不可否認(rèn)，監(jiān)控?cái)z像頭已經(jīng)成為AI安防的“寵兒”。這里就需要發(fā)出一個(gè)疑問，AI安防除了攝像頭還有什么？

從軟件到硬件，AI安防不是只有攝像頭

在安博會(huì)現(xiàn)場，除了墻上掛著的、令密集恐懼癥患者不太舒服的攝像頭，還有一些AI安防“寶藏產(chǎn)品”也隱匿其中，它們?cè)诒O(jiān)控?cái)z像頭的強(qiáng)烈攻勢下求得發(fā)展。

硬件層面，技術(shù)還有更多的載體

過往人們常說“眼見為實(shí)、耳聽為虛”，雖然有時(shí)候人們看見的不一定是事實(shí)，但是“看”這一行為卻被視為安防產(chǎn)業(yè)中，尤其是預(yù)防監(jiān)控環(huán)節(jié)的重要手段。

以刑偵事件為例，在有目擊者參與協(xié)助調(diào)查的案件中，警方有時(shí)候會(huì)通過目擊者的口述來盡可能還原犯罪嫌疑人的面部肖像，該畫像將作為生物識(shí)別特征來幫助警方更精準(zhǔn)、更快地抓捕犯罪嫌疑人。相比于聲音、指紋等不易辨別、可能存在缺陷和瑕疵的數(shù)據(jù)，在找人等方面，多數(shù)時(shí)候最終還是依賴于人臉特征數(shù)據(jù)，且人臉辨別在速度上也占據(jù)優(yōu)勢。落實(shí)到AI安防領(lǐng)域，視覺人工智能技術(shù)是相當(dāng)必要的，但最終載體卻不是只有監(jiān)控?cái)z像頭這一已經(jīng)“紅?；钡漠a(chǎn)品領(lǐng)域，它還有更多的組合可能性。

以智能安防機(jī)器人為例，這是繼監(jiān)控?cái)z像頭之外，較多廠商所關(guān)注的另一個(gè)AI安防類硬件。相比于監(jiān)控?cái)z像頭，安防機(jī)器人更是一個(gè)AI技術(shù)綜合體。除了基本的視覺人工智能技術(shù)，它的“身體”上還能搭載煙霧探測儀、氣味探測儀等傳感器，以及語音人工智能類產(chǎn)品，若想要讓安防機(jī)器人具備攻擊力，廠商還能夠給它配備強(qiáng)聲驅(qū)散系統(tǒng)等攻擊性武器。

功能方面，監(jiān)控?cái)z像頭雖然在識(shí)別到目標(biāo)人物之后發(fā)起主動(dòng)警示，但究其本質(zhì)最終提供的還是單一性的視覺識(shí)別與監(jiān)控。相較之下，除了在自主巡邏過程中提供視覺識(shí)別與監(jiān)控服務(wù)，安防機(jī)器人還能夠提供聲音采集與識(shí)別、即時(shí)語音、危險(xiǎn)氣體識(shí)別、驅(qū)散等功能。另外在落地場景方面，機(jī)場、倉庫、園區(qū)、?；髽I(yè)、銀行、商業(yè)中心、社區(qū)等都能成為安防機(jī)器人的巡視場地。

此前華泰證券曾測算2018-2020年國內(nèi)巡檢機(jī)器人市場總需求約為477億元，年均需求約159億，分別對(duì)應(yīng)變電站巡檢機(jī)器人9000臺(tái)，市場空間72億，配電站巡檢機(jī)器人8.1萬臺(tái)，市場空間405億元。其中，電站和配電站只是安防巡檢機(jī)器人的諸多場景中的兩個(gè)，可想而知這一產(chǎn)業(yè)背后存在的市場規(guī)模之大。目前，國內(nèi)從事這一領(lǐng)域的公司已經(jīng)超過了30家，但產(chǎn)業(yè)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有爆發(fā)，這意味著市場還有更多機(jī)會(huì)。

此外就便攜性而言，監(jiān)控?cái)z像頭是固定的，安防機(jī)器人因?yàn)轶w積大、監(jiān)管問題等也暫時(shí)難以被隨時(shí)隨地帶在身邊，便攜性AI安防用具也成為一種必需設(shè)備。

這方面，目前具備可能性的產(chǎn)品為AR眼鏡。佩戴之后，一旦某處設(shè)備識(shí)別到可疑人物，AR眼鏡將在警方的眼前自動(dòng)顯示可疑人員的性別、身份等信息，相關(guān)安防人員也能夠通過AR眼睛看到墻后面、地板下的電纜、管道、其他設(shè)備的運(yùn)行情況，警方進(jìn)行案情模擬重現(xiàn)、消防員在火場內(nèi)實(shí)時(shí)監(jiān)控與判斷等也將成為可能。

