一哄而上 丨強(qiáng)扭的AI不甜

遼寧某平安城市集成商老總：曠視印奇說的地鐵人臉識(shí)別“丟人問題”，也就是漏拍問題是實(shí)實(shí)在在的，可惜，XX不認(rèn)啊，那么爛的抓拍機(jī)，就是依靠做客戶關(guān)系，總覺得老X有點(diǎn)不要臉了，跟隨者就是跟隨者，干嘛非要把自己說成領(lǐng)導(dǎo)者？何苦？時(shí)間大把的，未來的兩年，安防的AI做的最好的，一定是?？担竺婵赡苁荴X，也可能是XX，爭一時(shí)之快感，屬于匹夫之勇，老X如果不是這個(gè)意思，那么就應(yīng)該給地方大員傳個(gè)話，現(xiàn)在不是XXX在的時(shí)候了，到處打招呼就好使，給用戶添加多大壓力??？尺有所短，寸有所長，XX的86抓拍機(jī)能干對漏拍要求不敏感的場景，曠視的C3S適合流動(dòng)大、不允許漏拍的場景，沒必要瞪倆眼說瞎話，由傳統(tǒng)安防升級(jí)到AI安防，是科學(xué)的轉(zhuǎn)變，人的思維方式也需要轉(zhuǎn)變，安防那些老套路該改一改了，不然，如何去適應(yīng)更深層次的人才，更深層次的競爭？靠喝酒、靠給用戶回扣、靠上面打招呼，對于AI安防已經(jīng)不太靈光了，安防大佬需要修正主義!

依圖科技貌似有類似看法：少數(shù)安防企業(yè)做AI只會(huì)將其看做是一個(gè)新鮮玩意兒，在雪亮工程等實(shí)際項(xiàng)目中，也被作為“亮點(diǎn)”或是“餐后甜品”重點(diǎn)展示。沒有的話，不時(shí)髦；有了之后，也發(fā)揮不了實(shí)際作用?！币缊D表示，由于少數(shù)傳統(tǒng)安防廠商不理解AI的本質(zhì)，談到的AI大多還是面子大于里子。AI不是用來秀或者做表面的工作，它的進(jìn)駐真的能夠改變傳統(tǒng)安防行業(yè)，改變傳統(tǒng)安防行業(yè)的成本結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)模式。從之前的互聯(lián)網(wǎng)＋安防，到今天的AI＋安防，安防廠商與AI初創(chuàng)公司都一樣，應(yīng)該先落地應(yīng)用，再來談AI。

小編認(rèn)為，AI在安防剛剛起步，目前只能算是蹣跚學(xué)步，主要還是人臉、人體及車牌識(shí)別，也僅僅進(jìn)行簡單的邏輯判定，距離真正的AI差很遠(yuǎn)。CV公司和安防企業(yè)一樣，都有義務(wù)維持“安防+AI”這一浪的良性發(fā)展而不是揠苗助長?！盁oAI，不安防”，其實(shí)說的是AI將來會(huì)如同“網(wǎng)絡(luò)、高清、H.265”一樣在安防領(lǐng)域普及，而通用AI引擎會(huì)普惠廣大中小安防企業(yè)，這不是龍頭能壟斷的，所以大中小廠商都不必恐慌，大家一哄而上做好AI的面子工程（對外宣傳）同時(shí)也需要做好里子（研發(fā)落地）。

AI技術(shù)與傳統(tǒng)安防產(chǎn)品的完美融合需要多方面因素。AI初創(chuàng)公司對產(chǎn)品落地、渠道擴(kuò)張方面不擅長；而傳統(tǒng)安防企業(yè)的相關(guān)算法從一開始其實(shí)是落后的。?？?、大華等安防廠商渠道實(shí)力很強(qiáng)，技術(shù)相比很多安防公司來講也已經(jīng)走的比較靠前但是跟算法公司比還是有差距；商湯、曠視等AI新貴雖然渠道稍弱，但這幾年也融得巨資，想必也會(huì)慢慢補(bǔ)齊自身短板。

所以未來的安防格局有變是必然的，但是只有踏實(shí)落地產(chǎn)品和解決方案給用戶帶來價(jià)值的企業(yè)才會(huì)真正勝出。

人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用場景會(huì)不斷拓展和細(xì)化，應(yīng)用會(huì)越來越豐富，用戶要求也會(huì)越來越高。安防作為AI的首要著陸場，我們看到，人臉識(shí)別、動(dòng)態(tài)布防、車輛分析、流量管控等智能應(yīng)用，已初露鋒芒。但這一切并不是剛剛開始，過去多年的探索和技術(shù)創(chuàng)新為AI著陸安防提供了強(qiáng)勁動(dòng)力。2014年以前，部分安防公司陸續(xù)開發(fā)了多種基于傳統(tǒng)智能算法的核心組件（如絆線檢測、區(qū)域入侵報(bào)警，人臉檢測、人數(shù)統(tǒng)計(jì)等），并應(yīng)用于監(jiān)控?cái)z像機(jī)、圖偵與合成作戰(zhàn)平臺(tái)等產(chǎn)品與解決方案上，實(shí)際上在這波AI之前已取得一定的應(yīng)用價(jià)值。

