由于受到技術(shù)瓶頸及硬件平臺(tái)計(jì)算能力的限制，人工智能在安防行業(yè)的應(yīng)用一直發(fā)展緩慢。但自從2010年以來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，使得深度學(xué)習(xí)發(fā)揮潛力。同時(shí)以GPU為代表的硬件平臺(tái)計(jì)算能力的飛速提升，更進(jìn)一步加速了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的普及。安防行業(yè)中的海量視頻圖像數(shù)據(jù)為深度學(xué)習(xí)提供了天然的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時(shí)深度學(xué)習(xí)最成功的應(yīng)用方向是基于圖像的應(yīng)用，這對(duì)安防行業(yè)發(fā)展帶來(lái)了極大的推動(dòng)作用。從目前來(lái)看，安防行業(yè)是人工智能落地很成功的一個(gè)領(lǐng)域，并且不斷深化應(yīng)用，不斷推進(jìn)安防行業(yè)的技術(shù)變革。

人工智能加速智能安防產(chǎn)品落地

人工智能技術(shù)在安防領(lǐng)域落地應(yīng)用，改善了原本應(yīng)用效果不佳的現(xiàn)狀，例如傳統(tǒng)的周界類(lèi)通用智能應(yīng)用、人臉應(yīng)用、視頻結(jié)構(gòu)化等。人臉應(yīng)用主要包括人臉采集、人臉驗(yàn)證、靜態(tài)庫(kù)人臉檢索、動(dòng)態(tài)庫(kù)人臉識(shí)別與分析。基于傳統(tǒng)特征工程和分類(lèi)器模型的模式識(shí)別方法，對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景要求苛刻，對(duì)采集的人臉在分辨率、人臉光照不均勻性、人臉采集的Yaw、Pitch、Roll角度都有很高的要求。在海量數(shù)據(jù)＋深度學(xué)習(xí)層面，使用監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到的特征比傳統(tǒng)手工設(shè)計(jì)特征具有更強(qiáng)的表達(dá)能力，只要訓(xùn)練樣本具有足夠海量、具有足夠完備性、和推理樣本屬于同一個(gè)分布，深度學(xué)習(xí)則能得到更具辨別力的特征。

深度學(xué)習(xí)特征的高表達(dá)性和高辨別力，加速了智能安防產(chǎn)品在行業(yè)市場(chǎng)和消費(fèi)類(lèi)市場(chǎng)的落地。最近兩年來(lái)，人臉結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品（人臉采集、人臉比對(duì)）的逐漸普及，能很好說(shuō)明人工智能技術(shù)促進(jìn)了人臉結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品的可用性。類(lèi)似電警攝像機(jī)和卡口攝像機(jī)促進(jìn)了機(jī)動(dòng)車(chē)圖像的結(jié)構(gòu)化，以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用，人臉采集攝像機(jī)的大量普及，將來(lái)也會(huì)逐漸帶來(lái)人臉大數(shù)據(jù)應(yīng)用，比如過(guò)人庫(kù)分析與挖掘。

為了爭(zhēng)取在市場(chǎng)的主動(dòng)權(quán)，安防企業(yè)也加大與上游廠商合作，形成強(qiáng)強(qiáng)合作的效應(yīng)。在新生領(lǐng)域進(jìn)行探索，較其他企業(yè)更早的進(jìn)行技術(shù)落地、摸索出一條成功的產(chǎn)品形態(tài)、切實(shí)可行的方案、更有競(jìng)爭(zhēng)力的商業(yè)模式，造就一支具有更快技術(shù)轉(zhuǎn)化能力的團(tuán)隊(duì)，更進(jìn)一步強(qiáng)化強(qiáng)者地位。

