AI引領安防走向變革之路

□ 文 /本刊記者 羅超

安防，是技術為上的行業，時至今日，歷經數次變革。任一高科技行業，都是以技術來引領和推動變革的。AI，是安防行業當下最具表征的技術符號。因此，本文從AI引發的行業變革，來展望安防行業的未來。

傳統安企與外來企業以AI角逐市場

AI是安防行業的“主菜”，引發眾多企業前來爭搶。如果說以前安防行業的數次變革幾乎都是內部爭奪的話，此次AI+安防的市場角逐，就是新舊兩大陣營的碰撞了。

傳統安企鞏固自有體系，持續深挖市場潛力

從2017年深圳安博會就能看出，國內傳統安防企業開始紛紛發力人工智能，持續投入，招兵買馬，儲備人才，緊跟AI潮流。當然，從大數據時代開始，傳統安防企業只有一線企業才具備核心競爭力，也因此在AI時代必然也是傳統安防巨頭來與外來者一決高下。首先明確一點，當下AI+安防，其生態鏈是人工智能芯片+算法/算力+產品體系+方案化+應用。很顯然，在芯片和算法、算力方面傳統安防企業處于劣勢，但是在后三者中卻浸淫多年，尤其是在成熟的方案定制和對項目交付能力方面。所以可以看出，傳統安防巨頭們布局AI大多以“去中心化”，力求邊緣化的AI來征戰。

海康威視早在2013年就開始深度學習技術的布局，2017年該企業立足應用，提出AI Cloud架構——邊緣節點、邊緣域和云計算中心三級相輔相成，系統實現“邊緣感知、多層認知”。邊緣節點：感知更精準，采集更豐富。海康威視AI Cloud架構，通過將智能感知計算嵌入邊緣節點，滿足物聯網的多維采集、特征提取、智能處理等需要，并有效緩解大量非結構化數據的智能分析給傳輸、計算、存儲等帶來的壓力，可以實現前端的敏捷響應；邊緣域：智能按需調度，業務敏捷響應。邊緣域側重就近匯聚和存儲邊緣節點的各類異構數據、就近管理智能計算資源，滿足快速響應、快速分析的需要。面向復雜業務系統，邊緣域是業務分級應用的主要響應單元，可滿足用戶各級管理所需。邊緣域既可接收、整合、傳遞邊緣節點的感知信息，又可按需適配算力和算法對域內數據進行智能處理與管理，實現物聯智能應用；云計算中心：服務大數據智能，輔助業務決策。 海康威視AI Cloud架構中，云計算中心能夠彈性分配計算服務器、存儲服務器的資源，還能夠按需調度智能算法和大數據算法。其中，智能算法對來自邊緣域的物聯數據進行更高層級的感知智能處理，比如更大范圍的黑名單比對、更大范圍的跨時空關聯分析等；大數據算法對多維異構數據(物聯數據+業務數據等)進行認知智能處理，支撐多維大數據的綜合邏輯分析和決策分析。

華為并非傳統安防企業，但其在安防市場的布局與傳統企業無二。2018年北京展會期間記者有幸參與該企業的媒體見面會，會上記者了解到華為同年發布了發布昇騰Ascend 310/910兩款AI芯片，從“拼體力”改為“拼腦力”，推動安防行業的智能升級。華為希望和行業合作共贏，為AI應用開發者提供強大的算力和應用開發平臺，提供大家用得起，用得好，用的安全的AI。讓人工智能走向每一位民警，整個行業都能享受到人工智能的價值，實現普惠AI。華為希望和行業合作共贏，華為有能力為AI應用開發者提供強大的算力和應用開發平臺，有能力提供大家用得起，用得好，用的安全的AI。讓人工智能走向每一位開發者、每一位民警，整個行業都能享受到人工智能的價值，實現普惠AI。如此一來，華為需要依借自身優勢來吸納合作伙伴一同解決用戶所需。據記者了解，華為AI形成了從上游芯片到成熟產品再到實戰性極強的解決方案體系，端到端的體系不僅能讓華為洞察用戶所需，也便于他們以AI來開拓安防智能化應用落到實處。同年，華為推出五款AI攝像機，分別是人員結構化的“星像”、車輛卡口的“星馳”、機非人全結構化的“星圖”、電警卡口的“星盾”和態勢感知的“星辰”。該系列產品三個最顯著的技術特征是搭載了強勁的昇騰芯，以軟件定義攝像機的創新理念，具備按需定義、分層智能、持續演進的優勢，并借助非約束算法，能夠廣泛適用于專業人像、車輛、電子警察等各種AI+安防的深度應用場景。

