2017年已经过去三分之二，这一年安防行业围绕着AI开始全新的智能之旅。当前无论是算法与计算力已经逐步走向成熟的阶段，数据及超大场景化数据集将成为人工智能产业发展的核心，安防厂商也许将不再扮演单纯的硬件公司角色，会更多的在软件、场景、数据上角逐，在这历史性变革的阶段，道超车的可能性也在变大，中小型企业与其在红海中与巨头进行价格血拼，不如积极乘着技术变革的风进入新的蓝海航行。

　　本期邀请宇视科技产品线行业总工汤利波，共同对于目前市场的趋势及企业应对之策进行探讨！

　　Q： 安防知识网

　　A：宇视科技产品线行业总工 汤利波

　　过去的一年中，您认为安防市场给您最大的感受是什么？

　　A：安防市场全面进入智能的时代。随着深度学习技术、GPU芯片的高速发展。一方面，各个厂商的视频图片智能分析算法得到快速提高；另一方面，服务器的性能大幅度提升。从而，算法相对成熟，成本大幅下降，安防智能分析不再是一个高高在上的亮点，进入实际可商用的阶段。几乎是一年之内，安防智能分析市场达到了白热化竞争的地步。

　　对于AI的时代的开启，您认为传统安防企业需要如何去调整自身的发展策略？

　　A：个人认为，一方面是行业上下游，芯片、算法、安防厂商生态链的建立。随着智能技术的发展，用户的智能分析需求会被精细化，算法的需求种类会非常丰富，未来很难有一个企业可以大范围覆盖各种行业的算法。二是安防企业本身需要加大算法研究的投入，这是必然的；三是前后端全系列硬件要走智能化的方案。

　　AI时代的到来，能否拉高安防行业的门槛，改善行业竞争的环境？

　　A：AI时代的到来，确实拉高了安防行业的门槛。一方面算法研究的投入在加大；另一方面，随着这两年安防智能分析市场的发展，安防视频图片智能分析，也从早期的算法、部件化进入到智能、大数据、硬件、业务软件相结合的解决方案时代。这就对安防企业的综合能力有很高的要求，从而提升了安防行业的门槛。

　　AI是改善传统行业的强力工具，但对其的投入也是要求持续及长期的，如何平衡其中风险的存在？

　　A：投入和收益的风险并不是AI时代特有的，这是一个有自身核心技术研究投入的企业必然存在的风险。事实上安防行业的几个主流厂商，一直都有核心技术的持续投入，各公司也都有自己的一套风险控制的方法。就以宇视科技为例，我们有研究开发投入的决策组织，对研究投入的风险会有系列决策。

　　人工智能的浪潮下，安防行业向外延伸的商机在哪里？

　　A：安防智能时代的到来，确实可以给安防企业带了很大的发展外延。我认为通过安防智能的发展，企业会在自动驾驶、物联网、工业机器人、车联网、数据安全管理等方面都会建立很好的技术储备。

　　在人工智能发展过程中，第一次低谷遇到的瓶颈是对于认知算法的基础性障碍，而第二次低谷遇到的瓶颈是计算成本和数据成本问题，而当前面对的障碍是场景化数据集的规模和质量，解决方案也成为机器学习（算法）+ 数据 + 计算力的展现，贵司在技术规划发展上有哪些新的改变？

　　A：从少数的计算节点运算，逐渐转移到大规模、分布式的高密度集群计算为核心，以应付越加增长的数据和扩大的模型；

　　深度学习的发展，逐渐成为一种通用的人工智能技术，宇视的智能技术从传统的狭义安防领域，逐渐扩张到广义的安防领域。

　　安防行业向深度智能发展当前的进展现状如何，是否存在技术瓶颈？

　　A：一个是算法在应用场景的广泛性上面。客户的预期与智能算法的效果的矛盾。

　　二是不断增长的算法模型的网络深度，不断增长的数据量和芯片运算能力的矛盾。