人工智能前景“显山露水”安防成产业热点

安防行业作为人工智能最早具有市场空间的行业，对人工智能的发展有着更清晰的认知和更迫切的需求，而人工智能正在推动安防行业继高清化和网络化之后的第三次技术变革。从产品形态分析，人工智能技术将会促进前端摄像机、后端存储设备、视频分析应用平台的全面改革。从需求分析，目前以“智慧城市”、“雪亮工程”为主的政府需求将成为人工智能的主要来源。

继7月份国务院印发《新一代人工智能发展规划》之后，人工智能产业再迎政策利好。据国家发改委网站消息，为贯彻落实“十三五”规划《纲要》，2018年，国家发展改革委将组织实施“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程。

1956年，达特茅斯会议召开，人工智能作为一项新兴课题，正式登上世界科研的舞台。2016年，AlphaGo程序轻取围棋世界冠军李世石，引起了全世界的关注。这一里程碑事件，标志着人工智能技术正在成为改变人类经济、社会的新技术引擎。随着国务院印发《新一代人工智能发展规划》，人工智能已经成为国内最热门的前沿技术。

安防行业作为人工智能最早具有市场空间的行业，对人工智能的发展有着更清晰的认知和更迫切的需求，而人工智能正在推动安防行业继高清化和网络化之后的第三次技术变革。从产品形态分析，人工智能技术将会促进前端摄像机、后端存储设备、视频分析应用平台的全面改革。从需求分析，目前以“智慧城市”、“雪亮工程”为主的政府需求将成为人工智能的主要来源。

一、新阶段安防领域所面临的挑战

安防行业经过多年发展，已经基本完成高清化和网络化，而且积累了强大的视频、图片类数据采集能力，但是视频、图片属于原始数据，在应用上只能依靠人工处理，存在着很大的局限性。所以如何挖掘精度数据、视频深度应用成为当前安防领域最大的挑战。

1、精度数据挖掘需求

精度数据是指基于人工智能算法，从视频中提取的可进行直接检索查询的结构化数据。视频中存在丰富的数据资源，而现有技术所能得到的精度数据较少，难以满足大数据应用的需求。安防市场未来的核心是数据，对视频进行多维度分析、深入挖掘精度数据是整个行业发展的趋势。

2、视频深度应用需求

现阶段大部分城市已经建有完善的视频监控系统，然而视频的应用模式多用于事后查询、分析，无法体现视频监控系统真正的价值。以公安行业为例，城市级视频监控系统在视频侦查中起了非常大的作用，但是在事前预防方面尚存在很大的不足。如何对现有视频进行深度应用，将被动查证的事后应用模式转变为主动防御的事前应用模式是安防行业对视频的新需求。

二、硬件、算法、应用三者结合推进人工智能技术变革

人工智能是研究让计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，是一门综合计算机科学、生理学、社会科学的交叉学科，完整的人工智能技术可分为硬件支撑层、算法分析层和场景应用层。

1、硬件支撑层

硬件支撑层主要是支撑人工智能算法进行运算所需要的硬件设备，如GPU、FPGA、TPU等运算核心芯片。人工智能算法的普及应用离不开承载运算的芯片发展。尤其是在安防领域视图分析处理上，GPU芯片已经成为人工智能算法的主流芯片，随着GPU芯片运算能力的不断提升，人工智能的算法也将发挥更大的作用。

2、算法分析层

算法分析层是人工智能技术的核心，算法的优劣决定了人工智能技术的应用效果，深度学习架构的开源促使人工智能算法在功能与性能上有了质的飞跃。安防行业积累的海量视频、图片数据为深度学习算法提供足够训练样本，促进了算法性能的提升。高性能的算法又能为安防行业挖掘深度视频数据，进一步提升视频价值，从而形成相互促进的良性循环。

3、场景应用层

场景应用层是以人工智能技术为重点，多种基础技术综合应用的，面向安防、家居、物流仓储、金融等不同场景的产品或解决方案。在安防行业，尤其是公安、政府行业，人工智能产品的应用为用户提供了更多维的分析数据，帮助用户利用视频提升城市管理水平。

硬件性能提升为算法进行大量学习运算提供了支撑平台，大大缩短了训练时间，使得人工智能算法在短时间内发生了质的变化。而各行业用户的需求将人工智能与行业业务相结合，细化人工智能技术的具体职能。同时基于行业应用的海量视图数据又为人工智能算法提供了充足的训练样本，让算法更贴近于应用，算法性能的升级也将促进硬件性能的提升，硬件、算法、应用三者的有机结合和良性互动循环是人工智能技术飞速发展的根本因素。

三、政策及市场需求促进人工智能在安防领域着陆

随着人工智能的快速发展，“AI+安防”日益被重视，就与前几年“互联网+”被写进政府工作报告一样，关于视频大联网、人工智能在国家层面也受到极大重视并出台一系列政策文件给予支持。国家印发的多份政策文件都将人工智能与安防行业紧密结合，强调人工智能在安防行业的重要性。在这样的有利时机下，安防行业各厂家积极推出一系列基于人工智能的产品，如海康的“猎鹰”服务器，大华的“睿智”服务器，宇视的“昆仑”服务器等，安防企业早已先一步布局人工智能的发展，并实现了越多越多的落地应用。

