實際上，人工智能產業(yè)發(fā)展已有60多年，但是，一直以來AI學習能力十分有限，因此，也并未走進公眾的視野。不過，得益于近年來深度學習算法技術的突破，AI技術才逐漸走向產品化、產業(yè)化和工程化。在人工智能發(fā)展火熱趨勢下，不同行業(yè)不斷涌現各類AI產品和解決方案，而安防領域由于具有海量視頻數據資源池的優(yōu)勢，自然成為AI工程化的最先著陸地。那么當前來看，AI安防產品有哪些特點以及落地情況和未來發(fā)展趨勢如何?
揭密：AI產品工程化的真相
毋庸置疑，AI安防時代已來，它對于安防產業(yè)發(fā)展的價值意義不言而喻。總結來講，AI在安防落地具有三大應用，即視頻結構化、生物識別和物體識別。其中，生物識別包括人臉識別、指紋識別、虹膜識別、形體識別、聲紋識別等，而人臉識別是當前公共安全領域應用最為廣泛，技術發(fā)展較為成熟的AI技術，它可以快速實現人臉識別、人臉檢測、人臉比對、活體檢測、人臉跟蹤等技術應用，幫助公安人員快速確定并鎖定對象身份，做到事前預防、事中預警和事后核查，極大提升警方辦案效率。
不過，AI產品的工程化落地并非是一蹴而就。
首先，不同行業(yè)的實際業(yè)務場景，對前端AI產品的算法和算力資源的要求不盡相同，而且對前端產品的形態(tài)、可靠性以及功耗網絡要求也不同。同時，由于安防業(yè)務場景碎片化和復雜化比較嚴重，對算法提出多樣化、個性化的多維分層要求，從而去適配前端產品AI產品各種應用的發(fā)揮，而這顯然不是短時間內就可完成的工程。
其次，AI產品的部署成本過高，加上用戶對AI理解有偏差，造成用戶為AI產品買單的欲望并不強烈。
再者，當前現階段各人工智能應用領域的標準存在重大缺失，頂層設計與復雜現狀一時仍然難以匹配。
最后，人工智能產品是基于二級圖形分析產品，需要更精準的理解場景，而且很多復雜的場景應用并非僅靠AI就能解決，必須結合寬動態(tài)、光傳感器件、變焦機芯以及安裝位置與角度等因素，來解決AI工程化問題。
基于以上原因分析，當前 AI安防產品雖然已走向實用，甚至已經在平安城市和雪亮工程大項目中得到應用，但總的來看，AI安防產品在整體安防市場領域占比仍然較低，可以說，遠遠低于普通攝像機的布點數量。但無疑，AI安防產品規(guī)?；瘧檬谴髣菟叄磥硪褋?只是時間問題。
端邊集成是安防產品的趨勢
業(yè)界皆知，云端邊融合是AI安防市場發(fā)展的主流方向。所謂的云端邊融合即是通過邊緣計算將人臉識別、物體識別等應用的計算力分攤至前端，從而解決由于數據量暴漲給傳輸和云端處理帶來的壓力。邊緣計算其實是實現嵌入式人工智能的關鍵，其實時性比云端更強，更能滿足用戶更快的業(yè)務響應需求，而云端承載的是第三方提供的專業(yè)性服務，以及更加復雜的運算，比如對模型的優(yōu)化、算法迭代等相對靈活的部署方式。
實際上，云邊融合也是智能計算前移的過程，這必須對前端設備的算力提出更高的要求，而隨著AI芯片算力的日益增強，邊緣計算能力將得到重大突破。不過，由于前端攝像機的本身空間狹小，一般來講，較大及復雜的數據量的邊緣計算及存儲則放至邊域處理。
深圳市巨龍創(chuàng)視科技有限公司總經理孫成智在接受a&s媒體采訪中表示，相對來講，云端的算力最強，前端的算力最弱，而安防領域大部分業(yè)務應用場景對端側的響應速度都有很高要求，顯然全部數據傳輸至云端處理，將造成較長的時延性，因此，安防企業(yè)在設計AI產品架構系統(tǒng)方案時，一般都會采用集中的前端部署邊緣計算，但純粹的前端無法完全解決數據計算問題，而此時，需要借助邊域的算力共同承擔云端算力，這意味著，端和邊必須先集成，形成整體的邊緣智能計算，然后再和云端計算相結合，構建一體化的云邊端架構。
當前來看，AI安防系統(tǒng)架構原理有三種方式，一是前端為普通人臉攝像機-碼流傳輸和錄像存儲-NVR，采用前流后比對的原理，人臉檢測、人臉識別和人臉比對放到NVR(即邊域);二是人臉抓拍機-碼流傳輸和錄像存儲-NVR, 采用前抓后比對的原理，人臉檢測功能放至IPC端，人臉識別和人臉比對放在NVR邊;二是是人臉比對機-碼流傳輸和錄像存儲-NVR,采用前比后呈現的原理，即人臉檢測、人臉識別和人臉比對全部放到IPC端。
在云邊端架構中，端無疑側重多維感知數據采集和前端智能處理，邊則側重感知數據匯聚、存儲、處理和智能應用，而云端則是側重于集中式處理更為復雜及龐大的數據的運算。端邊集成是AI安防產品發(fā)展的必然趨勢，而后端云化以及與端邊融合的一體化安防系統(tǒng)架構，則無疑是未來AI安防市場發(fā)展的必然走向，也將是AI安防產品工程化的主旋律。
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