舉例這兩家傳統安防企業他們都對客戶深入了解，也有成熟的產品體系、銷售體系和行業方案，這是傳統企業優勢，也是外來企業的劣勢。

以閉環優勢最快完成端到端布局

外來的和尚會念經嗎？對于扎根已久的安防企業來說，外來企業并沒有在安防行業市場長期積累的從業經驗，缺乏對安防市場情況的深度了解，包括用戶真實需求、產品生命周期、渠道體系、解決方案能力及工程體系等。以公安行業為例，作為安防最核心的服務對象，目前通過AI賦能推進公安信息化建設。AI賦能公安業務，最終都需要以產品化實現行業應用，其中最為明顯的是貼近實戰的產品制造能力。那他們進入安防，又如何征戰呢？

記者在去年采訪商湯科技聯合創始人、副總裁的楊帆時得知，他們認為視覺類的AI是智能城市未來核心的價值增長點。因為從本質上去看，智能城市業務發展過程中很大一部分價值創造和提煉，都是以監控視頻來支撐。整個信息產業任何一種形態或者應用，其實都是以信息為核心，從信息的采集、傳輸、存儲，到信息的分析計算，再到信息的反饋，會形成一個閉環。視頻監控也不例外，應用的子場景，都是圍繞這幾個關鍵點去展開的。安防行業之前在信息的采集、傳輸、存儲方面做了很多工作，從攝像頭、IPCamera、高清聯網，包括大數據中心，它在前三個環節已經出色的完成了使命，卻在在信息的分析計算和信息反饋的關鍵的所做的太少。這兩個關鍵點就是AI的應用天地，也是AI在整個安防行業最為核心的價值體現。為什么安防行業遍地AI，傳統的安防廠商、AI公司、IT企業、芯片企業和平臺商都紛至沓來，究其原因，楊帆分析正是因為AI落地安防，還未在最后兩個關鍵節點中完成信息閉環，所以這是商湯科技的優勢，也是AI初創企業諸如曠視、云從、云天勵飛、優必選、依圖等上企業的優勢。

外來企業也會認為傳統安防企業在這場征戰中也有諸多不足之處，比如發展多年，公司內部文化已與制造業非常類似，口頭上要緊跟技術發展趨勢，但由于缺乏科技氛圍，這條轉型之路很難成功；要做AI，需要大量的資金、時間、研發，傳統安防企業經營多年，很多已經上市，如何說服董事會進行長期、大量的投入是很麻煩的事情，如果這個層面做不好或者做不快，董事會也許會失去耐心；此外，傳統業務部門與AI部門如何協調也是一大問題。

傳統上游芯片公司也都紛紛進入安防，比如寒武紀、比特大陸、耐能、君正、地平線、觸景無限、西井科技等。他們只是AI+安防的參與者，并不能進行項目交付，他們更多是在產品層面來推動AI落地安防，互相賦能AI在安防領域的應用和成長。

不管是傳統還是外來的，都需要將核心技術融入到行業應用的前端到后端，這是兩大陣營都不可回避的事實。

AI驅動場景應用變革，極大提升安防效能

賣方市場已經存在很多年了，也說明了用戶才有最大的話語權，也說明了場景應用是技術越發成熟的催化劑。我們來看看在應用方出現了哪些需求變化甚至是變革。

從“汗水警務”到智慧警務

“汗水警務”是指公安部門費力不討好且效率極低的工作模式，而智慧新警務因AI的刷人、車臉的廣泛應用而出現了模式的創新，這也是公安部門需求的新變革。

社區人口走訪檢查預警管控、出租屋流動人員核查、單位場所檢查、警情案件回訪，這些往常需要民警來回跑動、手工記錄的工作，如今在移動警務終端的社區警務應用中就能一鍵完成。利用人臉識別技術，該產品進行人臉采集與比對，在與人臉庫比對，同時與公安大數據管理平臺對接。比如深圳公安的移動執法就整合內外網多個業務系統，將全市人、車、屋、路、場、組織等6大類、63種治安大數據切分成塊數據，設置巡邏防控、治安檢查、人屋管理、消防檢查、回訪倒查等5大功能模塊，讓民警利用AI采集人臉數據并在云端場景完成80%的社區業務，將口袋信息轉變為共享信息。

