萬物泛在互聯(lián),一切變得高度智能。隨著智慧的高速進(jìn)化,未來已然在不斷刷新。AI給人類社會帶來的變革不僅僅停留在延伸人的體力和腦力上,在公共安全領(lǐng)域,AI還不斷創(chuàng)造著變革性的應(yīng)用。
安防AI遍地開花
隨著AI在安防領(lǐng)域的滲透和深層次應(yīng)用技術(shù)的研究開發(fā),當(dāng)前安防領(lǐng)域已經(jīng)呈現(xiàn)“無AI,不安防”的新趨勢。各安防廠商全線產(chǎn)品AI化已經(jīng)是不爭的事實(shí),同時也成為各廠商的新戰(zhàn)略。安防領(lǐng)域的AI技術(shù)主要集中在人臉識別、車輛識別、行人識別、行為識別、結(jié)構(gòu)化分析、大數(shù)據(jù)挖掘等方向,這些人工智能技術(shù)推動著安防AI應(yīng)用遍地開花。
1、公安行業(yè)的應(yīng)用
在海量的視頻信息中發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人的線索是公安行業(yè)用戶的迫切需求。
前端智能和后端智能是人工智能部署的兩種方式,即邊緣計(jì)算和中心計(jì)算。前端攝像機(jī)內(nèi)置人工智能芯片,可實(shí)時分析視頻內(nèi)容,檢測運(yùn)動對象,識別人、車屬性信息,并通過網(wǎng)絡(luò)傳遞到后端進(jìn)行存儲和分析。
人工智能技術(shù)可對嫌疑人的信息進(jìn)行實(shí)時分析,并給出最可能的線索建議,為案件的偵破節(jié)約寶貴的時間。2018年的張學(xué)友河北演唱會,人臉識別方案“函谷+昆侖”秒級識別布控人員,瞬時觸發(fā)報警,協(xié)助警方快速抓獲3名網(wǎng)上在逃人員。
2、智能交通的應(yīng)用
在交通領(lǐng)域,大規(guī)模聯(lián)網(wǎng)的卡口、電警攝像機(jī)匯集了海量車輛通行記錄信息,利用人工智能技術(shù)可實(shí)時分析城市交通流量,調(diào)整紅綠燈間隔,縮短車輛等待時間,提升城市道路的通行效率。
城市級的人工智能大腦,實(shí)時掌握著城市道路上通行車輛的軌跡信息,停車場的車輛信息,以及小區(qū)的停車信息,能提前預(yù)測交通流量的變化和停車位數(shù)量的變化,實(shí)現(xiàn)機(jī)場、火車站、汽車站、商圈的大規(guī)模交通聯(lián)動調(diào)度,提升整個城市的運(yùn)行效率,為居民的出行暢通提供保障。
3、智能樓宇的應(yīng)用
在智能樓宇領(lǐng)域,人工智能是建筑的大腦,綜合控制著建筑的安防、能耗,對于進(jìn)出大廈的人、車、物實(shí)現(xiàn)實(shí)時的跟蹤定位,區(qū)分辦公人員與外來人員,監(jiān)控大樓的能源消耗,使得大廈的運(yùn)行效率最優(yōu),延長大廈的使用壽命。
智能樓宇的人工智能核心,匯總整個樓宇的監(jiān)控信息、刷卡記錄,室內(nèi)攝像機(jī)能清晰捕捉人員信息,在門禁刷卡時實(shí)時比對通行卡信息及刷卡人臉部信息,檢測出盜刷卡行為。還能區(qū)分工作人員在大樓中的行動軌跡和逗留時間,發(fā)現(xiàn)違規(guī)探訪行為,確保核心區(qū)域的安全。
4、工業(yè)園區(qū)的應(yīng)用
工業(yè)機(jī)器人由來已久,但大多為固定在產(chǎn)線上的操作型機(jī)器人。可移動巡線機(jī)器人在全封閉無人工廠中將有著廣泛的應(yīng)用前景。
在工廠園區(qū)場所,安防攝像機(jī)主要被部署在出入口和周界,對內(nèi)部邊邊角角的位置則無法涉及,而這些地方恰恰是安全隱患的死角。利用可移動巡線機(jī)器人,定期巡邏,讀取儀表數(shù)值,分析潛在的風(fēng)險,保障全封閉無人工廠的可靠運(yùn)行,真正推動“工業(yè)4.0”的發(fā)展。
5、民用安防的應(yīng)用
在民用安防領(lǐng)域,每個用戶都是極具個性化的,利用人工智能強(qiáng)大的計(jì)算能力及服務(wù)能力,為每個用戶提供差異化的服務(wù),提升個人用戶的安全感,切實(shí)滿足人們?nèi)找嬖鲩L的服務(wù)需求。
以家庭安防為例,當(dāng)檢測到家庭中沒有人員時,家庭安防攝像機(jī)可自動進(jìn)入布防模式,有異常時,給予闖入人員聲音警告,并遠(yuǎn)程通知家庭主人。而當(dāng)家庭成員回家后,又能自動撤防,保護(hù)用戶隱私。夜間期間,通過一定時間的自學(xué)習(xí),掌握家庭成員的作息規(guī)律,在主人休息時啟動布防,確保夜間安全,省去人工布防的煩惱,真正實(shí)現(xiàn)人性化的自動部署。
