安防+AI，孕育視頻無(wú)限商機

　　5年前，安防行業(yè)的一些廠(chǎng)商已經(jīng)提出了安防三個(gè)階段的發(fā)展目標即“看得見(jiàn)”、“看得清”、“看得懂”，其中“看得懂”可以視為當前比較火的“AI”的雛形。眾所皆知，2016年之前，行業(yè)已經(jīng)開(kāi)始探討人臉識別、視頻結構化等智能應用，但由于精確度低、誤報率高，缺乏對海量視頻結構化與人臉特征信息有效的處理方法，導致了這些智能應用的可用性差。

　　隨著(zhù)深度學(xué)習、大數據、算法等技術(shù)近幾年的大力發(fā)展以及提升，視頻結構化技術(shù)、海量數據的處理與搜索技術(shù)的逐步成熟。2016年AI與大數據應用在安防行業(yè)開(kāi)始試水。時(shí)間到了2017年，AI在安防行業(yè)的應用呈現出百花齊放、百家爭鳴局勢，越來(lái)越多的AI創(chuàng )業(yè)企業(yè)在安防行業(yè)扎堆?？梢悦鞔_地說(shuō)，2017年之后，相信“AI”在安防行業(yè)應用中將全面“爆發(fā)”。

　　+AI讓視頻應用價(jià)值更好體現

　　當前，圍繞AI為核心的創(chuàng )業(yè)公司紛紛進(jìn)入到安防行業(yè)，這類(lèi)公司被稱(chēng)為“AI+安防”的公司。此外，以安防行業(yè)為主航道、基于在安防行業(yè)積累的傳統安防企業(yè)，通過(guò)“AI”技術(shù)改善原有安防業(yè)務(wù)應用，這類(lèi)公司被稱(chēng)為“安防+AI”。目前來(lái)看，“安防+AI”的方式更能凸顯出安防產(chǎn)品與系統的商業(yè)價(jià)值。

　　在安防行業(yè)中，目前大部分AI應用都是“非關(guān)鍵性”的，這是由于A(yíng)I在許多安防場(chǎng)景中應用還不成熟，但是僅僅通過(guò)AI是不能解決的，需要同時(shí)配合“大數據”、“物聯(lián)網(wǎng)”、“云”、“區塊鏈”技術(shù)等，才能創(chuàng )造出更多的價(jià)值。未來(lái)將會(huì )出現越來(lái)越多的“安防行業(yè)+IoT”、“安防行業(yè)+BigData”、“安防行業(yè)+BlockChain”的應用方案。

　AI時(shí)代 合作方能占據先機

　　隨著(zhù)AI公司的融資額不斷創(chuàng )新高，資本市場(chǎng)越來(lái)越看好AI技術(shù)，而安防行業(yè)是AI應用較多的地方，難免會(huì )呈現出同質(zhì)化趨勢。以安防行業(yè)人臉應用為例，很多AI廠(chǎng)商宣傳的亮點(diǎn)仍停留在“識別率”的階段，而忽視了人臉識別技術(shù)僅是安防行業(yè)人臉應用的“使能技術(shù)”之一，只有真正對安防行業(yè)的深入理解，才能實(shí)現“AI”在安防行業(yè)的落地，形成更好的助推力，這也是?？低?、大華股份、東方網(wǎng)力、中興力維等傳統安防企業(yè)的優(yōu)勢所在，基于在安防市場(chǎng)的多年深耕經(jīng)驗，能夠更好的推動(dòng)AI在各個(gè)行業(yè)應用落地。

　　+AI作為安防行業(yè)的主流趨勢，如果AI創(chuàng )業(yè)公司與傳統安防廠(chǎng)商形成生態(tài)合作，發(fā)揮各自領(lǐng)域的優(yōu)勢，從而更迅速推動(dòng)AI在安防行業(yè)的應用。而筆者認為以聯(lián)合創(chuàng )新、生態(tài)合作，方能夠為安防市場(chǎng)的用戶(hù)提供更具價(jià)值的AI產(chǎn)品和解決方案。傳統安防企業(yè)通過(guò)與AI新銳、虛擬現實(shí)企業(yè)等建立生態(tài)戰略合作打造自身的核心競爭力，這也是未來(lái)行業(yè)發(fā)展的主流趨勢之一。

　　未來(lái)趨勢：云+邊?

　　當前，AI在安防應用中還存在諸多問(wèn)題，更多只是解決了“有與無(wú)”的問(wèn)題，忽視了關(guān)鍵性的問(wèn)題——安防眾多應用場(chǎng)景單單靠一款通用智能前端是不能解決的。但由于一些不同場(chǎng)景需求的定制，也導致了產(chǎn)品價(jià)格偏高。

　　未來(lái)隨著(zhù)智能化的發(fā)展，“云+邊”無(wú)疑是的主流方向，未來(lái)智能化趨勢將會(huì )走向協(xié)同的“聯(lián)盟學(xué)習”。

　　在這個(gè)趨勢下，智能終端除了數據智能化采集，還具備在線(xiàn)學(xué)習能力。而海量具有學(xué)習能力的智能終端將在線(xiàn)訓練模型匯聚到云端，再進(jìn)行精細化遷移學(xué)習，從而獲得更好的智能模型，再更新到前端智能設備，形成生態(tài)閉環(huán)，讓視頻的價(jià)值充滿(mǎn)著(zhù)無(wú)限想象空間。