人證核驗產品也為智慧新警務增添姿彩。當數據搜集轉變為數據管理，如何實現基層警務智能化，成為當下亟待解決的問題。當下眾多人證核驗終端設備，融合多種生物識別技術，快速實現人的識別、查找、身份認定，可廣泛應用在需要進行身份核驗的場所，讓基層公安機關和廣大民警執行任務時，更加高效的進行，實現警務工作從傳統型向智慧型轉變。具體來看，應用的領域有數字監獄、戒毒管理、警務巡邏、智慧監所、刑偵辦案、戶口登記與遷移、社區人口管理、出租屋房客管理、物流實名制、網吧實名制和移動開卡實名制等領域。整體來看，AI落地在智慧警務以后，為公安的提升在幾個方面：

新管控：組建基層大數據分析工作站，提升對重點人員、可疑物品、重點部位的精準管控和預測預警，提升大數據對基層的支撐服務。

新指揮：打通省、市、縣（區）三級指揮體系，構建扁平化、移動化的新型指揮體系。

新防控：以大數據技術優化小區、區域防控力量可視化調度、動態巡防、公安檢查站建設，提升社會面的精準防控能力。

新監管：建設安全管控一張網、執法管理一終端、督導指揮一幅圖、合成作戰一平臺、公眾服務一窗口的“五個一”全新監所管理體系，推動全省監所執法管理、業務指導、打擊犯罪的信息化、精細化、智能化建設。

AI變革智能交通

AI來了，智能交通變了！在幾年前云棲大會會上，阿里發布了人工智能的互聯網+信號燈控制優化平臺，經過一年多的應用，阿里用人工智能調試交通信號燈的方式在杭州蕭山區的試點實驗數據顯示車輛通行速度提升11%左右。在互聯網企業暢想人工智能解決交通擁堵的同時，安防企業也在以基于人工智能改變交通管理方面努力。目前在智能交通領域，人工智能分析及深度學習比較成熟的應用技術以車牌識別算法最為理想，雖然目前很多廠商都宣稱自己的車牌識別率已經達到了99%，但這也只是在標準卡口的視頻條件下再加上一些預設條件來達到的。在針對很多簡易卡口和卡口圖片進行車牌定位識別時，較好的車牌識別也很難達到95%。不過隨著采用人工智能、深度學習的應用，這一情況在2019年將會得到很大的改善。

無人駕駛是智能交通領域一直在探討和嘗試的話題。海信網絡科技日前表示，公共交通將最早應用無人駕駛技術。基于海信在智能公交行業的實踐，隨著人工智能和公交車輔助駕駛、無人調度技術的成熟，公共交通將成為最有條件率先實現無人值守的行業。對公共交通而言，線路固定、專用道行駛、車速較慢、距離短的特點，從整體上降低了對場景識別、安全控制等算法的要求，使其具備實現無人駕駛的基礎條件。而實現的過程，一方面是公交車由輔助駕駛實現自動駕駛甚至無人駕駛，另一方面是公交車后臺調度系統的智能化。

與交通類似的無人化應用還有其他場景，比如AI機器人的安保巡邏、智慧新零售的AI攝像機采集與管理等。

結束語

AI在安防，能識萬象，吸引外來者征戰，促發傳統安防企業轉型，在技術層面推動智能化的跨越式發展，這都是以上AI引領安防行業走向變革之路的各個表象。我們希望AI+安防能讓世人矚目，也歡迎外來者的加入，而作為傳統安防企業，如何在與外來者博弈中贏得未來，值得期待，想必這又將是一次大浪淘沙的洗禮。