業(yè)界領(lǐng)袖眼中安防
“AI的聲音要比去年小得多?!?/span>
這是今年眾多安防從業(yè)人員在今年最直觀的感受。
相比去兩年前,AI在資本市場(chǎng)經(jīng)過一番熱炒,紛紛選擇安防落地,一時(shí)間得益于算法、算力的推進(jìn),“安防+AI”成為行業(yè)爭(zhēng)相跟隨的理念。2019年,整個(gè)行業(yè)似乎開始走向理性,在上半年新的產(chǎn)品與解決方案并不多,但與之相反的,在微觀層面對(duì)于智能安防的認(rèn)知與理解,正在發(fā)生著悄然的變化。
海康威視高級(jí)副總裁、研究院院長(zhǎng)浦世亮:泛化看待安防領(lǐng)域的人工智能
這一輪人工智能熱潮發(fā)展至今已有四五年的時(shí)間,對(duì)于安防產(chǎn)業(yè)而言,人工智能并不是新鮮的技術(shù)訴求,因?yàn)樵诤芫靡郧靶袠I(yè)就被這樣的需求所驅(qū)動(dòng),視頻監(jiān)控從“看得清”到“看得懂”,需求一直存在,因?yàn)檫@是用技防去替代人防的一個(gè)核心能力。但很久以來(lái)產(chǎn)業(yè)仍處于一種技術(shù)與用戶需求或方案需求之間存在巨大鴻溝的狀態(tài)。
在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前,人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用十分受限,沒有辦法大規(guī)模推廣,基本只有車牌識(shí)別的應(yīng)用相對(duì)成熟,因?yàn)樗膽?yīng)用場(chǎng)景相對(duì)規(guī)范。人臉識(shí)別雖然應(yīng)用需求廣泛,但由于場(chǎng)景的復(fù)雜性,極大地限制了人臉識(shí)別的大規(guī)模普及應(yīng)用。
然而這一輪人工智能技術(shù)的發(fā)展,使得現(xiàn)有的人工智能尤其在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的性能實(shí)現(xiàn)了極大的突破,所以我們現(xiàn)在會(huì)更泛化的去看待安防領(lǐng)域的人工智能。它并不僅僅局限在安全管理上,視頻監(jiān)控其實(shí)更多是一種視覺傳感器的角色,有了AI加持之后,它可以提取更豐富的數(shù)據(jù)信息,把物理世界進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)化,然后為包括安防和更多其他實(shí)體經(jīng)濟(jì)的行業(yè)領(lǐng)域賦能。
華為中國(guó)企業(yè)智能安防解決方案銷售部總經(jīng)理彭曉東:云+AI正在快速改變傳統(tǒng)安防的架構(gòu)
新的云+AI的技術(shù)正在快速改變傳統(tǒng)安防煙囪架構(gòu),通過云化方式建網(wǎng),數(shù)據(jù)覆蓋的廣度以及深度會(huì)帶來(lái)數(shù)量級(jí)的提升,數(shù)據(jù)價(jià)值更是“1+1>N”,實(shí)戰(zhàn)效果會(huì)大幅度提升,云與大數(shù)據(jù)的結(jié)合,可以讓AI得到更加廣泛的快速應(yīng)用。同時(shí)系統(tǒng)的安全性以及開放創(chuàng)新也會(huì)快速成為智能安防時(shí)代一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。
我們認(rèn)為整個(gè)AI發(fā)展的趨勢(shì)一定會(huì)從集中式向分布式發(fā)展,最終形成端邊云協(xié)同態(tài)勢(shì)。AI前置是行業(yè)發(fā)展的一種態(tài)勢(shì),許多簡(jiǎn)單的場(chǎng)景,如果還是像傳統(tǒng)的做法,視頻傳到后端,完成計(jì)算后再傳結(jié)果,計(jì)算效率是非常低的,用戶體驗(yàn)也很不好。華為認(rèn)為,首先云端的AI跟前端的AI是協(xié)同的,但未來(lái)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景僅需要前端的AI。組大網(wǎng),云化是必選方式,同時(shí)對(duì)設(shè)備廠家提出了更高的技術(shù)積累要求包括云計(jì)算,大數(shù)據(jù),高性能計(jì)算,存儲(chǔ),智能芯片等方面的能力。