AI＋安防的未來(lái)在哪里

與此同時(shí)，以商湯、曠視、格林深瞳等為代表的人臉識(shí)別CV公司憑借著算法上的優(yōu)勢(shì)，對(duì)傳統(tǒng)安防企業(yè)形成一定的沖擊。但就目前而言，行業(yè)從業(yè)人員對(duì)人工智能的落地條件，已經(jīng)達(dá)成了幾點(diǎn)共識(shí)：（1）大數(shù)據(jù)、（2）算法、（3）硬件平臺(tái)、（4）成功的應(yīng)用方案、（5）好的商業(yè)模式。其實(shí)不僅僅是現(xiàn)在，過(guò)去和將來(lái)一樣，無(wú)數(shù)的商業(yè)經(jīng)驗(yàn)證明，在任何領(lǐng)域，一個(gè)初創(chuàng)企業(yè)要想在一個(gè)行業(yè)立足壯大，上面的5個(gè)條件必須全部都具備才可以，只具備其中的幾個(gè)條件，很難長(zhǎng)久生存下去。對(duì)一家企業(yè)來(lái)說(shuō)，只要認(rèn)清自己的方向，把握住行業(yè)本質(zhì)，排除外界各種干擾，安心做好自己最擅長(zhǎng)的事情和業(yè)務(wù)，就沒(méi)有什么可怕的。

安防行業(yè)的本質(zhì)是安防，人工智能只是技術(shù)手段。技術(shù)手段再高大上，對(duì)于一個(gè)行業(yè)的本質(zhì)問(wèn)題解決的不是很好，其價(jià)值也體現(xiàn)不出來(lái)。如同視頻編解碼技術(shù)，MPEG－4取代H．264，H．265取代H．264一樣，新技術(shù)的出現(xiàn)帶來(lái)行業(yè)的革新，作為安防行業(yè)從業(yè)人員和安防企業(yè)，要積極的擁抱這種革新，順應(yīng)技術(shù)潮流，把人工智能技術(shù)在安防行業(yè)的落地做扎實(shí)，這才是最根本的，畢竟AI＋安防的未來(lái)在安防。

回過(guò)頭看，人工智能之所以在安防行業(yè)最火，其實(shí)是安防行業(yè)具備了人工智能落地的多個(gè)條件。安防行業(yè)部署的攝像機(jī)7x24全天候的采集視頻圖像，為人工智能技術(shù)帶來(lái)了海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。同時(shí)現(xiàn)在人工智能在視頻圖像領(lǐng)域的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)應(yīng)用也最為成功。所以說(shuō)人工智能之所以在安防行業(yè)最火，就是因?yàn)榘卜佬袠I(yè)的海量視頻圖像數(shù)據(jù)，同時(shí)安防行業(yè)的首要需求是從視頻圖像中進(jìn)行人車(chē)物的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤。同時(shí)，安防行業(yè)不需要像機(jī)器人領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芤蟾唠y度，這也是人工智能安防領(lǐng)域火熱的原因。

人工智能革新智能安防技術(shù)

在傳統(tǒng)安防行業(yè)中與人工智能最相關(guān)的領(lǐng)域?yàn)榕c視頻圖像智能相關(guān)的領(lǐng)域，比如周界類(lèi)通用智能、電子警察攝像機(jī)、電子卡口攝像機(jī)、人臉檢測(cè)、人臉驗(yàn)證、人臉比對(duì)與識(shí)別、視頻濃縮、視頻摘要、視頻結(jié)構(gòu)化等。安防行業(yè)的這些應(yīng)用都與人工智能有密切相關(guān)。目前這些安防產(chǎn)品大都基于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別算法。現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)算法都是基于GPU芯片，產(chǎn)品形態(tài)大都基于后端形式，而智能安防的一個(gè)強(qiáng)烈的需求是智能前端化。以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能領(lǐng)域的硬件平臺(tái)，正在經(jīng)歷巨大的形態(tài)變革以及多元化發(fā)展。隨著深度學(xué)習(xí)芯片的不斷推出，尤其是低功耗芯片的不斷涌現(xiàn)，人工智能必將不斷應(yīng)用于智能前端攝像機(jī)，而低功耗人工智能芯片和現(xiàn)在IP攝像機(jī)芯片的整合是必須要解決的一個(gè)技術(shù)難題。隨著這一難題的不斷解決，前端IPC攝像機(jī)的芯片解決方案也將會(huì)經(jīng)歷一些變化。同時(shí)隨著人工智能芯片的不斷演進(jìn)以及能力的不斷增強(qiáng)，其反過(guò)來(lái)又會(huì)不斷推動(dòng)視頻圖像智能應(yīng)用的升級(jí)換代。