未來兩三年安防AI將進(jìn)入產(chǎn)品大規(guī)模市場化階段
從2017年深圳安博會上，我們可以看到，不論是傳統(tǒng)安防巨頭，還是新興AI廠商，都毫無保留的展示了他們的AI產(chǎn)品與技術(shù)，尤其以人臉識別、視頻結(jié)構(gòu)化最為火熱。相比前幾年，在2017年發(fā)生的最大變化，就是AI技術(shù)在安防領(lǐng)域從此前的講概念階段，已經(jīng)發(fā)展到產(chǎn)品化、市場化階段。
近兩年來，AI作為一項(xiàng)降本增效的工具，賦能于傳統(tǒng)行業(yè)，使得部分傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)生了較大變革。縱觀AI對傳統(tǒng)行業(yè)的影響，目前看來，應(yīng)屬安防領(lǐng)域最為深遠(yuǎn)。如果將2016年稱為AI元年，那么，2017年則可稱之為安防AI元年。
從2016年到2017年，AI技術(shù)在安防領(lǐng)域發(fā)展得異常迅猛，從2017年深圳安博會上，KUKA機(jī)器人維修，我們可以看到，不論是傳統(tǒng)安防巨頭，還是新興AI廠商，都毫無保留的展示了他們的AI產(chǎn)品與技術(shù)，尤其以人臉識別、視頻結(jié)構(gòu)化最為火熱。相比前幾年，在2017年發(fā)生的最大變化，就是AI技術(shù)在安防領(lǐng)域從此前的講概念階段，已經(jīng)發(fā)展到產(chǎn)品化、市場化階段。我們可以看到，人臉識別相關(guān)的產(chǎn)品已經(jīng)成功落地應(yīng)用，如深圳龍崗公安建設(shè)的人像大數(shù)據(jù)布控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了近3000路攝像頭的動(dòng)態(tài)人像布控，這算是一個(gè)比較成功的落地項(xiàng)目。
公共安全對AI需求迫切
人工智能，筆者把它解釋為將人的工作智能化，即通過賦予機(jī)器某種智能化的能力，讓它可以處理人的工作，當(dāng)然它要比人處理得更高效。近年，AI在安防市場應(yīng)用逐漸落地，主要有以下幾方面的因素。
首先，安防行業(yè)對于AI技術(shù)迫切的市場需求。技術(shù)的發(fā)展源于需求的驅(qū)動(dòng)。舉個(gè)例子，2012年引發(fā)輿論廣泛討論的12306購票網(wǎng)站癱瘓事件，源于高峰期平均每秒數(shù)十萬次的請求。顯然，12306購票網(wǎng)站的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)當(dāng)初并未想象到會有如此高并發(fā)請求需求，因此在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)他們也沒有進(jìn)行相關(guān)的技術(shù)研究與準(zhǔn)備。而從目前12306的購票體驗(yàn)上，顯然系統(tǒng)已能承受了這樣高并發(fā)的訪問需求。我認(rèn)為這是一個(gè)需求驅(qū)動(dòng)技術(shù)改進(jìn)的典型案例。
而對于安防行業(yè)，主要的應(yīng)用場景是視頻監(jiān)控，視頻監(jiān)控的主要目的就是事后的線索查詢及錄像取證。當(dāng)前，隨著我國平安城市及雪亮工程建設(shè)的大力推進(jìn)，監(jiān)控探頭覆蓋面越來越廣，監(jiān)控點(diǎn)位越來越多，如此大規(guī)模的監(jiān)控?cái)z像頭，每天都要產(chǎn)生大量的視頻錄像，當(dāng)發(fā)生案事件后在這些海量的視頻錄像中，依靠人工去獲取案件線索工作量非常巨大。況且我國的警力資源嚴(yán)重匱乏，據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國的警察與人口比例僅為0.13%，處于世界低端水平。因此，如果完全靠人工去逐個(gè)調(diào)閱錄像文件來進(jìn)行線索排查，可以想象案件的偵破效率將極其低下。因此，將AI技術(shù)引入安防行業(yè)的需求變得極為迫切，通過機(jī)器來高效處理人的工作，協(xié)助民警快速準(zhǔn)確尋找案事件線索，成為公安干警們翹首以盼的事情。在市場需求的驅(qū)動(dòng)之下，AI技術(shù)在安防行業(yè)的發(fā)展尤為迅速，在過去兩年中，許多安防AI廠家脫穎而出，并成功的推出了相關(guān)的AI產(chǎn)品。
其次，安防行業(yè)擁有海量的數(shù)據(jù)來滋養(yǎng)AI技術(shù)的發(fā)展。如果把AI比作一頭猛獸，那么這頭猛獸是需要用數(shù)據(jù)來喂養(yǎng)的，數(shù)據(jù)越多越豐富，它就生長得越強(qiáng)壯，沒有數(shù)據(jù)這頭猛獸便無法生存。
我們知道，大型的互聯(lián)網(wǎng)公司，如BATJ，他們擁有的數(shù)據(jù)量是非常驚人的，他們都擁有數(shù)億的用戶，這些用戶每天為這些互聯(lián)網(wǎng)公司帶來龐大交易額的同時(shí)，也帶來了海量的數(shù)據(jù)資源，互聯(lián)網(wǎng)公司基于這些海量的數(shù)據(jù)資源，結(jié)合AI技術(shù)，能為他們提供更高效的智能化運(yùn)營服務(wù)。