安防監(jiān)控廠商中，科達(dá)算“先落地應(yīng)用，再來談AI”的典型廠商，可謂“有里有面兒”：2014年，科達(dá)發(fā)布感知型攝像機(jī)，通過前端智能化，使智能分析的規(guī)模化部署成為可能，算是AI的雛形但是算法是傳統(tǒng)建模形式的而非“深度學(xué)習(xí)”；2015年，基于云計(jì)算技術(shù)，科達(dá)推出了安防大數(shù)據(jù)平臺(tái)，從后端實(shí)現(xiàn)了海量視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析和檢索；2016年，基于前端感知與后端大數(shù)據(jù)平臺(tái)的結(jié)合，科達(dá)推出獵鷹系列智能分析平臺(tái)，海燕車輛二次分析系統(tǒng)等，聚焦視頻大數(shù)據(jù)的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用；2017年，以安防大數(shù)據(jù)平臺(tái)為支撐，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，全線提升科達(dá)智能產(chǎn)品的適用性與準(zhǔn)確率，AI實(shí)戰(zhàn)。

科達(dá)以AI for all，and more為口號(hào)繼續(xù)在AI＋安防這條路上深耕： 

第一、把AI賦能擴(kuò)展到所有的安防細(xì)分領(lǐng)域，進(jìn)行水平拓展，AI功能不僅體現(xiàn)在專業(yè)攝像機(jī)上，普通攝像機(jī)也要逐漸普及；第二、深度方面，要做進(jìn)一步發(fā)展，現(xiàn)在的AI的感知相對來說還是淺層感知，未來要做深層感知，識(shí)別目標(biāo)要不斷的深化、甚至到認(rèn)知的角度，能夠像人一樣可以看得懂。第三、將緊緊圍繞場景落地做針對性的優(yōu)化和開發(fā)，使得AI不再是技術(shù)概念，而是安防領(lǐng)域各種典型場景、各種用戶需求，能夠適應(yīng)各種場景下的深度應(yīng)用。

之前?？敌v的“AI Cloud”雖然強(qiáng)化了“前端智能”，不是僅僅依靠前端完成AI任務(wù)，而是將部分“預(yù)處理及簡單分析”等功能放在前端。從視頻監(jiān)控的本質(zhì)及實(shí)際需求看，前后端協(xié)同，尤其后端的大數(shù)據(jù)碰撞和檢索才能發(fā)揮價(jià)值。在刑偵過程中、綜合應(yīng)用過程中，在情報(bào)的合成研報(bào)過程中，怎么把大數(shù)據(jù)分析、人工智能用起來還是需要依靠后端應(yīng)用。

 目前看，一臺(tái)普通前端設(shè)備（攝像頭）加載人臉識(shí)別應(yīng)用，價(jià)格大概上漲2000元，價(jià)格因素的確嚴(yán)重阻礙了技術(shù)的推進(jìn)。但同時(shí)也要辯證地去看事情，技術(shù)在爆發(fā)前期肯定會(huì)有一個(gè)緩沖期，日后應(yīng)該會(huì)越來越便宜。現(xiàn)在的前端智能還在混戰(zhàn)和摸索階段，即使如?？荡笕A，也依然在摸索階段，因?yàn)槿Q于芯片配套的發(fā)展和支撐。ASIC及FPGA等一旦得到規(guī)模應(yīng)用，前端嵌入智能將可能在200水平，所有攝像頭嵌入AI都可以接受。而對于后端，傳統(tǒng)模式五千萬個(gè)圖像每秒的負(fù)荷，大概要用160個(gè)CPU的Server，大概要60千瓦，但是現(xiàn)在用GPU這種方式的話，就一個(gè)NVIDIA HGX架構(gòu)的8個(gè)volta，3千瓦，性能和功耗差距幾十倍。小結(jié)：安防行業(yè)的AI三級(jí)應(yīng)用，芯片都是其他家的，如同TI和海思等公司支撐的安防監(jiān)控一路從網(wǎng)絡(luò)高清走來一樣，AI時(shí)代的安防支撐芯片還在不斷的摸索前行。數(shù)據(jù)方面，很多安防廠商一直強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的重要性，宣講自己的視頻數(shù)據(jù)的壁壘，不知道哪里來的底氣，小編認(rèn)為，長年累月積累的數(shù)據(jù)如阿里巴巴、百度和騰訊公司的大數(shù)據(jù)才值錢，平安城市或者交通的三個(gè)月數(shù)據(jù)也都是在集成商和用戶側(cè)，與其說數(shù)據(jù)是壁壘不如說行業(yè)資源和技術(shù)沉淀才是傳統(tǒng)安防企業(yè)的優(yōu)勢。至于算法，算法廠商的算法優(yōu)勢不會(huì)很持久，相信算法廠商自己也這么看，但是算法廠商攜產(chǎn)品和解決方案打入平安城市和智能交通領(lǐng)域并讓集成商和用戶眼睛一“雪亮”，這才是安防廠商不愿看到的??！

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