（本文根據(jù)浙江大華技術股份有限公司產(chǎn)品與解決方案部總監(jiān)韓峰占訪談整理）
安企在AI浪潮下的變化
基于視頻和行業(yè)業(yè)務結合的人工智能落地，行業(yè)正呈現(xiàn)百花齊放的局面，熟知的傳統(tǒng)安防行業(yè)邊界越來越模糊。互聯(lián)網(wǎng)、AI算法創(chuàng)業(yè)公司、物聯(lián)網(wǎng)等等公司好像一夜之間都變成了AI承載者，成為接下來DT（數(shù)據(jù)處理技術）十年的技術變革推動者。而非AI、非技術公司在AI領域的拓展也呈爆發(fā)式的增長，安防市場的AI化進程一片欣欣向榮。
浙江大華技術股份有限公司產(chǎn)品與解決方案部總監(jiān)韓峰占
在DT時代中，AI在大數(shù)據(jù)數(shù)量和計算能力呈幾何倍增的大背景下，已經(jīng)成為了這個時代新的一場技術革命，并在視頻識別、音頻識別、移動數(shù)據(jù)、物聯(lián)感知等方向和領域落地。
過去20年，傳統(tǒng)安防企業(yè)在視頻算法、編解碼技術、視頻資源、硬件制造、行業(yè)業(yè)務等領域深耕，并積累了相應的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢使得傳統(tǒng)安防企業(yè)順勢成為了AI最適合的實驗和孵化基地。
在智能化的浪潮下，傳統(tǒng)安防企業(yè)開始呈現(xiàn)出兩大方向：縱向上，從傳統(tǒng)安防產(chǎn)品到智慧型安防產(chǎn)品做升級；橫向上，從資本和研發(fā)角度選擇性布局適合自己的新領域，如智能汽車、機器人、機器視覺、AR\VR等。
合作平衡AI給安防帶來的風險
云計算、大數(shù)據(jù)、智能算法、行業(yè)需求是AI實現(xiàn)的四個落地要素，每個要素都要有儲備，從這個角度來說會相應拉高安防行業(yè)門檻。對于老牌傳統(tǒng)安防企業(yè)是機會，同時也是挑戰(zhàn)?；陬I先技術的新型創(chuàng)業(yè)公司在資本投資的支撐下也會進入這個行業(yè)，和傳統(tǒng)安防企業(yè)一起構建新的安防生態(tài)，同樣遵循新時代下的優(yōu)勝劣汰規(guī)則。
同時AI雖然是改善傳統(tǒng)行業(yè)的強力工具，但技術到產(chǎn)品再到商品的轉(zhuǎn)化過程是需要時間的，特別是AI作為延伸人類智慧到機器替代的領域，體驗要求更高，難度更大。因此，在技術未知的風險面前，整合各方優(yōu)勢快速實現(xiàn)商品化是一種平衡的方式，任何一家企業(yè)作為產(chǎn)業(yè)鏈當中的一部分，也只有合作共享才能實現(xiàn)共贏。
無法回避的AI技術難題
在AI領域，安防行業(yè)一直被認為是智能化落地最好的行業(yè)之一，其中一個很重要的原因是安防行業(yè)在數(shù)據(jù)上有先天優(yōu)勢。以算法、計算能力和數(shù)據(jù)三個維度去考核安防智能化的話，數(shù)據(jù)肯定不會是短板，反而可能是最重要的一環(huán)。因此在技術規(guī)劃方面，智能化是大華股份的發(fā)展主要方向之一。
相比以往，最主要的改變的是從智能化角度設計產(chǎn)品，開發(fā)產(chǎn)品。從智能化芯片開始，到智能化前后端設備，再到智能化應用、平臺甚至解決方案的全系統(tǒng)智能化覆蓋。另外，也要發(fā)揮安防行業(yè)的優(yōu)勢去解決智能化發(fā)展中的各種問題，如設計獲取更多種類數(shù)據(jù)的設備，研發(fā)更輕量的算法模型等。
目前，利用深度學習將算法效果推到了前所未有的高度，如目標檢測、人臉識別等，都已經(jīng)超過人類的普遍認知水平。大華股份始終跟隨智能化發(fā)展的腳步，積極融合智能化算法到產(chǎn)品之中，提供安防行業(yè)整體智能化解決方案。
可喜的是深度學習技術已經(jīng)深入到安防行業(yè)大部分的智能化產(chǎn)品中，并提高了智能化的應用水平。越來越多的智能化產(chǎn)品和方案在深度學習技術的幫助下，得以落地并推廣。技術越來越深入，應用越來越智能，客戶對準確率等智能化指標的要求越來越高。從產(chǎn)品研發(fā)上，需要把更準確的算法集成到產(chǎn)品中，提供更好的性能和更好的效果，才能滿足客戶的要求。在這一過程中，需要軟硬件相互配合，這是目前廠商們正在努力和開發(fā)的重點。
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作者：林浩葵
