2015年开始，我们渐渐开始听到行业内越来越多关于“AI+安防”的声音，发展至今，各家纷纷涌向人工智能，并相继发布了一系列针对人工智能的产品和应用，实现了人工智能在安防的具体落地。AI在安防的未来是不可预估的，本期话题大家谈，我们邀请了浙江宇视科技有限公司，围绕着这个话题为我们分享他们的看法。

　　Q：安防知识网

　　A：宇视行业解决方案产品线副总工 吴参毅

　　Q：如何看待AI+安防？

　　A：安防行业是一个以视频监控为基础的安全防控行业，人工智能是一个以计算机视觉和机器学习为主要学科的研究领域。上一个时期安防行业的传统人工智能应用，由于受到技术瓶颈及硬件平台计算能力的限制，发展缓慢，一直未大规模应用。自进入2010年以来，随着互联网海量数据的出现，使得深度学习发挥潜力。同时以GPU为代表的硬件平台计算能力的飞速提升，更进一步加速了深度学习技术的普及。安防行业中的海量视频图像数据为深度学习提供了天然的大数据基础，同时深度学习最成功的应用方向是基于图像的应用，这对安防行业发展带来了极大的推动作用。从目前来看，安防行业是人工智能落地很成功的一个领域，并且不断深化应用，不断推进这安防行业的技术变革。

　　Q：对于AI的探索，目前人工智能成为安防各大企业必争之地，贵司在人工智能有哪些行动？

　　A：2016年10月，宇视科技（uniview）发布昆仑一代智能分析服务器（IA11500），插GPU板卡可用于视频结构化分析，实现人物识别、车辆识别、实时图像检索等应用。昆仑一代作为纯GPU计算平台，只有智能计算的属性。 2017年06月，宇视科技与英特尔（intel）联合发布VDC12500系列视图数据中心一体机『昆仑二代』，采用融合业务架构，支持CPU通用计算板卡、GPU计算板卡混插，实现通用计算业务、智能分析业务、大数据业务，广泛应用于人工智能城市的建设：一台可并发处理2.4亿人脸大库智能搜索、或200亿人车物的结构化数据分析、或8亿人脸数据秒级“以图搜索”应用，具备强劲的高并发处理能力和集群化管理能力。昆仑二代高性能专用计算平台（VDC12500），插CPU板卡可进行海量数据的处理，能够快速存储和索引，多种数据进行时空碰撞；插GPU板卡则继承全部昆仑一代的智能分析功能。昆仑二代=CPU通用计算+大数据内存计算+GPU智能计算，实现视频调度、大数据、智能等全部安防算力的融合。

　　Q：人工智能加快了智能安防的发展，为安防行业市场和消费类市场带来哪些商机？

　　A：人工智能技术在安防领域落地应用，使得原来应用效果不佳的应用得到巨大提升，比如传统的周界类通用智能应用，人脸应用，视频结构化。人脸应用主要包括人脸采集、人脸验证、静态库人脸检索、动态库人脸识别与分析。基于传统特征工程和分类器模型的模式识别方法，对应用场景要求苛刻，对采集的人脸在分辨率、人脸光照不均匀性、人脸采集的Yaw、Pitch、Roll角度都有很高的要求。在海量数据+深度学习层面，使用监督学习训练得到的特征比传统手工设计特征具有更强的表达能力，只要训练样本具有足够海量、具有足够完备性、和推理样本属于同一个分布，深度学习则能得到更具辨别力的特征。

　　深度学习特征的高表达性和高辨别力，加速了智能安防产品在行业市场和消费类市场的落地。最近两年来，人脸结构化产品（人脸采集、人脸比对）的逐渐普及，能很好说明人工智能技术促进了人脸结构化产品的可用性。

　　类似以电警摄像机和卡口摄像机促进了机动车图像的结构化，以及大数据应用，人脸采集摄像机的大量普及，将来也会逐渐带来人脸大数据应用，比如过人库分析与挖掘。

　　Q：为了争取主动权，安防企业逐渐与上游芯片厂商进行合作，强强合作带来哪些效应？

　　A：强强合作的结果就是先人一步，在新生领域进行探索，较其他企业更早的进行技术落地、摸索出一条成功的产品形态、切实可行的方案、更有竞争力的商业模式，造就一支具有更快技术转化能力的团队，更进一步强化强者地位。