宇視科技智慧云產(chǎn)品總工王利彬:智能應(yīng)用進(jìn)入成熟階段
今年雖然AI看起來(lái)沒有去年那么火,但從我們自身的角度看AI產(chǎn)品的出貨量是成倍的在增長(zhǎng)。出現(xiàn)這種現(xiàn)象也有可能是客戶的接受度高了,市場(chǎng)不需要再像之前那樣宣傳,當(dāng)前在公安、雪亮、智能交通工程項(xiàng)目中,已經(jīng)不需要我們?nèi)ミ^多宣傳AI帶來(lái)的價(jià)值,過去幾十路與幾百路的規(guī)?,F(xiàn)在已經(jīng)上升到上千路,智能應(yīng)用開始逐漸進(jìn)入到成熟的階段。
江森自控旗下泰科安防解決方案中國(guó)區(qū)銷售總經(jīng)理鐘輝:市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)向海量數(shù)據(jù)處理與智能分析轉(zhuǎn)移
隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺(tái)等技術(shù)的發(fā)展,AI將越來(lái)越多的應(yīng)用在智慧建筑,更好的滿足人們對(duì)安全、高效、舒適、節(jié)能的需求。整體來(lái)看,國(guó)內(nèi)安防領(lǐng)域市場(chǎng)規(guī)模足夠大,機(jī)會(huì)也足夠多。隨著AI技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用需求的推動(dòng),國(guó)內(nèi)安防市場(chǎng)將迎來(lái)歷史性轉(zhuǎn)折點(diǎn),市場(chǎng)將從過去設(shè)備低價(jià)競(jìng)爭(zhēng),發(fā)展到更高層面的海量數(shù)據(jù)處理和智能分析的競(jìng)爭(zhēng)。
天躍科技副總裁范舟:AI智能化工具要形成智能安防管理平臺(tái)應(yīng)用閉環(huán)
針對(duì)大熱的AI智能化應(yīng)用,當(dāng)前大部分公司主要專注于圍繞產(chǎn)品感知端構(gòu)建智能化場(chǎng)景。不可否認(rèn),感知技術(shù)是提升用戶業(yè)務(wù)能力的有效手段,但感知僅能更精準(zhǔn)更快速發(fā)現(xiàn)場(chǎng)景應(yīng)用中的異常問題。而從管理角度來(lái)看,發(fā)現(xiàn)問題僅是起始狀態(tài),最為關(guān)鍵的是解決問題、解決效果監(jiān)控以及管理提升建議。
我們認(rèn)為,所有智能化的技術(shù)手段僅是工具,并不是最終的管理目標(biāo),AI智能化工具必須貫穿落實(shí)到管理目標(biāo)、管理執(zhí)行、管理監(jiān)控和管理提升四個(gè)環(huán)節(jié),形成智能安防管理平臺(tái)應(yīng)用閉環(huán)。因此,我們這些年的探索,也是希望把最新的技術(shù),例如物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)、大數(shù)據(jù),以及AI技術(shù)、AIoT技術(shù),與客戶的最終管理目標(biāo)相結(jié)合,希望在這最后一公里,實(shí)現(xiàn)客戶管理目標(biāo)落地。
Axxonsoft耐實(shí)(上海)軟件科技有限公司中國(guó)區(qū)總經(jīng)理荊朝剛:安防行業(yè)將往平臺(tái)化方向發(fā)展
