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[導(dǎo)讀] 據(jù)《中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,預(yù)計(jì)到2020年全球人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)1300億美元,年均增速達(dá)到60%,我國(guó)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)220億美元,年均增速接

據(jù)《中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,預(yù)計(jì)到2020年全球人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)1300億美元,年均增速達(dá)到60%,我國(guó)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)220億美元,年均增速接近65%。隨著人工智能在我國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、智能家居等領(lǐng)域的發(fā)展,我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)將持續(xù)高速成長(zhǎng),預(yù)計(jì)到2022年,國(guó)內(nèi)中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到680億元。

正是這一輪AI的到來(lái),讓安防真正跨入到智能化時(shí)代。安防對(duì)AI技術(shù)的運(yùn)用,已經(jīng)從簡(jiǎn)單的人臉識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別,上升到了多維數(shù)據(jù)碰撞、數(shù)據(jù)融合上,但是數(shù)據(jù)質(zhì)量、信息孤島等問(wèn)題,讓信息維度和數(shù)據(jù)維度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,導(dǎo)致相關(guān)應(yīng)用無(wú)法很好的展開(kāi)。

但可喜的是,越來(lái)越多的企業(yè)意識(shí)到——AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)不是單純比拼AI算法或設(shè)備智能化。目前我們看到,許多科技媒體較安防垂直行業(yè)媒體更為關(guān)注AI的發(fā)展動(dòng)向,尤其是在安防領(lǐng)域。

這一輪人工智能熱潮發(fā)展至今已有四五年的時(shí)間,對(duì)于安防產(chǎn)業(yè)而言,人工智能并不是新鮮的技術(shù)訴求,因?yàn)樵诤芫靡郧靶袠I(yè)就被這樣的需求所驅(qū)動(dòng),視頻監(jiān)控從“看得清”到“看得懂”,需求一直存在,因?yàn)檫@是用技防去替代人防的一個(gè)核心能力。但很久以來(lái)產(chǎn)業(yè)仍處于一種技術(shù)與用戶(hù)需求或方案需求之間存在巨大鴻溝的狀態(tài)。

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前,人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用十分受限,沒(méi)有辦法大規(guī)模推廣,基本只有車(chē)牌識(shí)別的應(yīng)用相對(duì)成熟,因?yàn)樗膽?yīng)用場(chǎng)景相對(duì)規(guī)范。人臉識(shí)別雖然應(yīng)用需求廣泛,但由于場(chǎng)景的復(fù)雜性,限制了人臉識(shí)別的大規(guī)模普及應(yīng)用。

然而這一輪人工智能技術(shù)的發(fā)展,使得現(xiàn)有的人工智能尤其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的性能實(shí)現(xiàn)了很大突破,所以我們現(xiàn)在會(huì)更泛化的去看待安防領(lǐng)域的人工智能。它并不僅僅局限在安全管理上,視頻監(jiān)控其實(shí)更多是一種視覺(jué)傳感器的角色,有了AI加持之后,它可以提取更豐富的數(shù)據(jù)信息,把物理世界進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)化,然后為包括安防和更多其他實(shí)體經(jīng)濟(jì)的行業(yè)領(lǐng)域賦能。

在實(shí)際的測(cè)評(píng)中發(fā)現(xiàn),在一些標(biāo)準(zhǔn)化的場(chǎng)景中,人臉識(shí)別、人證合一、車(chē)輛結(jié)構(gòu)化描述等AI技術(shù)應(yīng)用擁有較高的成熟度,應(yīng)用效果很好。但在一些非標(biāo)準(zhǔn)化的場(chǎng)景下,比如開(kāi)放式的1:N人臉識(shí)別或是非交通卡口的治安監(jiān)控點(diǎn),由于安裝角度、光線環(huán)境等因素,人臉和車(chē)輛的識(shí)別分析效果依舊有待提升。

另外,繼人臉識(shí)別之后,行人重識(shí)別正逐漸得到越來(lái)越多研究單位的重視,但這也是一個(gè)非標(biāo)場(chǎng)景,角度、距離、光線、裝扮等都會(huì)對(duì)識(shí)別分析的效果產(chǎn)生影響,這種情況下如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別仍具有很大的挑戰(zhàn)性,但一旦突破了應(yīng)用瓶頸,便可以很好地助力公安實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用?,F(xiàn)階段,行人重識(shí)別技術(shù)還處在相關(guān)研究機(jī)構(gòu)技術(shù)積累的階段,距離落地應(yīng)用仍有待時(shí)間考驗(yàn)。

在實(shí)際的訪談中不少?gòu)S商反映,當(dāng)前的AI過(guò)于依賴(lài)應(yīng)用場(chǎng)景,在某個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用很難適用于其他的場(chǎng)景需求,需要重新調(diào)整算法與收集數(shù)據(jù),AI算法模型泛化能力不足,成為了制約智能方案落地的阻力。

除此之外,作為新技術(shù)和更高門(mén)檻的應(yīng)用創(chuàng)新,AI的落地成本并不低,走訪了解到,不少行業(yè)的AI落地,折算到視頻監(jiān)控,成本仍高達(dá)近萬(wàn)元/路視頻,即便成本控制良好,一般也不會(huì)低于3000元/路,安防AI智能化發(fā)展仍處于高投入落地階段,距離低成本大面積推廣仍有不少的路要走。

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