文/修蓉芳

　　根据MarketsandMarkets 的最新预测，AI （Artificial Intelligence，人工智能）芯片于全球物联网（IoT）芯片市场的占有比例将在2023年超过80%。而Global Market Insights的最新报告则显示， AI芯片市场规模预计到2026年将增长至700亿美元，其中 GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器） 仍是AI芯片市场的技术领导者，除了高性能、低延迟和低成本外，更好的运算及处理能力也使GPU在AI应用中的采用率不断提升。此外，Tractica也推估，由AI驱动的硬件营收将于2025年增长至1,740亿美元，而IoT相关设备数量也将突破2亿个，其中高达80%都具备AI运算处理能力。也由于如此庞大的商机前景，吸引许多企业在相关研发上进行了大量的投资。

　　3大主流类型：纯软件、软硬结合、自行开发

　　安防领域的智能型视频监控（Intelligence Video Surveillance, IVS）相关技术发展已久，其实也算是AI 技术应用的先驱。只是以最简单的IVS应用——电子围栏来说，早期只能画线区隔警戒区域，然而在实际运用中，警戒区域经常除了人以外，还会偶尔出现其他的物体（如动物、落叶、甚至是光影），系统只要感应到有物体进入到警戒区便会发出警报，这些误报让用户苦不堪言。这也迫使工程商和系统集成商（SI）只能建议用户采取2种（或以上）的系统完善周界防护，不能只依赖监控摄影机的视频分析功能。然而现在，AI可依其所下的标签，识别出闯入警戒区的是 人、车、动物、落叶还是光影，而必须是“人”或者搭配 “异常行为”才会发出警报。

　　也由于近5年来AI在机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning） 技术长足进步及AI芯片大量生产的助力之下， 运用AI的智能视频分析技术现在几乎已成为安防监控业界的“显学”，似乎你不谈AI就会落伍！也因此市场上各种算法、软/硬件设备及AI解决方案可说是遍地开花，包括人脸识别、车牌识别、姿态识别等让人眼花缭乱、 目不暇给。而以技术供应类型来看，大致可分为下列几种：

　　一、 纯软件（识别技术引擎）：用户（通常是设备商或SI）须自行开发相关设备，或为手头项目进行相关设备连接及系统整合的建置，像讯连、商汤等厂商都是属于这一类供货商。讯连科技股份有限公司营运长古媄君表示，该公司拥有20几年多媒体影音处理及硬件优化经验，尤其透过独TrueTheather™影像优化技术，可增加11.65%的脸部辨识正确率。商汤科技近来侧重于发展各种应用解决方案，如教育、医疗、智慧城市等。其研究总监伊帅举例，跨年龄识别的技术难度非常高，但若运用在被拐卖失踪多年的儿童找寻上，就能很好地解决这类社会问题。亚太战略业务副总监吴育瑞则表示，商汤已通过ISO27001网络安全认证，且中国台湾地区市场客户使用的硬件（IP Camera、server等）也都是MIT，故不存在安全隐患。

　　二、 软硬结合：AI Application Box即是一例，太奇云端股份有限公司总经理李承勋表示，之所以开发这款体积小巧、可即插即用（Plug and Play）的产品，主要是希望用户不必花太多的时间及较高的成本，就能享受到AI的好处。而Beseye Camera也是希望作为能让大众轻易入手的AI产品，云守护安控股份有限公司执行长涂正翰强调，该公司AI影像分析平台也能为交通、零售、工厂等行业用户提供更好的服务。

　　三、 自行开发：结合硬设备、甚至系统平台，以整体系统解决方案的形式推出，为使用端提供不同类型的增值整合服务。一二三视股份有限公司总经理谈肖虎认为，智能视频分析要分“传统算法”和“深度学习”两部分来看，可各自运用、亦可将两者整合在一起，具体的形式要视用户的需求而定。如此也正好考验厂商本身的「整合」能力——如何将智能视频分析功能与既有系统融合在一起，帮用户解决更高阶的问题。

