有人說，2019是AI場景落地應(yīng)用元年，從當(dāng)前AI在安防監(jiān)控場景下，已經(jīng)由安軟慧視實現(xiàn)了首個城市級大規(guī)模智能化落地應(yīng)用方面，我想這么說是合適的。毫無疑問，在安防這個當(dāng)前最大也最具想象力的落地應(yīng)用場景中，卷入這場競爭的，已經(jīng)從安防企業(yè)與AI新貴兩大勢力之爭，進(jìn)入到了安防公司、AI公司、互聯(lián)網(wǎng)科技與通信公司、云服務(wù)公司四家爭鳴的局面。

在目前的四家爭鳴中，有的關(guān)注把單個攝像頭功能做大做強(qiáng)，實現(xiàn)以一頂百；有的關(guān)注視頻中樞平臺，希望利舊為新；有的關(guān)注做云端化平臺，以期成就數(shù)據(jù)和應(yīng)用承載；有的關(guān)注生態(tài)化平臺，希望能統(tǒng)領(lǐng)全局。從當(dāng)前市場需求的復(fù)雜性來看，確實很難辨出優(yōu)劣之分，每套打法都集合了各家的長處，也都有合理之處。我們相信在終極目標(biāo)一致的情況下，這些方案一定會不斷融合，共同走出一條最為經(jīng)濟(jì)適用的安防+AI信息化、智能化之路。

我們都知道安防是個極其碎片化的市場，只有實現(xiàn)了低成本的規(guī)模性智能化，低成本的強(qiáng)大算力，高精準(zhǔn)的場景識別算法，快速的檢索應(yīng)用能力，以及政府持續(xù)推動城市數(shù)據(jù)統(tǒng)一時，碎片就能混而為一。所幸的是，這些條件正在慢慢成熟，而且與金融、零售、醫(yī)療行業(yè)相比，安防由于屬性特殊，應(yīng)用場景明確，使用路徑單純，更像是一個應(yīng)用點單，而不是一個龐大的復(fù)雜生態(tài)。正是因為簡單，對技術(shù)的革新應(yīng)用，就可能實現(xiàn)對面（也就是規(guī)模），進(jìn)行升級改造，使行業(yè)重新洗牌。

“安防+AI”落地場景中的痛點

要實現(xiàn)規(guī)模性落地，就必須先理解落地場景中的痛點需求，注意是理解而不能只是了解，了解只會讓我們一直站在場外看熱鬧。

痛點一：現(xiàn)有系統(tǒng)智能化

安防中最大規(guī)模的工程是天網(wǎng)工程和雪亮工程，目前已建成的就有超過四千萬路，基本上已經(jīng)形成了“點上覆蓋，面上成網(wǎng)、外圍成圈，覆蓋城鄉(xiāng)”的格局，這么龐大的系統(tǒng)現(xiàn)在正在發(fā)揮作用，我們首先要做的應(yīng)該是讓它全面的、深入地發(fā)揮作用，這是當(dāng)前安防市場的底色，不解決底色問題，再怎么折騰也只是點綴，點綴就一定無法解決密度問題，密度問題解決不了，就一定無法解決整體效能問題，一定要首先實現(xiàn)規(guī)?；脑蚝颓疤峋驮谟诖恕?/p>

痛點二：現(xiàn)有系統(tǒng)和新型智能攝像機(jī)的融合

這可以知道，上一點中，并不是說新型智能攝像機(jī)不重要，恰恰相反，很重要，對應(yīng)用能力的承載和檢驗還都是離不開新型智能攝像機(jī)的，只是我們得既要看到點綴也要看得到底色。并且能讓底色和點綴和諧共處，互相協(xié)作。如果沒有傳統(tǒng)視頻監(jiān)控智能化，新型智能攝像機(jī)就是孤軍奮戰(zhàn)，如果沒有智能化能力，傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)依然是個存儲系統(tǒng)。

痛點三：安防監(jiān)控系統(tǒng)實戰(zhàn)應(yīng)用知識

我相信現(xiàn)在應(yīng)該很少再有人會覺得“算力、算法、數(shù)據(jù)”是解決不了的問題了，只是它夠不夠經(jīng)濟(jì)，而“場景、應(yīng)用、知識”卻成了決定AI能不能落地的關(guān)鍵點，直白地說，能不能讓現(xiàn)有的安防實戰(zhàn)場景真正爆發(fā)出顛覆性的效能革新，這才是檢驗AI能不能落地的定海神針，實踐標(biāo)準(zhǔn)。不了解應(yīng)用場景，不知道實戰(zhàn)應(yīng)用邏輯，不清楚嫌疑人作案心理，不明白偵查與反偵查手段……要想真的做好這件事，恐怕真挺難的，就象是在玩一場不清楚游戲規(guī)劃的游戲，勝算可想而知。

