众所周知，随着平安城市、智慧城市建设的不断推动，安防摄像头数量与日剧增，特别是近年来由人工智能驱动智能摄像机的广泛应用，使安防行业大数据正呈指数级增长，给承担数据存储和计算的后端服务器带来很大压力。伴随着AI技术在安防行业逐渐落地，越来越多的公司开始将智能化前移，以此实现更实时、更高效的智能分析能力。
小场景应用中，轻量级前端智能大有作为
所谓前端智能，即是指将图像分析、人脸识别等AI功能集成到前端智能摄像头，在数据源直接对视频信息进行处理，并将分析结果传送至中后端服务器。其最大优势在于帮助客户直接从视频图像中提取关键信息，实时高效进行智能分析，快速为行动决策提供可靠依据。同时，可以大大减轻后端计算压力，而且节省大量带宽资源。
当前，已经有很多智能算法可以在前端实时运行，如进入/离开区域、越界、徘徊、停车、人员聚集、快速移动、物品遗留、物品拿取、人脸检测等。其中，人脸识识别已经达到能从成千上万的人脸中识别出目标人物，也即是多对一或者多对多识别，而且精准度更高。
业界皆知，人脸识别是目前最为成熟的AI技术落地成果，特别是在安防行业，具有极其广泛的应用场景支持。除了公安、交通等大安防领域外，门禁、通道等轻量级场景的开拓也为人脸识别市场带来新的应用空间。但是，在这些小场景领域，传统大体量的云端人脸识别显然较为笨重，同时投入成本也远高于其实际应用需求价值，而部署灵活的轻量级前端智能恰为这些小场景应用而生。
在2018年北京安博会上，触景无限科技(北京)有限公司展出了数套基于轻量级前端人脸识别技术的解决方案，并基于此展示了数套定制化硬件，包括轻量级前端人脸识别迎宾服务器、轻量级前端人脸识别门禁服务器、轻量级前端人脸识别签到服务器。据了解，触景无限科技定位于智能前端感知，将整套人脸识别方案完美放置在前端，并将传统基于云端的后端人脸识别服务器浓缩为仅8个iPhone 7plus堆叠起来的尺寸，不但大大降低了人脸识别硬件对外部条件的要求，而且实现更多的适用场景，同时达到低错误率的毫秒级人脸识别，为通道/门禁等轻量级应用市场提供更为优秀的人脸识别体验。
触景无限科技联合创始人、CEO肖洪波表示，在安防领域，智能前端在平安校园、智慧商场、监狱以及公安等领域具有很大市场空间，不过，安防只是触景无限科技切入的一个领域，此外还有机器人以及辅助驾驶等深耕领域。在提到深耕行业领域的挑战时，肖洪波表示：“很多时候，客户并不了解他们的业务需求，比如在监狱等特定场合，可能感觉不到这是一个人工智能产品，但是它确实提升了业务水平，这个是未来我们希望去达到的，既是挑战也是机会，对于人工智能公司来讲，不能仅局限在自己做的东西，更重要的是业务需求创新。”
另外，他补充到，“实际应用场景将不断产生新的需求，按阶段来看，当前可能解决了一些初步问题，但随着AI应用的不断深入，还会有很多其他问题出现，总而言之，人工智能是逐渐与行业应用整合的过程，作为AI解决方案提供商，需要和客户以及深耕行业的合作伙伴共同花时间去摸索和挖掘客户的业务需求，解决AI与实际业务整合的问题，发挥AI应用价值，以帮助客户解决实际问题。”
传感+芯片+算法，推动前端智能规模化应用
毋庸置疑，前端智能方案在处理海量数据上更“游刃有余”，但由于前端应用场景环境较为复杂，如光线条件、人脸尺寸、摄像机位置等对识别造成很大的困扰，因此，前端智能在与实际应用场景相融合方面面临了不少难题，应对策略除了深耕实际业务场景需求外，从技术层面上，主要是涉及到和各类传感器数据的融合，以及芯片和算法的研发进程的推进。
多传感器的融合，即运用多个传感器去尽可能多的获取空间和环境中的各种信息。如何将这些海量的传感器数据进行分析、处理，对各种传感器进行多层次、多空间的信息的互补和优化的组合分析，就对有限的计算能力和传输数据能力提出了非常高的要求。因此，具有强大计算能力的芯片，不但可以实现多传感器融合，而且使得针对神经网络算法的计算能力大幅提高以助力前端嵌入式人工智能能够适应更广阔、更灵活的场景。
肖洪波在采访中表示，“从整个大环境来看，人工智能还有很长的路要走，不过智能前端和物联网相结合，具有非常大的市场空间，未来，随着芯片技术和算法的进一步发展，将有越来越多智能化功能向前端转移，将大大推动安防智能硬件进一步繁荣，为安防进一步拓展新应用场景，进而实现智能前端产品的产业规模化应用。”根据外国调查数据预测，未来两三年内，将超过30%的前端设备是智能设备，肖洪波说，“这个进程可能会更快一些。”
触景无限科技致力于从数据源头实现人工智能价值，其开放式的前端智能感知框架体现了在硬件设计、驱动开发和算法并行化和工程化方面的强大实力。据了解，2018年，触景无限科技正式启动了感知芯片计划，发挥其在前端应用及芯片研发领域的优势，积极构建基于前端智能感知理念下的人工智能新生态。据肖洪波透露，解景无限科技前端感知方案已经在天网工程、雪亮工程等具体项目中得到落地应用。
