萬物泛在互聯(lián)，一切變得高度智能。隨著智慧的高速進化，未來已然在不斷刷新。AI給人類社會帶來的變革不僅僅停留在延伸人的體力和腦力上，在公共安全領域，AI還不斷創(chuàng)造著變革性的應用。
安防AI遍地開花
隨著AI在安防領域的滲透和深層次應用技術的研究開發(fā)，當前安防領域已經(jīng)呈現(xiàn)“無AI，不安防”的新趨勢。各安防廠商全線產品AI化已經(jīng)是不爭的事實，同時也成為各廠商的新戰(zhàn)略。安防領域的AI技術主要集中在人臉識別、車輛識別、行人識別、行為識別、結構化分析、大數(shù)據(jù)挖掘等方向，這些人工智能技術推動著安防AI應用遍地開花。
1、公安行業(yè)的應用
在海量的視頻信息中發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人的線索是公安行業(yè)用戶的迫切需求。
前端智能和后端智能是人工智能部署的兩種方式，即邊緣計算和中心計算。前端攝像機內置人工智能芯片，可實時分析視頻內容，檢測運動對象，識別人、車屬性信息，并通過網(wǎng)絡傳遞到后端進行存儲和分析。
人工智能技術可對嫌疑人的信息進行實時分析，并給出最可能的線索建議，為案件的偵破節(jié)約寶貴的時間。2018年的張學友河北演唱會，人臉識別方案“函谷+昆侖”秒級識別布控人員，瞬時觸發(fā)報警，協(xié)助警方快速抓獲3名網(wǎng)上在逃人員。
2、智能交通的應用
在交通領域，大規(guī)模聯(lián)網(wǎng)的卡口、電警攝像機匯集了海量車輛通行記錄信息，利用人工智能技術可實時分析城市交通流量，調整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時間，提升城市道路的通行效率。
城市級的人工智能大腦，實時掌握著城市道路上通行車輛的軌跡信息，停車場的車輛信息，以及小區(qū)的停車信息，能提前預測交通流量的變化和停車位數(shù)量的變化，實現(xiàn)機場、火車站、汽車站、商圈的大規(guī)模交通聯(lián)動調度，提升整個城市的運行效率，為居民的出行暢通提供保障。
3、智能樓宇的應用
在智能樓宇領域，人工智能是建筑的大腦，綜合控制著建筑的安防、能耗，對于進出大廈的人、車、物實現(xiàn)實時的跟蹤定位，區(qū)分辦公人員與外來人員，監(jiān)控大樓的能源消耗，使得大廈的運行效率最優(yōu)，延長大廈的使用壽命。
智能樓宇的人工智能核心，匯總整個樓宇的監(jiān)控信息、刷卡記錄，室內攝像機能清晰捕捉人員信息，在門禁刷卡時實時比對通行卡信息及刷卡人臉部信息，檢測出盜刷卡行為。還能區(qū)分工作人員在大樓中的行動軌跡和逗留時間，發(fā)現(xiàn)違規(guī)探訪行為，確保核心區(qū)域的安全。
4、工業(yè)園區(qū)的應用
工業(yè)機器人由來已久，但大多為固定在產線上的操作型機器人?？梢苿友簿€機器人在全封閉無人工廠中將有著廣泛的應用前景。
在工廠園區(qū)場所，安防攝像機主要被部署在出入口和周界，對內部邊邊角角的位置則無法涉及，而這些地方恰恰是安全隱患的死角。利用可移動巡線機器人，定期巡邏，讀取儀表數(shù)值，分析潛在的風險，保障全封閉無人工廠的可靠運行，真正推動“工業(yè)4.0”的發(fā)展。
5、民用安防的應用
在民用安防領域，每個用戶都是極具個性化的，利用人工智能強大的計算能力及服務能力，為每個用戶提供差異化的服務，提升個人用戶的安全感，切實滿足人們日益增長的服務需求。
以家庭安防為例，當檢測到家庭中沒有人員時，家庭安防攝像機可自動進入布防模式，有異常時，給予闖入人員聲音警告，并遠程通知家庭主人。而當家庭成員回家后，又能自動撤防，保護用戶隱私。夜間期間，通過一定時間的自學習，掌握家庭成員的作息規(guī)律，在主人休息時啟動布防，確保夜間安全，省去人工布防的煩惱，真正實現(xiàn)人性化的自動部署。
