在这个行业规模高达6000亿元的庞大的中国安防市场，人工智能成为了推动产业升级最重要的科技浪潮，传统安防大鳄与新兴AI创企们同台竞技，形成了新老两大势力阵营。面对众多新兴AI企业加入，传统安防企业如何去应对，在智能化业务中如何找到传统企业的发力点，本次邀请浙江大华技术股份有限公司公安解决方案总监曹雄，从传统安防企业的角度探讨安防+AI的发展！

　　Q：a&s总经理、总编辑关玉娟

　　A：浙江大华技术股份有限公司公安解决方案总监 曹雄

　　Q： 人工智能技术从2015年开始直到去年下半年一直是创业的热门领域，但最后一环的商业化却一直是个难题，传统安防企业如何利用自己原有的业务根基进行AI应用的商业化，以及AI技术商业化的最大难题是什么？

　　A：人工智能与安防行业的结合是大趋势。目前人工智能在安防行业有多个落地的业务场景。依托人工智能技术，面对海量的视频资源，我们可以快速定位出高价值信息。依托人工智能技术，在面对海量的卡口过车数据时，我们可以快速的排查出嫌疑车辆并获得其所有信息；针对海量的人脸抓拍数据，我们也可以快速的排查出高危人员并产生实时预警。

　　我司在将人工智能技术商业化的过程中，一直以用户需求为导向，针对不同的用户场景，提供不同的技术，让技术服务于业务，真正的让用户把技术“用”起来。目前安防行业对于人工智能技术的应用主要还是以人、车、物为主，在应用过程中主要存在环境适应性差、数据资源分散、算法单一的问题。例如：

　　1、环境适应性差，人工智能算法受限于前端摄像头的视频效果，容易被光照不足、图像模糊、目标像素不足等问题干扰；

　　2.数据资源分散，视频数据、结构化数据和行业内部数据无法进行关联分析，形成信息孤岛；

　　3.算法单一，单设备只能解决简单场景问题，无法对视频内容进行全解析。

　　Q：据了解在解决以上的应用困难点上，传统的安防企业与新进AI企业各自的思路架构有所不同，请问您如何看待双方的优劣势？

　　A：传统的安防企业与AI企业不同的是，安防企业着重于从业务入手，首先是让AI技术更加贴近场景化应用，其次提高前端摄像机的作用，提高前端相机的图像质量，将算法前移到摄像机上，最大程度的利用前端优势解决问题。而AI企业更多的是对算法进行优化，但是缺少场景应景经验。AI算法的前移是安防行业发展的趋势，能够降低传输带宽、节省机房空间和节约建设成本，AI企业对于前端摄像机的涉猎相对较浅，不如安防企业深入。

　　Q：面对原有的安防市场格局，贵司认为自己的市场空间和未来发展方向在什么地方？

　　A:近年来，大数据一直是各界关注的焦点，几乎涉及到了每一个行业。这说明人对于事物的管理能力已经提升到了一个新的高度，通过对人、车、物的特征向量提取分析，从前需要肉眼搜寻的目标，现在可以快速的在系统中搜索到。这得益于科技的创新，也依托于新一代信息技术的应用，海量的视频存储，百亿乃至千亿级的数据量，种类繁多的特征值，这使得安防市场建设不在仅仅局限于人防和物防与点位建设，还包含了生产生活息息相关的多个方面，如RFID技术就应用在了电动车管理上，即可管控流量，又可帮助防盗，再如交通态势系统建设，不仅为交通管理提供了帮助，还为普通老百姓出门提供了数据参考，这些例子还有很多。这给安防市场发展带来了新的理念，那就是信息化建设不再仅仅是为了管理，也能提升人民的生活品质，为老百姓谋福利。这也必将使得管理模式进一步得到优化，尤其是大数据产业相关的企业也将参与到其中，提供更先进的技术、更温馨的服务，更优质的运营模式，提升企业价值，提升社会价值。

　　Q：面对传统安防厂商与AI新贵的竞争，贵司针对安防行业的市场策略？

　　A：说竞争关系，倒不如说是相辅相成，这是一个风险与机会并存局面，在高新产业领域，只有技术的碰撞与融合才能为整个市场带来更好的产品与解决方案。

　　以市场为起点，传统厂商都是通过服务客户获得第一手的客户需求，结合这些需求，为客户提供更好的产品与解决方案，而方案设计的合理性与前瞻性，就是各方的核心竞争力，在这种齐头并进、寻求突破的状态下，必然能使大家获益匪浅，能够共同带动平安城市产业的良性发展。因此，我们认为，学习、合作、共赢是未来的发展方向。

