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安防企业推动AI落地存在难题及如何实现场景化应用
2018/12/4 9:15:00   中国安防      关键字:安防企业,AI,落地,难题,场景化      浏览量:
目前来看,实现AI技术在安防领域的落地,谁最先驾驭人工智能的“三驾马车”即精准算法、超强计算能力以及海量数据,谁就最具有先发优势。更为重要的是谁能构建起以大数据为基础、以算法为推动力、以智能硬件为依托的结合场景化应用的整体解决方案,谁将最终把握行业应用市场。

  人工智能在安防行业应用中存在问题

  在安防行业,AI技术的先进性及未来发展趋势是毋庸置疑的,并且行业中已经有众多企业推出了相关产品和解决方案。虽然安防一直以来都是以人工智能最佳落地点自居,但从目前来看,人工智能在安防行业市场细分场景下的应用,还无法达到预期的效果,AI新产品的替换率依然在谋求新的突破。无论是参与各方企业实力,还是在技术研发和产品融合应用等方面还存在诸多的难点与困境。

  行业参与者层面

  受限于各自的技术领域与行业发展,在安防领域参与AI技术研发应用的各方均存在明显的优劣势,这也是各方在持续推进AI技术落地应用中面临的一些难题。

  首先传统安防企业虽然表现出积极拥抱AI技术的态度,一些大型安防上市企业也提出对应策略,但时间点都集中在近两三年,成熟的AI产品及行业解决方案还相对较少,算法积累以及与行业的融合时间还较短。根据目前市场上反应来看,传统安防企业AI产品依然局限于人脸识别、车辆识别以及相应的大数据平台的应用。

  其次部分AI算法企业虽然从四五年前就开始将视角转向安防领域,并基于自身在算法上的积累优势,推出了相应的AI安防产品及解决方案。但是算法企业在硬件制造、行业积累和渠道拓展方面,与传统的安防制造企业存在着很大差距,尤其是在细分领域应用积累,亟需进一步提高。

  最后处于底层的安防中小企业既没有资金实力,又缺乏算法领域研发,又没有能力通过与各地公安业务部门建立合作关系获取大数据支撑,唯独有细分领域行业应用的经验。这也是AI时代,安防中小企业面临的一系列亟需解决的难题。

  技术层面

  目前,人工智能技术在安防行业的应用表现出一种欣欣向荣的态势,但当前的应用还只是浅层次的,技术还不成熟,在一些场景应用中,人工智能还无法实现较为理想的落地效果。例如AI在细分领域中环境适应性较差,目前鉴于车辆及道路环境的相对标准化,识别率相对较高,但对于人脸的准确识别则很容易受到光照不足、图像模糊、目标尺寸过小或相互遮挡等环境影响,以致影响到识别准确率。

  另外,数据资源分散,安防领域监控数据的开放性和共享程度相对较低,很难开展多维数据的交叉融合分析,这使得人工智能分析缺乏有效的数据支撑,同样也会影响准确率。同时,不同的场景理解受限,由于缺乏有效的专业领域经验知识的积累,视频内容的理解能力偏弱,目前的智能分析多为单场景的目标检测和行为分析,很少涉及大范围场景的关联行为分析,以致很难用于异常行为分析和风险预测。

  落地应用层面

  早在2012年,深度学习被广泛应用之后,部分AI算法企业将视角转向安防领域,并研发出基于人工智能或深度学习的AI安防产品。从产品线来看,主要分为人像识别布控系统、视频结构化分析系统、车辆大数据平台、警务大数据平台、AR实景指挥系统。但是在硬件制造、行业积累和渠道拓展方面,算法企业与传统的安防制造企业存在着很大差距,尤其是在细分领域应用积累,亟需进一步提高。

  安防企业如何解决落地难问题

  目前来看,实现AI技术在安防领域的落地,谁最先驾驭人工智能的“三驾马车”即精准算法、超强计算能力以及海量数据,谁就最具有先发优势。更为重要的是谁能构建起以大数据为基础、以算法为推动力、以智能硬件为依托的结合场景化应用的整体解决方案,谁将最终把握行业应用市场。

  打造一线研发团队

  视频的应用场景碎片化,各行业客户都有各自丰富的业务场景,业务逻辑不同,客户对于视频应用需求迥异。而所有场景化落地应用以及贴近实地的产品技术创新,都离不开一线研发团队。目前,算法初创企业在算法先进性上以及人才储备上拥有一定的优势,但这些优势并不是绝对的。从2017年起,国内传统安防企业纷纷发力人工智能,持续投入,招兵买马,储备人才,紧跟AI潮流。

  拥有海量大数据支撑

  在人工智能技术演进中,大数据是养分,行业发展的关键在于借助架构与技术,找到合适的方式,获取大数据,进而才能拓展垂直领域的应用。在AI时代,谁获取了场景化的海量数据,谁就掌握了进入该领域的通行证。

  从行业发展来看,无论是传统安防企业还是新晋的AI算法企业,通过与各地公安业务部门成立联合实验室,向垂直应用领域提供技术,各地公安业务部门提供大数据支撑,双方共同开发垂直行业应用,并复制到其他领域,进而实现双赢。

  提供丰富贴近实战的产品

  相对于扎根已久的安防企业来说,AI算法企业并没有在安防行业市场长期积累的从业经验,缺乏对安防市场情况的深度了解,包括用户真实需求、产品生命周期、渠道体系、解决方案能力及工程体系等。

  以公安行业为例,作为安防最核心的服务对象,目前通过AI赋能推进公安信息化建设。AI赋能公安业务,最终都需要以产品化实现行业应用,其中最为明显的是贴近实战的产品制造能力。

  场景化应用解决方案的整合

  现阶段,智慧城市、平安城市、雪亮工程以及大型活动中的安保复杂度越来越高,要求进行顶层设计、提供整体解决方案正成为主流的商业模式。越来越多的安防企业不断地强化自身的系统整合和集成服务能力,以赢得更大的市场份额。

  随着行业进入大浪淘沙的阶段,不管是算法初创企业还是传统安防企业,都只能脚踏实地,一步一个脚印前行。只有站在行业细分的视角上,以客户业务为核心,拓宽基础产品,深度整合解决方案,才能真正实现AI的落地应用。

  文章摘自:《中国安防》杂志

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