（文章來源：大邦安防）

過去二十年，模擬 / 數(shù)模時(shí)代重點(diǎn)解決了基礎(chǔ)的“看得見”問題，應(yīng)用在有限的重點(diǎn)安保單位。隨著 IP 技術(shù)的成熟及引入，通過數(shù)字圖像技術(shù)及壓縮編解碼技術(shù)，有效解決了“看得清”問題；同時(shí)也大幅降低了視頻傳輸及存儲(chǔ)成本，視頻監(jiān)控得以大范圍部署，解決了“看得全”問題。

近幾年隨著 AI 技術(shù)的興起，有效支撐了嫌疑人軌跡追蹤、違法事件檢測(cè)等“看得懂”問題，安防業(yè)務(wù)逐漸向智慧城市、民生服務(wù)延伸。隨著大量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分析對(duì)人力的需求與當(dāng)前人力緊缺、人力成本上升之間的矛盾日益顯著，智能攝像機(jī)的應(yīng)用可以有效提升圖像線索的排查效率，這將很大程度帶動(dòng)智能攝像機(jī)市場的發(fā)展。

人工智能是一組包括自動(dòng)推理搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)處理、語音識(shí)別、自然語言處理、機(jī)器視覺、智能機(jī)器人等在內(nèi)的技術(shù)集合，目的是通過對(duì)人的意識(shí)和思維過程進(jìn)行模擬，使機(jī)器能夠勝任需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。當(dāng)前人類正在迎來以人工智能技術(shù)為代表的第四次工業(yè)革命，這次工業(yè)革命將驅(qū)動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)、政治、文化的發(fā)展，并使 能千行百業(yè)的智能化產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分為三層：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。基礎(chǔ)層是計(jì)算能力和數(shù)據(jù)資源，涉及各類高性能芯片研發(fā)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等，由運(yùn)算平臺(tái)和數(shù)據(jù)工廠組成。技術(shù)層包括算法模型和技術(shù)開發(fā)。通過不同類型的算法建立模型，形成有效的、可供應(yīng)用的技術(shù)。應(yīng)用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領(lǐng)域的結(jié)合。利用技術(shù)層輸出的 AI 技術(shù)為用戶提供智能化的服務(wù)和產(chǎn)品。

人工智能歷史上出現(xiàn)過兩次高潮和兩次冬天，當(dāng)時(shí)主要受限于計(jì)算能力和數(shù)據(jù)。近幾年隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的廣泛普及和應(yīng)用，解決了人工智能的發(fā)展瓶頸問題，人工智能開始出現(xiàn)巨大發(fā)展機(jī)遇。當(dāng)前人工智能正在以深度結(jié)合產(chǎn)業(yè)的方式快速發(fā)展，未來必將改變所有行業(yè)。

應(yīng)用于人像卡口識(shí)別、車輛卡口識(shí)別和視頻結(jié)構(gòu)化三個(gè)方面，通過前端攝像機(jī)抓拍后端平臺(tái)識(shí)別或者后端視頻流分析兩種技術(shù)方案，實(shí)現(xiàn)了從“人看” 到“機(jī)器看” 的轉(zhuǎn)變，解決了“人員持續(xù)看 20 分鐘監(jiān)控后，注意力和警覺力大幅削弱”導(dǎo)致重要線索遺漏的問題，同時(shí)通過機(jī)器輔助決策實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)布控預(yù)警，無需花費(fèi)大量警力 24 小時(shí)人工蹲點(diǎn)，顯著提升社會(huì)安全。

應(yīng)用于交通違法檢測(cè)和交通流量采集兩個(gè)方面，通過攝像機(jī)檢測(cè)及平臺(tái)二次分析，實(shí)現(xiàn)交警非現(xiàn)場執(zhí)法及交通信號(hào)燈優(yōu)化，提升公眾出行的安全與效率。應(yīng)用于消防火警、周界防范、人臉門禁和車輛通行四個(gè)方面，通過攝像機(jī)及平臺(tái)聯(lián)合檢測(cè)、識(shí)別比對(duì)，提供環(huán)境、人員、車輛的自動(dòng)化管控，提升園區(qū)管理效率，為人車出入提供安全便捷的智能體驗(yàn)。

只有突破算力、算法、大數(shù)據(jù)這“三座大山”，智能安防行業(yè)才能走向新的時(shí)代。人臉 / 車輛抓拍、智能分析能力取決于芯片算力。一顆高算力 AI 芯片的智能化處理能力是普通芯片的幾倍甚至幾十倍。隨著 AI 芯片算力的不斷提升，智能化將得到進(jìn)一步普惠。

傳統(tǒng)攝像機(jī)更換算法需要同時(shí)更換攝像機(jī)，所以算法一旦變更，相當(dāng)于全網(wǎng)重建。攝像機(jī)如果支持軟硬件解耦，算法按需加載，將快速適配業(yè)務(wù)變化，同時(shí)減少整體成本。在人臉低照、遮擋場景，單維數(shù)據(jù)存在識(shí)別準(zhǔn)確率有限的問題，通過人體、人臉、同行人等其他數(shù)據(jù)多維擬合，可以大大提升識(shí)別準(zhǔn)確率。

隨著人工智能的快速發(fā)展，安防已從原來的“人看”發(fā)展到當(dāng)前的“機(jī)器看”，未來更將向著“機(jī)器研判”、“機(jī)器決策” 方向演進(jìn)；安防事件的處理，也將從原來的“事后研判”向 “事前預(yù)防”發(fā)展，借助 AI 技術(shù)，借助算力、算法、數(shù)據(jù)、協(xié)同、開放的進(jìn)一步提升，提前預(yù)知可能的問題及風(fēng)險(xiǎn)，驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化處理或者人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)安防產(chǎn)業(yè)的再一次騰飛。
（責(zé)任編輯：fqj）