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安防業(yè)已飛上AI風(fēng)口 何時(shí)“落”下來?

2017年以來,人工智能技術(shù)已成為名副其實(shí)的顯學(xué),購物網(wǎng)站上的AI客服、微博上的廣告推送、手機(jī)里的Siri......民眾對新技術(shù)的高需求與包容性使得等與生活密切相關(guān)的領(lǐng)域開花,智能技術(shù)可以說已經(jīng)無處不在。相比2017年才開始的“AI生活大爆炸”,安防是較早應(yīng)用人工智能技術(shù)的行業(yè)之一,尤其是視頻監(jiān)控領(lǐng)域。當(dāng)下,“智慧安防”被公認(rèn)為行業(yè)的發(fā)展趨勢。

AI已成為安防的標(biāo)配,以海大宇科為代表的傳統(tǒng)安防企業(yè)以及商湯、曠視、依圖、云從等AI新貴均全面進(jìn)軍智慧安防,從產(chǎn)品線來看,主要分為視頻結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)、人像識別布控系統(tǒng)、車輛大數(shù)據(jù)平臺、警務(wù)大數(shù)據(jù)平臺等。目前隨著技術(shù)逐漸成熟,產(chǎn)品也向智慧能源、智慧醫(yī)療、智慧金融等領(lǐng)域延伸。毫無疑問,人工智能技術(shù)將是未來安防企業(yè)研究的重點(diǎn)。

不過,人工智能在實(shí)際應(yīng)用中還需要面對更多、更復(fù)雜的場景,以智慧安防中應(yīng)用最多的人臉識別技術(shù)為例,目前人臉識別準(zhǔn)確率已達(dá)到99%以上,超過人眼識別準(zhǔn)確度,但在實(shí)際應(yīng)用中算法偏見、遮擋、光線、特殊表情等因素會提升誤判可能性,應(yīng)用價(jià)值大打折扣,此前亞馬遜人臉識別就曾將28名美國國會議員誤判為違法分子。而數(shù)據(jù)顯示,以視頻監(jiān)控為代表的智慧安防滲透率不足2%。

正如華為董事、戰(zhàn)略Marketing總裁徐文偉所說:人工智能在實(shí)際應(yīng)用中沒有測試場景下效果理想,至少沒有想象中那么好。

智慧安防往往有特定的場景要求,從數(shù)據(jù)的識別、傳輸?shù)教幚砭媾R著不小的挑戰(zhàn):前段設(shè)備只有在特定場景下才能保持較好的識別率,識別出后需要將大量視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆浦行,這對網(wǎng)絡(luò)帶寬提出了很高的要求;而云中心數(shù)據(jù)利用率較低,基于結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)的深度智能尚處于發(fā)展早期;而無論哪個(gè)環(huán)節(jié)都需要提供足夠安全的網(wǎng)絡(luò),否則數(shù)據(jù)泄露將會造成嚴(yán)重的后果。而智慧安防應(yīng)用方案落地后,也不得不考慮用戶學(xué)習(xí)與組織保障成本。鑒于智慧安防流程長、涉及系統(tǒng)眾多,一套具有前瞻性、系統(tǒng)性的頂層設(shè)計(jì)必不可少,這也是智慧安防能否真正落地并取得實(shí)際效果的前提。

此外,值得一提的是,當(dāng)前智慧安防算法、 產(chǎn)品及解決方案以企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)為主, 亟待建立面向?qū)崙?zhàn)的行業(yè)級標(biāo)準(zhǔn)。

結(jié)語:一言以蔽之,智慧安防之所以在落地上存在不足,主要是由于新技術(shù)以及行業(yè)尚未發(fā)展成熟,在產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟的過程中,各廠商應(yīng)該將用戶放在核心位置,不僅要深入了解具體落地的細(xì)分場景,還要對整個(gè)工程審批與實(shí)施的流程有深入理解,唯有如此,才能真正明確用戶的需求與痛點(diǎn),讓AI“落”下來。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報(bào)。

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