　　而人工智能已经成为安防行业最激烈的战场，海康、大华等传统安防企业依靠成熟的渠道，逐渐开始延伸到产业链的上下游。而创业公司具有技术优势，但难以商业化，前期通过与传统企业合作的方式实现市场布局。我司较早在算法上进行布局，保证算法性能始终处于第一梯队，保证主流产品与市场需求一致。同时将人脸识别和视频结构化作为主要发力点，重点投入人脸算法和视频结构化算法的研究，保证产品的先进性。另外在硬件上，我司采用性能较高的Tesla P4芯片，保证硬件的处理性能。

　　Q: 据了解新进的AI公司积极的在传统安防企业挖人才以便快速了解和对接市场，同时AI公司本身在高端的研发人力上人员结构权重比传统安防企业要强，请问如何看待这种企业间的人才竞争以及应对措施？

　　A：AI企业需要了解市场、了解业务，才能使他们能够快速进入安防行业，在单一行业内能够有一席之地。而安防企业也在加大算法上的投入，引进高端开发人员，加强人工智能技术预研。企业之间的人才竞争是行业正在飞速发展的表现，人才的交互能够促进产品更贴近用户，为用户带来更多的价值。

　　Q：“算力、算法、数据“是人工智能的三大要素，贵司的优势在哪些方面？能为行业用户带来哪些价值？

　　A：算力是人工智能的基础，是算法运行的燃料，随着GPU芯片的普及，人工智能算法尤其是深度学习算法在处理速度和处理规模上有了质的改变。算法是人工智能的核心，算法的性能直接决定了人工智能应用的宽度。数据是算法进步、提升算法精度的关键因素。我司基于视频监控，拥有大量的深度学习算法训练数据，同时有专业团队精研算法，形成了从算法—数据—算法的良性循环，所以在数据量和算法精度上处于行业领先水平。基于专业的GPU芯片和先进的算法能力，结合各行业的业务，我司为各行业用户定制专业的业务解决方案，将人工智能技术更好的融入行业业务之中。

　　Q: 大华的业务权重还是偏向全系列的硬件制造，您认为在AI时代激发了众多应用场景，对于庞大的用户定制化的解决方案需求的新商机，是否难以有足够的精力覆盖，而留给新进AI企业落地安防发展的机会，产业双寡头的格局是否会因此逐步降低其市场份额的比重？

　　A：AI技术使得视频监控给用户带来的价值不断提升，而用户对于视频图像的应用也提出了新的要求。我司在公安、交通、司法、文教卫、金融等重点行业已经有全业务AI解决方案，已经能够基本覆盖客户的需求。AI企业拥有独特的技术能力，在一些细分领域能够创造新的应用，为用户带来新的价值，这也是我司一直在努力的方向。随着AI+安防的模式展开，安防行业的市场规模也在逐渐上升，行业内肯定会存在多家公司竞争的局面，各大企业产品线也在经历AI升级。即使是AI企业的进入，就目前来说，对安防企业的影响还是有限的。当然在产业升级的过程中，也不排除会有AI公司异军突起，抢走技术落后的安防公司的市场。

　　　Q：在AI+安防市场，不管是传统安防巨头，还是AI创企，其市场竞争关键已经从单纯的“技术”上升到了“生态圈”的构建，包括软硬件研发、平台开放以及合作伙伴的招揽等等，贵司对行业生态圈的构建做法观点？

　　A：目前在安防行业，行业上游有视频算法提供商、芯片制造商、图像传感器等零部件，行业中游包括了硬件制造商、系统集成商、软件服务商，行业下游设计到公安、政府、交通、金融等行业应用，单个公司无法拥有完整的产业链。生态圈的构成是对安防厂商非常有战略意义的互补行为。通过生态圈，企业可以获得更多的资源，为用户提供更完整的解决方案。生态圈能够促进产业链上、中、下游的合作，加强对行业的认知，形成共赢的局面。我司也在积极促进生态圈的构建，增加对外合作的机会。

　　　Q：由于受到国家在公共安全视频监控领域联网建设的要求，视频监控智能化发展必须要有一个统一的标准，这不仅包括摄像机硬件与智能应用之间的标准，还包括智能摄像机提供的结构化数据标准。随着智能前置化，后端云计算、大数据应用可以直接利用前端摄像机提供的结构化数据，效率更高，标准化建设也将成为未来前端智能带来的又一大影响，贵司对标准化的看法？

