隨著人工智能( AI)在安防行業(yè)的滲透和深層次應(yīng)用，當(dāng)前安防行業(yè)已經(jīng)呈現(xiàn)“無AI，不安防”的新趨勢(shì)。

各安防廠商產(chǎn)品AI化已經(jīng)是當(dāng)前不爭(zhēng)的事實(shí)，同時(shí)也成為各廠商的新戰(zhàn)略高地。自從2012年人工智能在安防行業(yè)逐漸深入落地這6年以來，AI在安防領(lǐng)域尤其是安防監(jiān)控系統(tǒng)的領(lǐng)域的產(chǎn)品形態(tài)及應(yīng)用模式也開始趨于穩(wěn)定。安防行業(yè)的AI技術(shù)主要集中應(yīng)用在人臉識(shí)別、行人識(shí)別、行為識(shí)別、車輛識(shí)別、結(jié)構(gòu)化分析、大規(guī)模結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化視頻信息檢索這幾個(gè)方向等方向。

按照應(yīng)用場(chǎng)景來看，人T智能在安防行業(yè)的應(yīng)用主要分為卡口場(chǎng)景和非卡口場(chǎng)景。卡口場(chǎng)景主要為人臉／人員卡口和車輛卡口，此類場(chǎng)景攝像機(jī)的采集位置、光線、角度等條件可控。非卡口場(chǎng)景指的是普通治安監(jiān)控場(chǎng)景，攝像機(jī)安裝位置、角度不嚴(yán)格，對(duì)采集光線也不做嚴(yán)格要求。卡口場(chǎng)景約占視頻監(jiān)控?cái)z像機(jī)安裝總量的1%一3%，剩余的均為非卡口場(chǎng)景監(jiān)控視頻。

嚴(yán)格說來，上面所說的人工智能( AI)不是嚴(yán)格的學(xué)術(shù)名詞，在安防企業(yè)界，AI大都指的是基于視頻圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)，是一種模式識(shí)別AI。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的泰斗級(jí)學(xué)者M(jìn)ichael Jordan聲稱，目前常用AI有三類：

仿人人工智能( human-imitative AI)．最近深度學(xué)習(xí)的一系列成功案例，包括計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、游戲人工智能。

智能增強(qiáng)（IntelligenCe Augmentation，IA），能夠增強(qiáng)人類記憶能力的搜索引擎和增強(qiáng)人類溝通能力的機(jī)器翻譯都屬此類。

智能基礎(chǔ)設(shè)施（IntelligenCe Infrastructure，II），這一領(lǐng)域旨在利用計(jì)算機(jī)技術(shù)讓人類生活的環(huán)境更加安全有趣，從基礎(chǔ)設(shè)施的角度為人類生活提供支持。物聯(lián)網(wǎng)是這一類概念的早期版本。現(xiàn)在的智慧城市是II的一種典型應(yīng)用。

高清監(jiān)控系統(tǒng)安裝公司表示現(xiàn)在安防行業(yè)的AI應(yīng)用主要屬于仿人AI，IA和II方面的應(yīng)用還很少。

視頻監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量龐大，而且日趨多元化，包含：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化特征數(shù)據(jù)以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。當(dāng)前的人工智能視頻大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要存在如下三個(gè)問題：

非卡口場(chǎng)景的視頻分析算法在準(zhǔn)確率、穩(wěn)定性及計(jì)算成本等核心指標(biāo)方面還有待于提高，導(dǎo)致非卡口場(chǎng)景的存量視頻利用率極低，目前沒有有效利用的非卡口監(jiān)控視頻約占監(jiān)控視頻總量的97%左右；

當(dāng)前的人臉識(shí)別技術(shù)、行人識(shí)別技術(shù)、行為分析等視頻分析技術(shù)往往是接近于實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景下的初級(jí)應(yīng)用、數(shù)據(jù)孤立下的單點(diǎn)識(shí)別應(yīng)用，距離全天候場(chǎng)景下的精準(zhǔn)鎖定，最快時(shí)間、最小成本、跨攝像機(jī)下的識(shí)別搜索，還有很大的差距，真正解決客戶實(shí)戰(zhàn)問題的能力還有待于提高；

智能AI攝像機(jī)及視頻結(jié)構(gòu)化分析產(chǎn)品開始進(jìn)入安防市場(chǎng)，產(chǎn)生了海量的結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)，但基于結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)的深度智能應(yīng)用如時(shí)空分析模式挖掘、預(yù)測(cè)預(yù)警、技戰(zhàn)法訓(xùn)練等尚在探索階段，有可能形成新的數(shù)據(jù)浪費(fèi)和低效投資。

布點(diǎn)更易

應(yīng)該說現(xiàn)階段的人工智能還不夠智能，導(dǎo)致了它的強(qiáng)場(chǎng)景化特點(diǎn)，限制了攝像機(jī)的部署。后續(xù)隨著訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更加智能，以及多種模型的統(tǒng)一，將使得目前的攝像機(jī)布點(diǎn)更加容易。

安防行業(yè)端域計(jì)算響應(yīng)的及時(shí)性，芯片算力的不斷增強(qiáng)，提升端和云之間數(shù)據(jù)傳輸效率，這樣端域注重模式識(shí)別的仿人AI計(jì)算，云上更注重IA和II計(jì)算。

安防行業(yè)中視頻監(jiān)控系統(tǒng)分批分期建設(shè)的現(xiàn)實(shí)，導(dǎo)致了端域／邊緣域計(jì)算能力的不均勻。即便是同屬于同一個(gè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的攝像機(jī)或者端設(shè)備，由于類型的不同，導(dǎo)致了計(jì)算能力、計(jì)算類型的不同。這樣的現(xiàn)實(shí)逐漸演化出端域設(shè)備分工協(xié)助的產(chǎn)品狀態(tài)，比如槍球聯(lián)動(dòng)、全景相機(jī)與球機(jī)聯(lián)動(dòng)、攝像機(jī)和智能盒子結(jié)合，等等多種端設(shè)備協(xié)作式計(jì)算的產(chǎn)品形態(tài)。

視頻監(jiān)控系統(tǒng)逐漸和物聯(lián)網(wǎng)的逐漸融合，催生出針對(duì)人、車、物的多維應(yīng)用。形式有二：在數(shù)據(jù)采集端，攝像機(jī)逐漸和物聯(lián)網(wǎng)采集融合；在大數(shù)據(jù)分析與挖掘上，視頻圖像信息逐漸和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合應(yīng)用。安防系統(tǒng)逐漸融人智慧城市的整個(gè)體系之中。

安防系統(tǒng)的安全性將逐漸增強(qiáng)，不論是設(shè)備安全、邊界安全、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、計(jì)算安全、系統(tǒng)安全，還是對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)的抵御能力、還是受到安全威脅后的系統(tǒng)的響應(yīng)以及容忍能力，雖然GB 35114已經(jīng)頒布《網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)條例即將發(fā)布但這些標(biāo)準(zhǔn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，這只是開始，安防系統(tǒng)的安全性必將是下一個(gè)研究與建設(shè)的重點(diǎn)領(lǐng)域。