“得人工智能者得天下”成為互聯(lián)網(wǎng)圈子廣為認同的一句話，近幾年，人工智能在全球范圍內(nèi)掀起了一輪又一輪的熱潮。根據(jù)艾瑞咨詢預計，2020年全球AI市場規(guī)模將達到1190億元，年復合增速約19.7%;同期中國人工智能市場規(guī)模將達91億元，年復合增速超50%。

人工智能方興未艾 智能安防發(fā)展進度如何？

安防行業(yè)作為人工智能最早具有市場空間的行業(yè)，對人工智能的發(fā)展有著更清晰的認知和更迫切的需求，人工智能正在推動安防行業(yè)繼高清化和網(wǎng)絡化之后的第三次技術變革。

在人工智能如火如荼的發(fā)展背景下，安防行業(yè)圍繞著AI開始全新的智能之旅。在這場旅途中，智能安防發(fā)展進度如何呢？

“進展”

邊緣計算推動邊緣智能發(fā)展

邊緣計算，是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接、實時業(yè)務、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。用一句話表示，邊緣計算可以理解為指靠近數(shù)據(jù)源的邊緣地帶來完成的運算程序。

隨著技術的不斷精進，“邊緣智能”概念應運而生，它提出了一種新模式：讓物聯(lián)網(wǎng)的每個邊緣設備都具備數(shù)據(jù)采集、分析計算，通信，以及最重要的智能。新的智能邊緣計算也同時利用了云計算的能力，利用云來大規(guī)模的進行安全配置、部署和管理邊緣設備，并能夠根據(jù)設備類型和場景分配智能的能力，從而讓智能在云和邊緣之間流動，獲得兩全其美的結(jié)果。

邊緣智能已經(jīng)成為大勢所趨。隨著萬物互聯(lián)時代的到來，計算機視覺領域前端設備產(chǎn)生的圖片、視頻數(shù)據(jù)量巨大，如全部將其匯聚到云計算數(shù)據(jù)中心進行智能分析，將對通信的帶寬要求和實時性要求等帶來無限壓力。這就要求就近提供邊緣智能服務，將人工智能算力或推斷能力逐漸從云遷移到邊緣側(cè)，有助于緩解傳輸鏈路的壓力。

深度學習構建推動AI-City發(fā)展

安防行業(yè)作為人工智能技術天然的訓練場和應用場，對于人工智能的落地應用有著迫切的需求。近年來隨著“城市大腦”、“交通大腦”、“警務大腦”等“大腦”的出現(xiàn)，人工智能深度學習技術結(jié)合多維度感知推動了AI-City的進一步發(fā)展。

深度學習主要的研究領域在語音識別和視覺方面，而且將深度學習應用到各個方向，可以不同的領域做出不同的技術創(chuàng)新。對于掌握了許多視頻圖像資源的安防行業(yè)來說，深度學習和安防的結(jié)合擁有比較高的契合度，即對圖像和視頻的分析，包括：圖像分析;人臉識別;文字處理。

安防行業(yè)深度學習主要集中在體分析、車輛分析、行為分析、圖像分析四大塊上。隨著深度學習算法的突破，目標識別、物體檢測、場景分割、人物和車輛屬性分析等智能分析技術，都取得了突破性進展。

“阻礙”

人工智能安防很缺“芯”

在安防產(chǎn)業(yè)中，芯片可謂貫穿始終，從前端到后端，從傳輸、記錄到存儲，缺了“芯”的安防，勢必是不完整的。

安防視頻監(jiān)控領域擁有海量的數(shù)據(jù)，能夠為深度學習訓練提供足夠多的場景;另外近些年，智能算法的發(fā)展依托海量大數(shù)據(jù)，在語音識別和視覺方面取得重要的突破，呈現(xiàn)更快速的迭代。人工智能在安防領域的落地更需要計算能力足夠強大的處理芯片，但在芯片層面，尚無完全滿足實戰(zhàn)需要的人工智能安防應用芯片。

難以撇開人工干預

雖然人工智能面已經(jīng)完成了人類做不到的某些青石橋，但是人工智能的大規(guī)模應用還沒到時候，需要人工干預來區(qū)分接近相似的物體之間的區(qū)別。

從實際案例看，單獨一個場景的視頻摘取下來時候，通過以圖搜圖，能夠快速地揭示出來關聯(lián)的圖，并以此為依據(jù)，發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人的軌跡，最終鎖定目標，但是，專家坦率地指出，這個過程依賴人工智能算法尚難以撇開人工干預，尚離不開視頻刑偵人員的分析和判斷。

結(jié)語：如今安防行業(yè)已進入數(shù)據(jù)大爆炸的時代，面對井噴式增長的數(shù)據(jù)量，傳統(tǒng)智能算法已無法滿足深層次數(shù)據(jù)價值挖掘的需求。人工智能研究的深入和深化，給安防行業(yè)帶來的變化也更加超乎想象，能夠發(fā)揮作用的應用場景越來越多。