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    最近几年,深度学习在人工神经网络优化方面获得突破,使得机器辅助成为可能,拓展了人工智能的应用领域,比如安防领域的应用,它正逐渐成为辅助人们生活的重要助手。
    据《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示,预计到2020年全球人工智能核心产业规模将超过1300亿美元,年均增速达到60%,我国核心产业规模将超过220亿美元,年均增速接近65%。随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展,我国人工智能产业将持续高速成长,预计到2022年,国内中国人工智能行业市场规模将达到680亿元。    
    正是这一轮AI的到来,让安防真正跨入到智能化时代。安防对AI技术的运用,已经从简单的人脸识别、车牌识别,上升到了多维数据碰撞、数据融合上,但是数据质量、信息孤岛等问题,让信息维度和数据维度远远不够,导致相关应用无法很好的展开。      
    但可喜的是,越来越多的企业意识到——AI产业的发展已经不是单纯比拼AI算法或设备智能化。目前我们看到,许多科技媒体较安防垂直行业媒体更为关注AI的发展动向,尤其是在安防领域。      
    在深度学习出现之前,人工智能在安防领域的应用十分受限,没有办法大规模推广,基本只有车牌识别的应用相对成熟,因为它的应用场景相对规范。人脸识别虽然应用需求广泛,但由于场景的复杂性,限制了人脸识别的大规模普及应用。    
    然而这一轮人工智能技术的发展,使得现有的人工智能尤其在计算机视觉领域的性能实现了很大突破,所以我们现在会更泛化的去看待安防领域的人工智能。它并不仅仅局限在安全管理上,视频监控其实更多是一种视觉传感器的角色,有了AI加持之后,它可以提取更丰富的数据信息,把物理世界进行数字化转化,然后为包括安防和更多其他实体经济的行业领域赋能。    
    在实际的测评中发现,在一些标准化的场景中,人脸识别、人证合一、车辆结构化描述等AI技术应用拥有较高的成熟度,应用效果很好。但在一些非标准化的场景下,比如开放式的1:N人脸识别或是非交通卡口的治安监控点,由于安装角度、光线环境等因素,人脸和车辆的识别分析效果依旧有待提升。    
    另外,继人脸识别之后,行人重识别正逐渐得到越来越多研究单位的重视,但这也是一个非标场景,角度、距离、光线、装扮等都会对识别分析的效果产生影响,这种情况下如何实现精准识别仍具有很大的挑战性,但一旦突破了应用瓶颈,便可以很好地助力公安实战应用。现阶段,行人重识别技术还处在相关研究机构技术积累的阶段,距离落地应用仍有待时间考验。    
    不过,在实际的访谈中不少厂商反映,当前的AI过于依赖应用场景,在某个场景的应用很难适用于其他的场景需求,需要重新调整算法与收集数据,AI算法模型泛化能力不足,成为了制约智能方案落地的阻力。    
    作为新技术和更高门槛的应用创新,AI的落地成本并不低,走访了解到,不少行业的AI落地,折算到视频监控,成本仍高达近万元/路视频,即便成本控制良好,一般也不会低于3000元/路,安防AI智能化发展仍处于高投入落地阶段,距离低成本大面积推广仍有不少的路要走。
    另外,从某种角度上来说,安防是一个很小的市场,这个市场的“小”体现在它是一个非常碎片化的市场,用户不集中,应用很分散,产品也很分散,客户的定制化很多,要建立一个从满足客户碎片化需求的开发响应、到快速交付能力的系统,是一个非常复杂的过程。
    原因主要有2个:1、安防行业与其他行业不同,中国有400个地市,700个地级市加县级市和2400个区县,每个地方对公共安全的要求都不尽相同,用户不集中,应用和产品分散,定制化需求多,这直接导致了安防行业的碎片化。
    2、安防行业没有被完全信息化。安防行业数据全部是分布式存储,某些细分市场的视频监控数据只能存储3个月,过后就会被删除。过去的安防厂商做得更多是前端硬件,软件只是提供一个“播放器”,并没有对图像进行信息化存储,比如基于二维图像的人像数据库等。
    不过,可喜的是,安防行业这个特点有一天也会被终结,它的终结将伴随着两个技术的发展:一个是计算机视觉的关键性技术,一个是5G技术。计算机视觉解决信息提取的问题,而5G将主要解决信息传输的问题。
    综上所述,人工智能在安防领域的深入运用,还有很长一段路要走,我们非常幸运的可以见证它的发展,因为5G,因为大数据,因为深入学习。
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