與安防機(jī)器人一樣，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)傳輸延時(shí)、鏡片成像技術(shù)和光學(xué)模組不成熟等因素，AR眼鏡還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有到達(dá)大規(guī)模成熟的時(shí)候，目前僅有小規(guī)模應(yīng)用。眼下在安防領(lǐng)域推出AR眼鏡的公司還是少數(shù)，且市場也因?yàn)闊岫冉档投诎l(fā)展速度上較為緩慢。于AI安防產(chǎn)業(yè)而言，AR眼鏡也是一個(gè)“大藍(lán)海”的存在。

在監(jiān)控?cái)z像頭的強(qiáng)勢掩蓋下，像安防機(jī)器人、AR眼鏡這類存在極大市場、且尚未被加以重視的產(chǎn)業(yè)還有很多。

軟件層面，數(shù)據(jù)壁壘還需打破

需要注意的是，以上所有產(chǎn)品功能的實(shí)現(xiàn)皆需要借助算法、算力、數(shù)據(jù)和智聯(lián)網(wǎng)等的通力合作。

眼下，經(jīng)過近幾年的發(fā)展優(yōu)化與磨合，各類智能算法已經(jīng)較為成熟，滿足基本需求不在話下，而算力問題也因?yàn)锳I芯片得到了解決，基于物聯(lián)網(wǎng)升級(jí)的智聯(lián)網(wǎng)也即將因?yàn)?a href="http://m.makelele.cn/v/tag/1225/" target="_blank">5G的到來而得以實(shí)現(xiàn)，剩下來的數(shù)據(jù)卻成為了一個(gè)問題。

以公安這一安防領(lǐng)域重要組織為例，早在2018年初，公安部就正式成立全國公安大數(shù)據(jù)工作領(lǐng)導(dǎo)小組，宣布將大力實(shí)施公安大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。

作為一個(gè)垂直性行業(yè)，公安領(lǐng)域的數(shù)據(jù)也存在一個(gè)“通病”，即只能基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開展AI應(yīng)用，而那些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并沒有能夠發(fā)揮真正效用;另外，各地方公安之間、各警種之間、各數(shù)據(jù)之間也缺少相應(yīng)的關(guān)聯(lián)性，這也使得預(yù)測、預(yù)警、預(yù)防等能力與效用大打折扣。

如何才能解決這些問題？需要依賴行業(yè)知識(shí)圖譜。

知識(shí)圖譜的建立是一件相當(dāng)困難的事情，里面涉及到數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)定義、關(guān)系抽取、知識(shí)存儲(chǔ)、關(guān)聯(lián)計(jì)算等步驟，且不同于通用知識(shí)圖譜，搭建垂直性領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)圖譜更具備難度。

而一旦搭建起知識(shí)圖譜，帶來的效用也是肉眼可見的，實(shí)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)算法的深度融合與轉(zhuǎn)換，讓警務(wù)辦事更為智能化。舉一個(gè)例子，為了鎖定一個(gè)犯罪嫌疑人，警方往往需要調(diào)取多個(gè)系統(tǒng)來查詢數(shù)據(jù)，進(jìn)而作出分析和整合，這個(gè)過程是繁瑣且耗時(shí)耗力的，而基于公安知識(shí)圖譜，這一過程所耗費(fèi)的時(shí)間和精力將大大縮短，因?yàn)樵诎l(fā)出要求之后，系統(tǒng)就能夠自行調(diào)取相關(guān)案件信息，或是生成報(bào)告，或是以可視化的方式呈現(xiàn)各個(gè)線索之間的關(guān)聯(lián)性等等。

據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，2018年工具型公安知識(shí)圖譜應(yīng)用率為30%，平臺(tái)型建設(shè)率達(dá)到10%。而在當(dāng)下，知識(shí)圖譜搭建的第一步，即“數(shù)據(jù)采集”仍舊不能很好地完成，如此一來，后面步驟的進(jìn)行也將遭遇一些阻礙和困難。

于AI安防而言，算力、算法、數(shù)據(jù)和連接缺一不可。

根據(jù)a&s所公布的“2018年度全球安防50強(qiáng)”榜單，其中專業(yè)從事視頻監(jiān)控的企業(yè)有32家，另有?？低?、大華等也在這一領(lǐng)域有所涉及?？梢哉f，視頻監(jiān)控已經(jīng)成為安防產(chǎn)業(yè)的主流，這也難怪在智能化升級(jí)過程中，監(jiān)控?cái)z像頭會(huì)成為諸多AI企業(yè)所選中的市場切入口，以及安防業(yè)務(wù)重點(diǎn)方向。

但從市場和需求的角度出發(fā)，監(jiān)控?cái)z像頭也不是萬能的，總有它兼顧不到的地方，而這些就是留給廠商的機(jī)會(huì)。如果發(fā)展足夠順利，或許這些產(chǎn)業(yè)在未來也將能夠“比肩”監(jiān)控?cái)z像頭。

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