　　A：结构化数据标准化是智能发展的趋势。目前由于结构化数据没有统一的标准，各建设厂家之间大部分数据无法互联互通，难免有重复建设的情况出现，不仅造成资源浪费，同时在城市级的大数据应用上形成了瓶颈。在公安行业，基于视图库协议，已经实现部分结构化数据标准化，我司也在积极推进视图库标准制定。结构化数据标准化可以赋予前端AI相机更复杂的能力，为视频大数据提供了更多的数据来源。

　　Q：人工智能时代技术与产品更迭速度加快，虽然能给用户带来新的价值，但对于用户的投入成本而言也是相当高额的，如何平衡技术迭代与产品生命周期的矛盾，让用户的投入能获得持续的回报，如实现原产品技术的在线升级？

　　A：人工智能产品的迭代主要是在算法上，由于算法在不断的调优，每个版本之间存在微小的差异，所以软件需要进行不断的升级。而在硬件的更新比较缓慢，硬件的性能主要取决于AI芯片，目前很多产品的硬件处理性能已经能够满足各行业的需求，一般情况下无需进一步升级。我司在算法上提供免费升级，根据算法版本的更新对前端设备进行升级。同时也充分考虑硬件的问题，在升级过程中基于原产品的硬件架构进行迭代，用户可以最大程度的利用原先服务器来实现产品升级。

　　Q：大数据是人工智能应用的支撑，但在安全、交通、金融等行业，数据是核心的资源，且受到行业的保护，AI企业在这方面资源要相比传统安防企业弱，未来应该如何扭转这个劣势？

　　A：传统的安防企业深耕行业多年，能够获得足够的数据量应用于人工智能算法的训练，促进算法性能的提升。AI企业在单点的技术上有独特的见解，对于单点技术的应用场景有深刻的理解。未来，通过构建生态圈，加强企业间的交流，加强政府与企业间的合作，AI企业也能够获得足够的数据量来改进自身技术。而AI企业在单点技术上的创新架构能力是他们能够在安防领域抢占一席之地的关键。

　　Q：当前的人工智能解决方案在行业的应用，仍然存在不少问题如误报率太高、没有足够的标注数据去解决问题等状况，如何解决当前这个主要的难题？

　　A：由于算法的原因，人工智能技术对于应用场景的要求较高，在一些环境较差的环境中存在较高的误报率。我司对行业业务进行场景化分割，定制场景化解决方案，针对不同的场景采取不同的产品组合，尽可能减少算法造成的误报、漏报情况。算法训练需要大量的数据，我司成立专门的数据标注团队针对视频中的人、车、物信息进行人工标注，实现数据清洗。现在数据清洗耗费较多的人力资源，我司也在开发机器学习算法，能够尽量减少人力成本。

　　Q：智能安防领域现在有大量的人脸识别技术落地，从省到市到县，在各个场景下发挥了重大价值，在这样的趋势背景下，未来市场会诞生哪些新的商机，或者企业在做哪些未来的准备应对市场新的需求？

　　A：人脸识别是人工智能技术在安防行业应用范围最广的技术，在公安、教育、金融、医疗等行业都发挥了关键的作用，而人像数据作为身份识别的关键数据，在大数据分析中的潜力也非常大。目前人工智能所起到的作用还是处于事后追查的阶段，未来人工智能肯定会向事前预防阶段发展。在行业领域，以视频内容为主视频数据提取、大数据分析技术将会成为主流，对违法违规行为进行视频预防。而在民用市场，智能家居、智慧商超等解决方案中也会大量应用人工智能技术，改变我们的生活。

　　编后语

　　对于传统安防企业而言，人工智能或许是行业发展转折点，但对一些专注技术的企业而言，人工智能仅仅是技术积淀充分后的爆发点，但最终技术是为应用服务的，传统的安防企业在业务渠道、客户积累、数据积累上有着天然的基础优势，能否保持原有的优势以及发展速度，其实还是取决于各家在智能化时代的持续竞争力。

　　人工智能的技术和应用炒得再热，也只是处于非常初级的简单识别和能力的阶段，安防进入智能化时代将是新的一场马拉松赛跑，阶段性的领先不是关键，能全程坚持下来的都是好汉。况且中国安防企业的市场版图是整个地球，有能力的企业一定有自己的空间。