　　AI解决方案　各擅胜场

　　从全球各地的AI技术发展来看，美国、俄罗斯、以色列、中国等国家都处于领先的地位，中国台湾地区不仅硬件制造能力强，而且软件人才也毫不孙色。以铁云科技的“AI NVR 人工智能安防系统”为例，不仅是工研院团队100%自主研发的VSaaS（Video Surveillance as a Service）解决方案，以深度学习技术为基础、使用自然语言（Natural Language Processing， NLP）的AI对象侦测引擎，用户只要输入字符串，不到1秒即可完成上百小时的视频数据搜寻、找到关键图像。铁云科技总经理孙魁科表 示，会选择使用“自然语言”来开发，是因为这对用户而言是最直接、最自然的方式。然而在7、8年前要开发这样的技术相当困难——首先要有自然语言的突破，又要跟视频结合，全球也没几家有能力去做。目前AI NVR已是第4代产品，效能更加显著。

　　建碁智见股份有限公司技术产品推广部经理陈维源则表示，该公司“e脸通”出勤管理与温度监测辅助系统，结合了温度监测、人脸识别、数字广告牌功能。其AI人脸识别核心技术是由宏碁 （Acer）集团内专家团队100%自行研发，识别精准度达99.53% （LFW）及Mega Face准确度达97.24%。此外，也独家研发多功能整合平台ConnectUX，能同步集成企业现有人资、门禁考勤等系统，亦提供第三方系统串接，让企业未来导入新系统更具弹性。

　　而已有12年移动装置软件开发经验的亚米加信息有限公司业务经理林禹辰表示，基于金融机构、公家机关对网络安全的需求，因此该公司NovaFace门禁人脸辨识设备方案也实行自主研发，为此公司还特别成立了项目小组，从脸部资料采集、 设备建置、算法训练、前端App的UI（User Interface）到整个系统的设计，完全由公司独立完成。除了要让用户进出时“无感”地完成识别，并从注册、分析比对都在本地完成，不必通过云端， 达到安全保障功能。

　　挑选AI视频分析技术与合作伙伴的考虑

　　科技产业都是技术先行，通过商品化、市场 教育、再逐步落实到场域应用，其中经销商、工程商和集成商等渠道商在市场推广和落地应用上扮演着不可或缺的角色。然而，在这么多的AI视频识别算法和产品中，渠道商们又该如何选择真正适用于自己的解决方案，进而满足客户需求呢？

　　从2015年开始将AI人脸识别产品导入医疗院所的柏联科技股份有限公司业务部游政杰表示，多年经验让他归纳出判断AI人脸识别产品优劣的7大黄金法则：（1）只要生活照或证件照就能完成建档； （2）虽然建档是彩色照片，但当夜间摄影机开启红外线模式时也能正确比对；（3）戴任何眼镜都能识别；（4）戴口罩也能辨识；（5）在光线反差大或强光环境，亦能正确比对；（6）可识别黑/白人种；（7）可防止以人形立牌、手机 照片等蒙混过关。技术服务部詹兴宇也强调， AI模块厂家必须要能定期升级固体，不只修 Bug、而是要升级及调整算法；若只是出厂前将模组设置好、修正完固体，之后都只是负责修Bug， 只能算是传统的IVS。

　　微程序信息股份有限公司资深协理王信隆以该公司近期为某知名石化厂为解决管理承包商访客与工厂安全议题所规划的“多模态智慧分析解决方案”的经验为例，分享了他们寻找AI视频识别方案供货商的条件：

　　1、本地制造：本地化的优势是识别引擎技术更具原生性、“量身打造”且支援度较高，也较无网络安全疑虑；

　　2、可提供二次开发的细部信息：包括SDK （Software Development Kit）、可支持的程序语言、API（Application Programming Interface）、开发组件等；

　　3、 硬件和OS的支持程度：有些AI视频分析软件虽然要求功能好，但对GPU等硬件的规格要求很高，较难满足成本考虑。就开发商而言，支持入门级硬件规格，对集成规划越有利。此外，开发工具包所支持的操作系统（Operating System, OS），应具备多样性（Windows、Linux、 Andriond等）；

