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宇视科技:安防智能化进入实际商用阶段

安防智能分析不再是一个高高在上的亮点,已经进入实际可商用的阶段,几乎是一年之内,安防智能分析市场达到了白热化竞争的地步。
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  2017年已经过去三分之二,这一年安防行业围绕着AI开始全新的智能之旅。当前无论是算法与计算力已经逐步走向成熟的阶段,数据及超大场景化数据集将成为人工智能产业发展的核心,安防厂商也许将不再扮演单纯的硬件公司角色,会更多的在软件、场景、数据上角逐,在这历史性变革的阶段,道超车的可能性也在变大,中小型企业与其在红海中与巨头进行价格血拼,不如积极乘着技术变革的风进入新的蓝海航行。

  本期邀请宇视科技产品线行业总工汤利波,共同对于目前市场的趋势及企业应对之策进行探讨!

  Q: 安防知识网

  A:宇视科技产品线行业总工 汤利波

  过去的一年中,您认为安防市场给您最大的感受是什么?

  A:安防市场全面进入智能的时代。随着深度学习技术、GPU芯片的高速发展。一方面,各个厂商的视频图片智能分析算法得到快速提高;另一方面,服务器的性能大幅度提升。从而,算法相对成熟,成本大幅下降,安防智能分析不再是一个高高在上的亮点,进入实际可商用的阶段。几乎是一年之内,安防智能分析市场达到了白热化竞争的地步。

  对于AI的时代的开启,您认为传统安防企业需要如何去调整自身的发展策略?

  A:个人认为,一方面是行业上下游,芯片、算法、安防厂商生态链的建立。随着智能技术的发展,用户的智能分析需求会被精细化,算法的需求种类会非常丰富,未来很难有一个企业可以大范围覆盖各种行业的算法。二是安防企业本身需要加大算法研究的投入,这是必然的;三是前后端全系列硬件要走智能化的方案。

  AI时代的到来,能否拉高安防行业的门槛,改善行业竞争的环境?

  A:AI时代的到来,确实拉高了安防行业的门槛。一方面算法研究的投入在加大;另一方面,随着这两年安防智能分析市场的发展,安防视频图片智能分析,也从早期的算法、部件化进入到智能、大数据、硬件、业务软件相结合的解决方案时代。这就对安防企业的综合能力有很高的要求,从而提升了安防行业的门槛。

  AI是改善传统行业的强力工具,但对其的投入也是要求持续及长期的,如何平衡其中风险的存在?

  A:投入和收益的风险并不是AI时代特有的,这是一个有自身核心技术研究投入的企业必然存在的风险。事实上安防行业的几个主流厂商,一直都有核心技术的持续投入,各公司也都有自己的一套风险控制的方法。就以宇视科技为例,我们有研究开发投入的决策组织,对研究投入的风险会有系列决策。

  人工智能的浪潮下,安防行业向外延伸的商机在哪里?

  A:安防智能时代的到来,确实可以给安防企业带了很大的发展外延。我认为通过安防智能的发展,企业会在自动驾驶、物联网、工业机器人、车联网、数据安全管理等方面都会建立很好的技术储备。

  在人工智能发展过程中,第一次低谷遇到的瓶颈是对于认知算法的基础性障碍,而第二次低谷遇到的瓶颈是计算成本和数据成本问题,而当前面对的障碍是场景化数据集的规模和质量,解决方案也成为机器学习(算法)+ 数据 + 计算力的展现,贵司在技术规划发展上有哪些新的改变?

  A:从少数的计算节点运算,逐渐转移到大规模、分布式的高密度集群计算为核心,以应付越加增长的数据和扩大的模型;

  深度学习的发展,逐渐成为一种通用的人工智能技术,宇视的智能技术从传统的狭义安防领域,逐渐扩张到广义的安防领域。

  安防行业向深度智能发展当前的进展现状如何,是否存在技术瓶颈?

  A:一个是算法在应用场景的广泛性上面。客户的预期与智能算法的效果的矛盾。

  二是不断增长的算法模型的网络深度,不断增长的数据量和芯片运算能力的矛盾。


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