痛點四：實戰(zhàn)場景算法標(biāo)準(zhǔn)化

我們知道深度學(xué)習(xí)就象是教小朋友認(rèn)識貓，不斷地給他看站著的貓，臥著的貓，躺著的貓，跳躍的貓，睡覺的貓，黑色的貓，白色的貓，花紋的貓，只露出半個身子的貓，還有卡通的貓等。而實戰(zhàn)場景訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法要比這難的多，比如說打架，什么姿勢算是打？被打的人呈現(xiàn)什么姿勢能判斷這是打架還是攙扶？即使都呈現(xiàn)了這樣的姿勢，那怎么判斷是玩鬧還是傷害？更進(jìn)一步說，一家進(jìn)行了判斷，其它家的判斷會不會有差異，這些有差異的數(shù)據(jù)怎么整合……

痛點五：成本，成本，成本

讓政府不計成本地進(jìn)行改造，這顯然不現(xiàn)實，算力要經(jīng)濟(jì)，算法要經(jīng)濟(jì)，硬件要經(jīng)濟(jì)，維護(hù)要經(jīng)濟(jì)，應(yīng)用要經(jīng)濟(jì)，只有整體實現(xiàn)了低成本，才能夠被大規(guī)模的實施落地。

痛點六：人才，人才，人才

上面提到的痛點，即使都解決了，能不能落地依然是個未知數(shù)，因為把零星的痛點整合成實際可用的解決方案要通過人才，實現(xiàn)技術(shù)與實戰(zhàn)的結(jié)合需要有經(jīng)驗的人才，把場景訓(xùn)練成實戰(zhàn)思維模型需要人才，項目工程的落地也需要人才。目前人工智能仍然是人工+智能的狀態(tài)，在脫離的人工的情況下，只談智能也不太行得通。

賦能安防，就是為實戰(zhàn)應(yīng)用賦能

說到底，檢驗賦能效果的唯一標(biāo)準(zhǔn)，就是安防的應(yīng)用效率和效能的明顯提升。安軟慧視首個城市級大規(guī)模智能化場景的落地，最后體現(xiàn)出來的就是讓現(xiàn)有的安防系統(tǒng)變的好用了，原來查案需要不斷看視頻，現(xiàn)在只需要看圖搜索就可以了，原來費時費力，高強(qiáng)度的人工，現(xiàn)在讓機(jī)器做了，破案人員的工作積極性就被調(diào)動起來了，破案速度和破案數(shù)量也就自然得到了提升?？梢钥闯?，關(guān)于賦能安防，我們可以從以下幾個方面展開。

1. 資源庫建設(shè)模式賦能

安防監(jiān)控資源庫在未賦能之前，只是一個簡單的視像記錄和存儲系統(tǒng)，查詢它的唯一方式就是用人工去看，提高查找效率的方法就是用倍速去看，這種資源模式帶來的痛苦是可以想象的，對，就是很快就會頭暈眼花，眼睛腫痛。而賦能之后，就會把視頻流變成圖片庫，并且每張圖片都會標(biāo)記上人物、車輛及物品的詳細(xì)信息，比如，人的外貌衣著特征，如黑色長發(fā)，戴眼鏡，上身穿紅色長袖外套，內(nèi)襯是白色衣服，下身穿藍(lán)色牛仔褲，腳蹬紅色高根鞋，左肩挎著黑色挎包……這些圖片不僅會關(guān)聯(lián)到攝像位置，也會對同一張圖像中的人車物進(jìn)行智能關(guān)聯(lián)。這種以目標(biāo)為前提的資源庫建設(shè)模式，為視頻的智能應(yīng)用提供了基礎(chǔ)支撐。

2. 查詢效率模式賦能

因為資源庫中的每個元素，都是有多維度進(jìn)行描述的，當(dāng)查找信息時，可以從多個角度進(jìn)行組合檢索，就像是百度搜索中用不同的關(guān)鍵詞搜索一樣，也就是說，對人的查詢，只需要按照現(xiàn)實的條件去查詢，不但可以精確地快速檢出不變的圖片，即使中途有部分特征出現(xiàn)轉(zhuǎn)變，依舊不影響查詢。

3. 工作流程模式賦能

在安防沒有與AI融合之前，整個工作流程是圍繞著不可檢索的視頻，只能人眼看，然后再人工分析路線，這樣的查找效率可想而知，好不容易查到了，嫌疑人早就無影無蹤了。而智能化之后，工作流程是圍繞著可檢索的圖像庫進(jìn)行的，可隨意的變換查詢條件，更關(guān)鍵的是，這種查詢可以做到實時，對嫌疑人的追蹤幾乎是沒有時間差的，相當(dāng)于在嫌疑人頭頂上飛著的無人機(jī)。

有了以上對資源庫建設(shè)、查詢效率和工作流程模式的賦能，安防實戰(zhàn)效率就會出現(xiàn)革命性、顛覆性的提升。

安防+AI，強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合共享共贏

安防+AI是個龐大的市場，不可能一家通吃，既需要參天大樹，也需要茂密的叢林，在這個產(chǎn)業(yè)鏈條上，算法+芯片、設(shè)備制造+解決方案、行業(yè)應(yīng)用+渠道能力三級生態(tài)互相關(guān)聯(lián)，成功就是三級生態(tài)一起的成功，一榮俱榮，一損俱損。