　　4、使用者体验到的效能：不管采用什么AI演算法（CNN、Tensorflow等），“效能”才是重点。系统集成商和用户只关心是否能快速取样、快速识别、迅速且正确地执行出入口（门禁）控制管理。 另有大型SI表示，他们在了解客人需求后， 除了硬件设备外，还必须进行软件、应用以及第三方的整合，即使硬件规格满足了，还要考虑软件合不合用、场景是否能够建置、企业内部既有软件是否能够串接等问题。因此他们不考虑直接购买算法模块，主要考虑有三：(1)没掌握技术核心，难做定制化服务，甚至无法掌握一定的品质，都会导致合作方对每一次问题反馈的速度都很滞后；(2)成本：必须从整体面、长远面考虑，当面向拉宽、时间拉长，或许自行开发成本更划算。(3)针对合作解决方案开发完的核心专利（patent），是要落在 AI技术供应商、还是SI本身呢？有时权责的界定也很难厘清。

　　市场仍在起步阶段　人脸＋测温门禁应用正火爆

　　虽然AI相关话题在市场上热议不休，令人好奇的是，具有AI 智能视频分析功能的监控产品目前被市场接受的情况如何呢？约3年前已开始推广AI人脸分析摄像机的正洋科技有限公司总经理龚邓洲认为，目前整个监控产业里真的跟AI沾上边且有成交的比例，可能不到10%、甚至连5%都不到。主要原因在于，目前AI代表的就是高端、昂贵，有能力采用的都是金字塔顶端的客户群（如500 强企业等），数量本来就不多。还记得3年多前刚导入人脸识别系统的客户端价格平均每CH落在20万元左右，然而当时欧美品牌每CH的价格就要70∼80万元，相当令人咋舌。他也强调，虽然AI相关产品 目前的实际收益可能占营业额20%都不到，但它毕竟是趋势，站在市场差异及提升本身产品价值、垫高自己技术能量的立场，仍必须持续往前走，并且要整合视频监控、门禁、对讲推出Total Solution。

　　据了解，以AI人脸分析技术来看，目前实际应用场景的类型大致分为门禁和视频监控两类。门禁应用场景比较单纯，一般在公司门口作为人员进出开门、员工考勤之用，人脸需距离设备至少50∼80厘米，特征取样较为容易，而且可以做到 3D，价格也相对便宜。但一般若要用在治安监控的视频监控中，目前人脸识别的准确率仍有待提高（专业高价的系统除外），主要因为监控视频范围大、角度较宽，较难抓拍人脸进行识别， 而且只有2D成像也较容易被照片蒙骗。因此，截至目前为止具人脸识别功能的门禁系统在市场的接受度较高，像政府机关、高科技/大型工业厂房、商办大楼、电信机房等，都是主要的应用场域。

　　而近来因新冠病毒肺炎（COVID-19）疫情影响，本已具有密码、卡片、指纹、人脸识别等多重分析功能的门禁系统，加上了人体温度侦测的功能，相关设备亦如雨后春笋般冒出，希望能协助用户达到真正的零接触式防疫。此外，在海关、港口等大量人流进出场所应用的专业热成像系统，除了要具备专业的传感器、前端还要加上黑体，成本动辄数十万元，非一般中小型事业单位、工厂、学校负担得起。因此人脸识别＋人体温度感测的经济型AI监控摄影机产品也顺势推出，虽然感测距离较近（可能只有约50厘米左右），但只要动线设计得好、让人员逐一鱼贯通过监测点，也能进行体温检测和人脸抓拍，且价格只有专业系统的1/10 左右，据说目前市场接受度很高，甚至也很受宫庙、餐厅的欢迎。

　　4大市场瓶颈仍待突破

　　面对具AI分析功能的监控设备目前仍处于市场的起步阶段，对于要如何才能促使其加速落地、快速增长，一般认为有4大瓶颈需要被突破，包括：可具体帮用户解决问题、AI视频分析的准确度、市场价格的接受度，以及相应法规的完善。