繁華背后真實(shí)需求
AI在安防領(lǐng)域的落地將這個產(chǎn)業(yè)推向了一個新的高度,而鋪天蓋地的“AI高能”宣傳也讓這個產(chǎn)業(yè)加上了一層美好的濾鏡,一時讓人難以看清真相。濾鏡背后是AI工程化落地最直接且最重要的真實(shí)痛點(diǎn):場景碎片化問題。
由于安防領(lǐng)域不同場景的業(yè)務(wù)邏輯存在較大差異,導(dǎo)致很難采用統(tǒng)一的算法和方案落地AI。場景碎片化的客觀存在決定了產(chǎn)品和方案的個性化,進(jìn)而導(dǎo)致了產(chǎn)業(yè)鏈上下游各個環(huán)節(jié)的碎片化,芯片、算法、交付、維護(hù)等等均與此息息相關(guān)。
從產(chǎn)品和方案提供商的視角看,重點(diǎn)落在降低AI的應(yīng)用成本、簡化工程布點(diǎn)流程、強(qiáng)化算法在應(yīng)用場景中的適應(yīng)性等幾個方面。除卻形形色色的渲染和包裝,廠家最終比拼的將主要是:
一、品質(zhì)控制,保障系統(tǒng)在運(yùn)行過程中的高可靠和穩(wěn)定,關(guān)鍵看系統(tǒng)的整體運(yùn)行性能,這需要時間的積累;二、項(xiàng)目的總體擁有成本TCO,TCO是工程項(xiàng)目中用戶最為關(guān)心的一個部分。當(dāng)前很多領(lǐng)域的AI應(yīng)用其技術(shù)基礎(chǔ)和產(chǎn)品化已趨成熟,大家更關(guān)注的將是如何實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化的規(guī)模部署,能否把密度做得更高,把單位功耗做得更小,提升單位存儲空間的效率,這些都是降低TCO的關(guān)鍵。細(xì)微處見真章,所有這些對細(xì)節(jié)的把控正是對廠商基本功的考驗(yàn)。只有切實(shí)解決了這些難點(diǎn),AI才能真正的落地。
分層合作平臺賦能
一個健康的產(chǎn)業(yè)生態(tài)應(yīng)該在整體架構(gòu)的各個層次都沉淀出成熟的平臺,以標(biāo)準(zhǔn)化的界面“組裝”各種解決方案,支撐各類AI需求。如此才能提供可靠穩(wěn)定的產(chǎn)品和方案,降低項(xiàng)目的總體擁有成本。
場景碎片化最好的解決方案是,面向業(yè)務(wù)平臺的公司集中精力打造好平臺,面向細(xì)分行業(yè)的公司深耕用戶需求,多方配合,各自發(fā)揮所長。
任何一個廠商,如果每個項(xiàng)目的應(yīng)用均自己投入精力實(shí)現(xiàn),必定會不堪重負(fù)。宇視采取的方式是,我們負(fù)責(zé)系統(tǒng)架構(gòu)和平臺實(shí)現(xiàn),尋找區(qū)域市場中的集成商深度合作,一起推出個性化的服務(wù)。很多集成商雖然做不了基礎(chǔ)架構(gòu)和硬件產(chǎn)品,但其深入理解用戶需求,可以基于平臺廠家的軟硬件平臺進(jìn)行二次開發(fā)。雙方相互借力,共同實(shí)現(xiàn)完整解決方案。比如我們推出的解決方案賦能工程Unisee(Uniview Solution Enabling Engeering),基于IMOS Inside計(jì)劃,通過增強(qiáng)開放能力、降低開發(fā)難度、提供更有力的支撐等措施,賦予合作伙伴更多的增值能力。
當(dāng)前,安防行業(yè)已進(jìn)入“深耕”穩(wěn)健期。深度學(xué)習(xí)算法的開源推動著AI在各種場景下迎來應(yīng)用的爆發(fā)期。人工智能已進(jìn)入穩(wěn)健的上升通道,經(jīng)過這幾年的市場培育,各領(lǐng)域的用戶對于AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)的概念也有了更清楚的認(rèn)知,在需求上也會更加務(wù)實(shí),可以真正將技術(shù)應(yīng)用融合到各個領(lǐng)域的實(shí)際業(yè)務(wù)當(dāng)中。
結(jié)束語
AI場景碎片化帶來的產(chǎn)品和方案碎片化,是安防產(chǎn)業(yè)AI化發(fā)展的必經(jīng)之痛,最終只有穩(wěn)定可靠的軟硬件平臺結(jié)合個性化的豐富應(yīng)用,才能為項(xiàng)目提供較低的TCO。不同層次的碎片化應(yīng)用,最終會各自沉淀為不同層級的平臺。百花齊放,花季之后必定是一層層更為堅(jiān)實(shí)的沃土,為來年更為絢爛的綻放夯實(shí)基礎(chǔ)。
(本文作者周迪現(xiàn)任浙江宇視科技首席科學(xué)家、徐愛華現(xiàn)任宇視科技研究院專家 )