從全球安防市場(chǎng)格局來(lái)看,在硬件市場(chǎng)相對(duì)穩(wěn)定,外資品牌要發(fā)展需另辟蹊徑。從應(yīng)用場(chǎng)景上來(lái)看,安防行業(yè)未來(lái)將往平臺(tái)化方向發(fā)展,平臺(tái)將主導(dǎo)智能安防的應(yīng)用。雖然目前有智能前置的做法,我們也在和合作伙伴在做,但目前的前端芯片性能有限,更多更復(fù)雜的AI算法還是需要在后端來(lái)完成,而且再高級(jí)的AI算法也需要依賴平臺(tái)來(lái)展現(xiàn)價(jià)值,所以我們還是認(rèn)為平臺(tái)才是核心。
公安三所物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研發(fā)中心研究員梅林博士:非標(biāo)準(zhǔn)場(chǎng)景AI應(yīng)用仍有待提升
在一些標(biāo)準(zhǔn)化的場(chǎng)景中,人臉識(shí)別、人證合一、車輛結(jié)構(gòu)化描述等AI技術(shù)應(yīng)用擁有很高的成熟度,應(yīng)用效果很好。但在一些非標(biāo)準(zhǔn)化的場(chǎng)景下,比如開放式的1:N人臉識(shí)別或是非交通卡口的治安監(jiān)控點(diǎn),由于安裝角度、光線環(huán)境等因素,人臉和車輛的識(shí)別分析效果依舊有待提升。
另外,繼人臉識(shí)別之后,行人重識(shí)別正逐漸得到越來(lái)越多研究單位的重視,但這也是一個(gè)非標(biāo)場(chǎng)景,角度、距離、光線、裝扮等都會(huì)對(duì)識(shí)別分析的效果產(chǎn)生影響,這種情況下如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別仍具有很大的挑戰(zhàn)性,但一旦突破了應(yīng)用瓶頸,便可以很好地助力公安實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用?,F(xiàn)階段,行人重識(shí)別技術(shù)還處在相關(guān)研究機(jī)構(gòu)技術(shù)積累的階段,距離落地應(yīng)用仍有待時(shí)間考驗(yàn)。
復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院視頻技術(shù)與系統(tǒng)工程研究中心薛向陽(yáng)博士:AI應(yīng)用依賴于場(chǎng)景
AI依賴于應(yīng)用場(chǎng)景,只要場(chǎng)景確定(即各種邊界條件確定),這個(gè)時(shí)候研發(fā)人員比較容易將應(yīng)用性能等調(diào)整得很好。但如果更換了一個(gè)場(chǎng)景,原來(lái)那套方法就需要進(jìn)行再調(diào)整,這也反映出AI算法模型泛化能力不夠,主要以定制化為主,限制了大范圍推廣。同時(shí),當(dāng)前許多AI算法都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的,需要持續(xù)收集大量特定應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù),然后在應(yīng)用中進(jìn)行持續(xù)迭代優(yōu)化,這個(gè)過程所需人力與物力對(duì)于許多企業(yè)而言,顯然是會(huì)帶來(lái)非常大的技術(shù)成本和運(yùn)維等綜合壓力。
閱面科技聯(lián)合創(chuàng)始人宋向明:人臉識(shí)別市場(chǎng)短期內(nèi)不會(huì)集中
考慮到人臉識(shí)別產(chǎn)品使用的地域性差異、不同群體的接受程度和使用需求,硬件實(shí)體的競(jìng)爭(zhēng)基本不會(huì)出現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)一家獨(dú)大的情況,人臉識(shí)別技術(shù)涉及內(nèi)容較多,還有新產(chǎn)品形態(tài)的出現(xiàn),我認(rèn)為目前及未來(lái)的一段時(shí)間內(nèi)都是“百家爭(zhēng)鳴”的狀態(tài)。隨著市場(chǎng)教育、開拓,市場(chǎng)在不斷擴(kuò)大,玩家也在增加。
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