應新(xin)的等(deng)級保護條例要求，主(zhu)要在以下幾點(dian)采用新(xin)技(ji)術、新(xin)方案來(lai)解(jie)決安(an)防系統中(zhong)的安(an)全(quan)問題。

 ▲網絡安全(quan)相關技術要(yao)求(qiu)

    下一代人機交互(hu)技術。隨著(zhu)智能(neng)技術在安防系統里的(de)(de)應用，產(chan)生的(de)(de)數(shu)(shu)據越來(lai)越多(duo)，隨之而(er)來(lai)問題：如何讓使用者(zhe)快速看懂(dong)數(shu)(shu)據，也就是(shi)數(shu)(shu)據可視化(hua)的(de)(de)問題。安防行業下一代的(de)(de)人機交互(hu)，展現上會朝著(zhu)操作(zuo)性(xing)和立(li)體性(xing)更強的(de)(de)方面發展，交互(hu)上朝著(zhu)互(hu)動感(gan)更強方面發展，應用上朝著(zhu)功能(neng)業務(wu)深度結合的(de)(de)方面發展。

    系(xi)統(tong)設計(ji)及(ji)項目(mu)實(shi)踐能力(li)(li)不(bu)斷(duan)提升。智(zhi)能業(ye)務應用(yong)的(de)(de)(de)落地需(xu)要(yao)建(jian)立在合(he)理(li)(li)的(de)(de)(de)成本控制(zhi)、合(he)格的(de)(de)(de)施(shi)工質量、完(wan)善(shan)的(de)(de)(de)數(shu)據(ju)整(zheng)合(he)和配套的(de)(de)(de)管(guan)理(li)(li)機制(zhi)之上(shang)。再由配套場景(jing)的(de)(de)(de)算法、模(mo)型基于高效(xiao)的(de)(de)(de)計(ji)算框架(jia)將數(shu)據(ju)轉化(hua)為可視化(hua)的(de)(de)(de)用(yong)戶(hu)業(ye)務，進一(yi)步(bu)驅動(dong)或輔助用(yong)戶(hu)決策。因(yin)此(ci)，智(zhi)能業(ye)務應用(yong)是(shi)一(yi)項系(xi)統(tong)工程，架(jia)構(gou)、算法、計(ji)算、數(shu)據(ju)、應用(yong)、工程、管(guan)理(li)(li)流(liu)程等缺一(yi)不(bu)可，需(xu)要(yao)不(bu)斷(duan)加強系(xi)統(tong)性頂層設計(ji)的(de)(de)(de)能力(li)(li)，提高項目(mu)實(shi)踐能力(li)(li)。

    非卡口存(cun)量視頻逐步應(ying)用。據統計(ji)數據，中國(guo)一年(nian)有(you)(you)約5000萬個攝(she)像機(ji)需求，實(shi)際只有(you)(you)約50萬個智(zhi)(zhi)能(neng)攝(she)像機(ji)被有(you)(you)效應(ying)用，僅占1%左右，而高達99%的(de)(de)(de)攝(she)像機(ji)無法賦予“智(zhi)(zhi)能(neng)”屬性。這意(yi)味著安防(fang)+AI剛剛進(jin)入初(chu)級(ji)階段。非卡口場(chang)景下人工智(zhi)(zhi)能(neng)算(suan)法的(de)(de)(de)泛(fan)化(hua)能(neng)力是在安防(fang)領(ling)域(yu)落地的(de)(de)(de)主要瓶頸(jing)之一。與傳統模式識別方法相比，在大數據的(de)(de)(de)支(zhi)撐(cheng)下，深度學習算(suan)法的(de)(de)(de)泛(fan)化(hua)能(neng)力和(he)復(fu)雜場(chang)景的(de)(de)(de)適應(ying)性有(you)(you)了明顯(xian)的(de)(de)(de)提(ti)升。來源：智(zhi)(zhi)東西(xi)

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