繁華背后真實需求
AI在安防領域的落地將這個產業(yè)推向了一個新的高度，而鋪天蓋地的“AI高能”宣傳也讓這個產業(yè)加上了一層美好的濾鏡，一時讓人難以看清真相。濾鏡背后是AI工程化落地最直接且最重要的真實痛點：場景碎片化問題。
由于安防領域不同場景的業(yè)務邏輯存在較大差異，導致很難采用統(tǒng)一的算法和方案落地AI。場景碎片化的客觀存在決定了產品和方案的個性化，進而導致了產業(yè)鏈上下游各個環(huán)節(jié)的碎片化，芯片、算法、交付、維護等等均與此息息相關。
從產品和方案提供商的視角看，重點落在降低AI的應用成本、簡化工程布點流程、強化算法在應用場景中的適應性等幾個方面。除卻形形色色的渲染和包裝，廠家最終比拼的將主要是：
一、品質控制，保障系統(tǒng)在運行過程中的高可靠和穩(wěn)定，關鍵看系統(tǒng)的整體運行性能，這需要時間的積累；二、項目的總體擁有成本TCO，TCO是工程項目中用戶最為關心的一個部分。當前很多領域的AI應用其技術基礎和產品化已趨成熟，大家更關注的將是如何實現(xiàn)系統(tǒng)化的規(guī)模部署，能否把密度做得更高，把單位功耗做得更小，提升單位存儲空間的效率，這些都是降低TCO的關鍵。細微處見真章，所有這些對細節(jié)的把控正是對廠商基本功的考驗。只有切實解決了這些難點，AI才能真正的落地。
分層合作平臺賦能
一個健康的產業(yè)生態(tài)應該在整體架構的各個層次都沉淀出成熟的平臺，以標準化的界面“組裝”各種解決方案，支撐各類AI需求。如此才能提供可靠穩(wěn)定的產品和方案，降低項目的總體擁有成本。
場景碎片化最好的解決方案是，面向業(yè)務平臺的公司集中精力打造好平臺，面向細分行業(yè)的公司深耕用戶需求，多方配合，各自發(fā)揮所長。
任何一個廠商，如果每個項目的應用均自己投入精力實現(xiàn)，必定會不堪重負。宇視采取的方式是，我們負責系統(tǒng)架構和平臺實現(xiàn)，尋找區(qū)域市場中的集成商深度合作，一起推出個性化的服務。很多集成商雖然做不了基礎架構和硬件產品，但其深入理解用戶需求，可以基于平臺廠家的軟硬件平臺進行二次開發(fā)。雙方相互借力，共同實現(xiàn)完整解決方案。比如我們推出的解決方案賦能工程Unisee(Uniview Solution Enabling Engeering)，基于IMOS Inside計劃，通過增強開放能力、降低開發(fā)難度、提供更有力的支撐等措施，賦予合作伙伴更多的增值能力。
當前，安防行業(yè)已進入“深耕”穩(wěn)健期。深度學習算法的開源推動著AI在各種場景下迎來應用的爆發(fā)期。人工智能已進入穩(wěn)健的上升通道，經(jīng)過這幾年的市場培育，各領域的用戶對于AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)的概念也有了更清楚的認知，在需求上也會更加務實，可以真正將技術應用融合到各個領域的實際業(yè)務當中。
結束語
AI場景碎片化帶來的產品和方案碎片化，是安防產業(yè)AI化發(fā)展的必經(jīng)之痛，最終只有穩(wěn)定可靠的軟硬件平臺結合個性化的豐富應用，才能為項目提供較低的TCO。不同層次的碎片化應用，最終會各自沉淀為不同層級的平臺。百花齊放，花季之后必定是一層層更為堅實的沃土，為來年更為絢爛的綻放夯實基礎。
(本文作者周迪現(xiàn)任浙江宇視科技首席科學家、徐愛華現(xiàn)任宇視科技研究院專家 )
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