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[導(dǎo)讀] 首先,安防的從業(yè)人員從來沒有像今天這樣深刻地感到AI可以用了。盡管羚羊云是平臺廠商,但一直對AI及AI專用處理器模塊(芯片或板卡)有興趣。因為過去沒有深度學(xué)習(xí),張進曾從2004年到2012年從事

首先,安防的從業(yè)人員從來沒有像今天這樣深刻地感到AI可以用了。盡管羚羊云是平臺廠商,但一直對AI及AI專用處理器模塊(芯片或板卡)有興趣。因為過去沒有深度學(xué)習(xí),張進曾從2004年到2012年從事了8年研發(fā),做得幾乎絕望了。因為傳統(tǒng)技術(shù)無法實現(xiàn)人臉識別、車牌識別、行為分析和目標檢測等。今天由于深度學(xué)習(xí),安防行業(yè)已經(jīng)成為人工智能非常重要的落地點。

其次,今天安防行業(yè)從未像今天渴望把深度學(xué)習(xí)低成本、低功耗地運行下去的模塊。因為安防鏈條非常長,攝像機架設(shè)的高度、角度、光線、所處理的功能、工作環(huán)境等,不是僅靠CPU就可以解決的。因此安防行業(yè)非常希望針對不同場景、環(huán)境要有差異化的解決方案。

例如羚羊云想和深鑒科技公司合作小區(qū)/社區(qū)的解決方案。因為安防最大的機會來自“雪亮工程”——是國家9部委聯(lián)合發(fā)文的工程,實現(xiàn)16個字:全域覆蓋、全網(wǎng)共享、全時可用,全程可控。可理解為全中國的攝像機全部聯(lián)網(wǎng)。目前攝像機帶智能的很少,這對網(wǎng)絡(luò)技術(shù)條件提出了很高的要求,因此基于目前的網(wǎng)絡(luò)條件,不太可能所有視頻信號都到云端處理,可能一些智能放在前端,例如攝像機或小區(qū)機房里。例如小區(qū),很多小區(qū)有保安室,智能化可對小區(qū)出入人員做人臉識別,是居民還是快遞員等,還可對車牌識別等。如果沒有低功耗的設(shè)備,實施起來不太可能。

所以今天面向不同場景推出的專用處理模塊是非常具有潛力的。例如深鑒科技推出的基于FPGA的方案及進一步的專用芯片方案(明年上半年推出)都是非常好的方案。

第三,安防已是AI巨大的落地點。安防從業(yè)人員感到很苦,因為前有華為海康,后有一波創(chuàng)業(yè)公司,夾在中間很難受。安防行業(yè)有華為(華為云)和阿里(城市大網(wǎng))強勢進入,后面有很多創(chuàng)業(yè)公司,例如商湯、曠視、地平線等,傳統(tǒng)廠商夾在中間很尷尬。如何看待人工智能和安防?實際上,安防產(chǎn)業(yè)鏈遠遠還沒有到終曲,目前是一個半路騰飛的點。這時會出現(xiàn)非常明顯的現(xiàn)象:場景化。過去安防產(chǎn)業(yè)鏈按照品類區(qū)分,攝像機、軟件、應(yīng)用等,今天可能很多場景會分工越來越細,有更多廠商和場景,例如做城市監(jiān)控,諸如阿里做城市大網(wǎng),不會去做小區(qū);有的做電力;有的做樓宇等。在這些細分場景下,AI的功能方面,不太可能三五年內(nèi)出現(xiàn)通用的AI,即一套人臉識別算法在任何場景都可適用。

曠視的首席科學(xué)家孫劍指出,深度學(xué)習(xí)還遠遠沒達到解決問題的時候。這時算法的研發(fā)是一條路。在這種場景下,不同處理模塊和產(chǎn)品的形態(tài)都是非常有機會的。所以目前我們無法去判斷未來安防行業(yè)可以做成什么樣,但今天可以看到很多AI算法的創(chuàng)業(yè)公司做AI加速器、AI專用的ASIC、AI的專用模塊,??底鯝I的全產(chǎn)品解決方案等,大家都有一定的機會。

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