而在安防行業(yè)，最不缺乏的也就是數(shù)據(jù)，尤其是視頻圖像數(shù)據(jù)。一個(gè)中等規(guī)模的城市，按布點(diǎn)10萬路1080P攝像機(jī)計(jì)算，這個(gè)城市每天就可以產(chǎn)生約30PB的視頻圖像數(shù)據(jù)，一年可產(chǎn)生約10EB的數(shù)據(jù)量。如此龐大的數(shù)據(jù)，為安防AI技術(shù)的發(fā)展提供了絕好的原料。如果把AI算法比作一把刀，那么數(shù)據(jù)就是磨刀石，m.twshmhelmet.com，數(shù)據(jù)越多越豐富，那么這把刀就會被磨得越鋒利。
再次，我國政府對于人工智能產(chǎn)業(yè)強(qiáng)有力的政策支持，也推動(dòng)著AI技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。2017年7月，國務(wù)院關(guān)于印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》以及《互聯(lián)網(wǎng)+人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》，從政策層面積極引導(dǎo)并規(guī)劃發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)；工信部也印發(fā)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）》，意在加快人工智能從戰(zhàn)略到落地，推動(dòng)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合；另外，公安部制定的十三五規(guī)劃，也將AI技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用放在了比較突出的位置。
在需求、數(shù)據(jù)與政策的多輪驅(qū)動(dòng)之下，2017年AI技術(shù)在安防領(lǐng)域的發(fā)展勢頭非常良好，基于視頻的安防AI技術(shù)，如人臉識別技術(shù)與視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)已率先產(chǎn)品化，并已成功落地應(yīng)用。但是，我們還是要清醒的認(rèn)識到，目前的成功只是一小步，在后面AI技術(shù)在安防領(lǐng)域進(jìn)行大規(guī)模市場化應(yīng)用的道路上，依然面臨著諸多的困難與挑戰(zhàn)。
AI在公共安全領(lǐng)域的落地應(yīng)用
作為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中最成熟的分支應(yīng)用，人臉識別目前在安防領(lǐng)域應(yīng)該算是比較成功的落地應(yīng)用。盡管該項(xiàng)技術(shù)已相當(dāng)成熟，但是其應(yīng)用場景依然受限。在1:1應(yīng)用場景下，比如人證核驗(yàn)，人臉識別技術(shù)已完全達(dá)到了商用化的水準(zhǔn)，但這種場景對人與攝像機(jī)位置（包括距離、角度）的約束性較強(qiáng)。而在安防領(lǐng)域，庫卡機(jī)器人何服電機(jī)維修，人臉識別最核心的應(yīng)用場景就是構(gòu)建人像天網(wǎng)工程，人像天網(wǎng)工程要求在各種復(fù)雜的場景下，比如交通路口、地鐵站出入口、公交車站、火車站出入口、廣場、商場、醫(yī)院等人流量較大的室外場景，都能盡量完整、準(zhǔn)確的識別人臉信息，并與重點(diǎn)人員庫實(shí)時(shí)比對，產(chǎn)生告警，這樣就可以實(shí)現(xiàn)對犯罪嫌疑人進(jìn)行全城布控的效果，這就是人臉識別n:N應(yīng)用場景。在這種場景下，人與攝像機(jī)的位置是無法控制的，此外還受不確定的天氣、光照等條件影響，這對人臉識別技術(shù)的場景適應(yīng)性提出了較高的要求，目前看來，現(xiàn)有的人臉識別技術(shù)對這種復(fù)雜場景的適應(yīng)性還不夠完美，不過相信隨著AI技術(shù)的不斷革新，最終我們的人臉識別技術(shù)所能適應(yīng)的場景會越來越廣泛。
視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)，作為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中的另一項(xiàng)重要的AI技術(shù)，2017年也獲得了快速的發(fā)展，許多安防廠商的視頻結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品已初具雛形，該項(xiàng)技術(shù)相對于人臉識別技術(shù)，發(fā)展略顯緩慢。目前市場上視頻結(jié)構(gòu)化的落地項(xiàng)目其實(shí)還是非常少。主要原因在于現(xiàn)有的視頻結(jié)構(gòu)化算法在復(fù)雜場景下，識別準(zhǔn)確率并不高，難以商用；另一方面，視頻結(jié)構(gòu)化主要是對視頻中車輛特征結(jié)構(gòu)化以及人體特征結(jié)構(gòu)化，對于車輛特征的結(jié)構(gòu)化，市場早已有成熟的前端產(chǎn)品，如卡口電警，雖然識別的特征屬性有限，但是基本還是可以滿足一些應(yīng)用需求，所以客戶對于視頻車輛結(jié)構(gòu)化的需求并不是特別強(qiáng)烈。而對于人體特征的結(jié)構(gòu)化，目前看來，實(shí)際應(yīng)用意義相對偏弱，目前可以想到的就是人體特征搜索、以人搜人等基礎(chǔ)應(yīng)用，更豐富的應(yīng)用還有待進(jìn)一步挖掘。