　　Q：商汤、旷视、格林深瞳等人脸识别类CV公司在算法上拥有巨大的优势，并逐渐将视角伸至安防产业，如何应对？

　　A：就当前形势，对人工智能落地条件，大家达成共识的几个条件为（1）大数据、（2）算法、（3）硬件平台、（4）成功的应用方案、（5）好的商业模式。现在人工领域的初创公司大都由算法领域切入。其实不仅仅是现在，过去和将来一样，无数的商业经验证明，在任何领域，一个初创企业要想在一个行业立足壮大，上面的5个条件必须全部都具备才可以，只具备其中的几个条件，很难长久生存下去。对一家企业来说，只要认清自己的方向，把握住行业本质，排除外界各种干扰，安心做好自己最擅长的事情和业务，就没有什么可怕的。

　　Q：“AI+安防”未来在哪？

　　A：AI+安防的未来在安防。安防行业的本质是安防，人工智能只是技术手段。技术手段再高大上，对于一个行业的本质问题解决的不是很好，其价值也体现不出来。如同视频编解码技术，MPEG-4取代H.264，H.265取代H.264一样，新技术的出现带来行业的革新，作为安防行业从业人员和安防企业，要积极的拥抱这种革新，顺应技术潮流，把人工智能技术在安防行业的落地做扎实，这才是最根本的。

　　Q：人工智能为何在安防行业最为火热？

　　A：人工智能之所以在安防行业最火，其实是安防行业具备了人工智能落地的多个条件。安防行业部署的摄像机7x24全天候的采集视频图像，为人工智能技术带来了海量的训练数据。同时现在人工智能在视频图像领域的目标检测和跟踪技术应用也最为成功。所以说人工智能之所以在安防行业最火，就是因为安防行业的海量视频图像数据，同时安防行业的首要需求是从视频图像中进行人车物的目标检测和跟踪。同时，安防行业不需要像机器人领域对人工智能要求高难度，这也是人工智能安防领域火热的原因。

　　Q：人工智能解决了传统安防的哪些问题？为智能安防带来哪些技术革新？具体应用还存在哪些技术难题？

　　A：在传统安防行业中与人工智能最相关的领域为与视频图像智能相关的领域，比如周界类通用智能、电子警察摄像机、电子卡口摄像机、人脸检测、人脸验证、人脸比对与识别、视频浓缩、视频摘要、视频结构化等。安防行业的这些应用都与人工智能有密切相关。目前这些安防产品大都基于传统的计算机视觉和模式识别算法。现在深度学习算法都是基于GPU芯片，产品形态大都基于后端形式，而智能安防的一个强烈的需求是智能前端化。以深度学习为代表的人工智能领域的硬件平台，正在经历巨大的形态变革以及多元化发展。随着深度学习芯片的不断推出，尤其是低功耗芯片的不断涌现，人工智能必将不断应用于智能前端摄像机，而低功耗人工智能芯片和现在IP摄像机芯片的整合是必须要解决的一个技术难题。随着这一难题的不断解决，前端IPC摄像机的芯片解决方案也将会经历一些变化。同时随着人工智能芯片的不断演进以及能力的不断增强，其反过来又会不断推动视频图像智能应用的升级换代。

　　Q：目前， AI技术在安防领域的应用场景趋于多元化，最为成熟的应用领域有哪些？

　　A：人工智能技术在安防领域中的应用只要围绕图像智能，主要有周界类通用智能、电子警察摄像机、电子卡口摄像机、人脸检测、人脸验证、人脸比对与识别、视频浓缩、视频摘要、视频结构，属于这些领域的人工智能技术都很好的实现了落地应用。随着人工智能技术的深入发展，必将在安防领域不断推出新的应用方向，比如基于人员卡口的大数据分析与挖掘，基于视频结构化大数据的分析等。