如果說(shuō)2000年左右全球科技焦點(diǎn)的思科，代表了互聯(lián)網(wǎng)10年的輝煌，那么今年大火的NVIDIA，則可能代表了剛剛開(kāi)啟的AI時(shí)代。思科為互聯(lián)網(wǎng)提供基礎(chǔ)架構(gòu)，而NVIDIA為AI提供驅(qū)動(dòng)力。AI從70年代就跌宕起伏地發(fā)展，早期一直是學(xué)術(shù)界自High，基本未曾走入老百姓的身邊；如今，借助算法、芯片及數(shù)據(jù)，人工智能火熱起來(lái)，尤其是工業(yè)界反超學(xué)術(shù)界。群眾觀感也是冰火兩重天：有人擔(dān)心人工智能未來(lái)威脅人類(lèi)，有人認(rèn)為人工智能的目前很多表現(xiàn)是“人工弱智”，仍然不值一提。

客觀地講，目前人工智能尚屬起步階段，確實(shí)產(chǎn)品良莠不齊，各種偽智能宣傳的天花亂墜，但實(shí)際效果讓人大失所望。人工智能形式不是一定要科幻Style的、類(lèi)人的、有胳膊有腿的機(jī)器人，而是很可能是一個(gè)輸入法、一個(gè)外賣(mài)應(yīng)用、打車(chē)軟件、甚至新聞推送APP等，都是人工智能。人工智能不是一個(gè)具體行業(yè)，而是一個(gè)技術(shù)驅(qū)動(dòng)，可以滲透到各個(gè)行業(yè)，即所謂的+AI。但目前，人工智能比較火熱的表象還是停留在自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別等領(lǐng)域。

據(jù)說(shuō)大概在五年前，我國(guó)公安系統(tǒng)內(nèi)部出現(xiàn)了圖偵大隊(duì)——公安局內(nèi)一個(gè)專(zhuān)門(mén)做圖像偵查的子部門(mén)，一線(xiàn)城市圖偵大隊(duì)可能有300-500人規(guī)模，是整個(gè)公安局較大的部門(mén)，伴隨城市攝像頭數(shù)量激增，人數(shù)可能還會(huì)擴(kuò)展；但伴隨AI技術(shù)在安防監(jiān)控領(lǐng)域應(yīng)用，圖偵的投入未來(lái)可能重在技術(shù)及設(shè)施，人員有望減少。

目前，圖偵領(lǐng)域比較成熟的應(yīng)用是“車(chē)牌類(lèi)”，車(chē)牌識(shí)別成熟，數(shù)據(jù)碰撞、軌跡分析、智能布控等手段屢屢立功。很多人抱怨抓車(chē)牌一抓一個(gè)，人販子沒(méi)抓幾個(gè)。其實(shí)車(chē)牌識(shí)別技術(shù)成熟、160邁以下識(shí)別率達(dá)90%以上；其次車(chē)都是沿道路行駛，布控容易；最后，車(chē)輛違章的規(guī)則很容易設(shè)定。如果嫌疑人舉著440*140的牌子在馬路上穿梭，其實(shí)也很容易逮到?？上麄儾蛔邔こＢ?、帶帽帶罩帶眼鏡，所以即使偶爾出現(xiàn)在治安的攝像機(jī)下，也不容易識(shí)別。

回到公安同學(xué)的問(wèn)題，這是個(gè)很好的問(wèn)題，也代表了人臉識(shí)別在實(shí)戰(zhàn)領(lǐng)域的進(jìn)展。目前，越來(lái)越多的機(jī)場(chǎng)、口岸、車(chē)站、地鐵開(kāi)始部署人臉識(shí)別，這些人流密集的地方，部署人臉識(shí)別環(huán)境還是比較合適的，室內(nèi)光線(xiàn)好、通道范圍小、攝像機(jī)角度合適，目標(biāo)距離近，并且都是高大上的行業(yè)，基礎(chǔ)設(shè)施比較好（大多是高清、網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)）。對(duì)于突發(fā)要案或者緊急協(xié)查，在1：N（靜態(tài)模式）的識(shí)別模式下，或M（?。篘（動(dòng)態(tài)模式），那么基于目前人臉識(shí)別誤報(bào)率（按97%）及服務(wù)器計(jì)算量，系統(tǒng)負(fù)荷力及誤報(bào)率都是可以接受的，但破案效率及提供的有價(jià)值情報(bào)信息則非常巨大。

人臉識(shí)別進(jìn)行布控的優(yōu)勢(shì)是不基于證件等其他容易復(fù)制或篡改身份特征。

目前北京地鐵有1000多個(gè)車(chē)站，早期地鐵站攝像頭數(shù)不多，后來(lái)逐漸增加，早期是模擬攝像機(jī)，后來(lái)MPEG-2/4編碼、后來(lái)H.264高清，目前每個(gè)車(chē)站平均100個(gè)攝像頭是有的。其實(shí)在進(jìn)站口、閘機(jī)口等“要塞”進(jìn)行升級(jí)或者部署人臉識(shí)別攝像機(jī)即可，而不可能按100個(gè)攝像頭這么計(jì)算，這樣，總體人臉識(shí)別攝像機(jī)數(shù)量沒(méi)那么多，M:N模式的運(yùn)算力和錯(cuò)誤數(shù)量也沒(méi)那么恐怖，不至于導(dǎo)致人臉識(shí)別系統(tǒng)崩潰。

再說(shuō)街頭的攝像機(jī)，街頭的攝像機(jī)是“廣域、大范圍監(jiān)控及巡邏”的用處比較多，以目前人臉識(shí)別技術(shù)，對(duì)戶(hù)外光線(xiàn)、角度、距離、人臉像素（80*80像素比較理想）等要求還是比較嚴(yán)格的?；趹?hù)外大范圍巡檢的重要意義與價(jià)值，已經(jīng)有AI廠(chǎng)商基于此痛點(diǎn)進(jìn)行定向研發(fā)，據(jù)稱(chēng)50米范圍識(shí)別人臉如探囊取物。此產(chǎn)品的出發(fā)點(diǎn)及市場(chǎng)空間非常好，但是尚未落地，沒(méi)有反饋，并且單體價(jià)值應(yīng)該不菲。

回到安防產(chǎn)業(yè)，基于AI的安防監(jiān)控，絕不是幾年“智能分析”時(shí)代群魔亂舞的格局，未來(lái)真正能敢于宣傳自家是“AI+安防”的可能無(wú)非三五家。AI的研發(fā)，需要的GPU集群，最新的Tesla V100高性能計(jì)算卡造價(jià)百萬(wàn)，AI研發(fā)人員年薪動(dòng)輒百萬(wàn)，AI算法需要千億視頻海量大數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”，試問(wèn)有幾個(gè)安防公司能承受如此？安防人工智能四個(gè)核心競(jìng)爭(zhēng)壁壘：算法能力，數(shù)據(jù)能力，產(chǎn)品化能力，渠道能力。

AI技術(shù)方面，一些新興的算法公司有一定優(yōu)勢(shì)，如曠視、商湯、云從等，但是在安防行業(yè)積累及數(shù)據(jù)方面，遠(yuǎn)不如老牌安防公司如海康、網(wǎng)力、大華、宇視、科達(dá)等公司。AI從實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家身邊，走向工業(yè)界，算法是其一，數(shù)據(jù)能力、產(chǎn)品化能力及渠道能力，更是考驗(yàn)。AI大幕剛剛開(kāi)啟，安防行業(yè)作為先頭部隊(duì)，攜AI重火，實(shí)戰(zhàn)力提升幾何，拭目以待！

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