　　台湾微凯有限公司总经理林国钦表示，虽然人脸识别产品技术很高、功能很好，但必须：(1)用途很明确：若不能解决用户迫切的需求、有实际的应用，只会沦于叫好不叫座；(2)视频分析的准确度很重要，而这也跟是否能适应且满足实际应用场景的环境因素息息相关。以车牌识别为例，因其在停车场的环境下识别度大幅提高，因此目前已被大量被停车场所运用；(3)价格：当价格被一般市场用户所能接受，才能快速普及。

　　也有渠道商认为，设备商在研发产品时必须多去思考——所推出的产品能为用户解决哪些实际的困扰，如何才能让用户体验到便捷性等。当前许多产品/设备在功能上的设计已经非常完整，大部分产品都有数十种智能功能，总体价格自然居高不下，但实际上，实际的使用只需其中几种即满足需求，对于设备商能否提供灵活搭配、价格相对亲民的light版有着强烈的需求。毕竟AI产品要真正落地推广，价格是重要的决定性因素之一。

　　AI NVR台湾总代理和平整合信息股份有限公司无界策略执行事业部协销处产品经理许乔涵则表示，虽然AI视频分析基础技术大同小异，但针对零售、工厂、交通等不同场景的解决方案则是大大不同，如何应对各领域侧重点为客户解决问题是非常重要的。再者，是否识别精确、用户是否能便捷性地操作等，也都是客户关注的问题。此外，用户对网络安全、信息外泄疑虑也是需要被解决的问题，若从相关规范上去破除瓶颈，应该可以加速市场普及。他认为，目前AI视频分析在政府单位和其他市场的占比大约是7:3，主要是政府单位在推进科技执法、水位（水利）、交通侦测等工作，而其他场景则更侧重安全防范，包括人的生产行为是否符合安全规范，在工地场景中是否有佩戴安全帽等，以工业及工地领域应用比例较高。

　　未来关键词：整合、开放、行业解决方案

　　口袋移动科技集团（3S）集团董事长李承鸿表示，目前AI视频分析以人脸和车牌应用为主，几乎占了总体的80%；然而AI的实际应用占整体系统的比例仍不到5%，主要在于识别精准度和成本仍有改善的空间。综观业界对AI视频分析技术未来的展望，普遍认为人脸、车牌、 姿态、行为等都只是AI技术导入市场的先锋，未来AIoT领域各种前端对于各种对象（Object）的辨识将会远远大于这些，当5G时代真正来临，各种AI的“超前布署”也将水到渠成。 而就产业面来说，台湾设备商是否能够去思考一个方向——尽可能将软件功能都整合在一个硬件（芯片）里，成为分析的核心； 同时放下“捆绑自身”的习性，建立起一个真正具备开放性的平台，让设备商、应用服务商、用户大家各取所需，又可随机融合、不断创造出新的利益。 除了整合的开放性，产业界还必须去思考各个不同行业的“领域专有技术”是什么？迫切需要解决的问题是什么？真正想要的是什么？才能真正为该领域量身打造适用的解决方案。毕竟，适合零售市场的AI解决方案，不可能直接搬去套用在银行或交通领域。有了更好的专业经营，就更容易找出合纵连横的效应出来。

　　结语

　　有渠道商慨言道，台湾地区视频监控产业发展太早，目前仍尚处于同轴高清大于IP高清的环境，因为老一辈用户对网络技术仍有排斥。而要跨入AI领域便不得不进行IP化，整个应用的环境才会提升。而一旦进入到网络时代，AI普及的速度将会快很多。再者，IP监控设备近几年也已多次历经黑客的洗礼，让市场良莠不齐的厂商去芜存菁，也再次垫高了设备商的门槛。 而AI芯片、算法技术这几年的发展也越来越成熟，相对具备AI视频分析功能的设备也越来越接地气，让人对未来充满乐观。 展望未来，AI虽不是万能，但没有AI或许将万万不能。安防产业如何把握机会，乘AI之翼将视频监控智能化应用加速落地，值得大家共同努力。