人工智能能够被重视，其带来的变化是可以期待的，或者说现在已经能够看到一些实在的应用与趋势。如前文提到，安防行业存在着数据挖掘与数据分析的难题，而这和人工智能的开发逻辑完全吻合，人工智能技术的应用能够帮助安防行业弥补现阶段的缺陷，提升行业价值。安防行业所积累的海量视频、图片数据也能让人工智能技术能够拥有充足的训练样本，全方位提升算法性能。所以安防行业成为了人工智能最成功的一个着陆场所，人工智能在安防行业内的多个子行业有了应用需求和成功项目案例，在民用市场上也正在逐步推进。

1、典型行业应用

目前，人工智能在公安、政府、交通、金融、楼宇等多个行业有着广泛的应用场景。在公安领域，主要涉及嫌疑目标布控、可视化指挥、视频侦查等业务，满足用户事前预防、事中指挥、事后侦查的应用需求。在交通领域，通过人工智能建设城市大脑，实时分析城市中的交通流量，合理调整红绿灯时间，有效缓解城市拥堵。在金融行业，通过人脸识别技术，提前识别可疑人员，分析是否带面罩、是否持有可疑物品、是否有可疑动作等，有效保护银行物理区域的安全；同时，也可以通过识别银行VIP客户，提升银行服务效率。在楼宇行业，利用人工智能技术可以综合控制建筑内的安防、消防、能耗系统，对进出园区的人员和车辆进行跟踪定位，确保建筑内安全。

2、成功项目案例

在贵州、云南、福建等多个省公安厅采用人脸识别技术，建设全省静态人像数据库，变革传统被动式视频侦查手段，采用主动发现、自动预警科技手段，实现了对犯罪嫌疑人的精准研判、精准落地，解决了图侦工作“最后一公里”的难题，为基层公安机关打防管控工作提供了强有力的数据支撑。

在北京、上海、杭州等大部分城市已经建有大规模的卡口联网系统，采集所有车辆通行记录。基于人工智能技术的城市交通大脑实时分析城市过车数据，预测道路拥堵，疏导城市交通，保证城市道路通畅。同时城市过车数据与停车场数据、小区车辆进出数据相结合，形成完整的车辆大数据技战法，刻画车辆轨迹、布控危险车辆，有效保证城市交通安全。

在富士康、韵达快递的工业园区，已采用人脸识别系统进行员工上下班考勤，方便员工工作的同时保证园区安全；在南昌、济南、福州等城市多个路口采用人脸识别系统对闯红灯的行人和非机动车进行抓拍，减少交通事故，保证道路安全。众多项目的成功实施，标志着人工智能已经在安防行业落地。

3、民用市场发展

随着基础网络的健全、智能手机的普及和移动APP的应用，使得基于移动互联网的民用安防市场有了发展的土壤。而物联网、智慧城市、智慧家居等理念的推广让大众对民用安防产品的需求越来越大。在民用市场中，采用人工智能强大的数据分析能力，可以为用户提供差异化服务，提升每个用户的体验。传统的远程视频观看已无法满足大众用户的需求，例如智能家居，需要有夜间人员闯入报警、老人小孩看护功能；智慧商铺，需要有异常行为分析报警，商铺人流量分析功能。人工智能能够帮助用户省去人工布防的烦恼，真正实现人性化智慧监控。

据预计，国内现有城镇家庭约2亿户，未来5年民用安防市场规模可达上千亿，市场前景广阔，人工智能也将掀起民用市场的智能浪潮。

四、人工智能在安防行业的不足与展望

智慧安防是安防行业的未来，目前基于人工智能和深度学习的安防新一代解决方案已经纷纷落地，然而在整体应用中也暴露出了许多问题。

一是算法单一。智能算法单一是人工智能在安防行业应用过程中最大的问题，现有的算法只能从视频中提取人、车、非机动车数据，无法对视频进行完全结构化，导致了许多视频内容还是需要人工观看。

二是应用效果受场景限制。人工智能的应用基础为视频，而视频的成像质量受环境、光照的影响较大，容易存在图像模糊、目标像素过小或者遮挡等问题，阻碍人工智能对视频内容进行解析。

三是缺乏数据共享应用。人工智能技术从视频中提取的数据相对独立，不同厂家的算法所获得的数据无法共享，使得存在信息孤岛的现象，不利于行业大数据的分析。

随着技术的不断进步，云计算、大数据的发展，智慧安防的时代已经悄然到来。从技术角度分析，人工智能由于算法的成熟和芯片成本的降低，使得智慧安防的应用愈加普及。从市场角度分析，人工智能促进安防行业高清化、联网化的发展。同时，智慧安防在围绕人工智能发展的过程中，是从前端、存储、分析、应用的全产品生态链的改进，人工智能是带动安防行业设备及系统更新换代的动力。未来5年内，人工智能技术将会有飞速发展，在安防领域开辟新的蓝海。