AI赋能：安防进入智能化时代

宇泛智能联合创始人兼研发副总裁 郑东

经过半个多世纪的发展和演进，安防已逐渐演变成为一个普及全球的成熟行业。IHS研究表明，全球传统安防产业规模3000亿美元。中国拥有全球最大的安防市场，其市场规模达到8000亿，并且以每年10%-15%的增速递增。

经过40年的发展，安防行业经历了从模拟监控、数字监控到高清化监控，完成了从“看得见”到“看得清”的转变；从高清化监控到现阶段的智能化监控，正在从“看得清”往“看得懂”的方向转变。

安防智能步伐加快

传统安防因受限于人工智能（简称AI）、摄像头、芯片、云计算等主要技术的发展，往往只能做到“监而不控”。同时，面对海量的视频数据，“监控”面临着准确率低、数据量庞大、人工分析效率低、信息关联性弱、人工决策、事后追溯、响应滞后等问题。

近年来，政策与市场需求推动了安防领域智能化步伐。从政策上看，近年来的《“互联网”人工智能三年行动实施计划》、《关于推进城市安全发展的意见》等政策意在加速城市、公安、交通、社区、居家等领域安防智能化落地，国内加大以5G、人工智能、工业物联网等为代表的的新基础设施搭建。从市场上看，智能安防的刚需推动了安防厂商、人工智能新兴企业、系统集成商、云服务商的协调合作，推动智慧安防领域的创新与商业发展。安防领域相关产业链上中下游在政策与市场需求的推动下，迅速发展以AI、IOT、云计算、5G、传感器、芯片等新兴技术协力促进安防领域的产品系统能力从“事后追溯”、“人工决策”往“事前预测”、“事中响应”、“智能决策”的方向上进行智能化升级。

AI助推安防智能化

安防领域是AI落地的最大领域。

AI在智能安防领域主要包括机器视觉、自然语言处理、搜索推荐等几大方向，机器视觉又是AI在智能安防领域应用最广泛最成熟的方向。传统安防的AI受限于成像、AI成熟度、芯片算力、训练数据等因素，其准确率、性能及分析能力已无法满足智能安防时代市场对AI的多元化需求。

智能安防时代产品对AI的需求已不仅是简单的人机非目标检测、人像识别、车辆识别等机器视觉算法，将全面覆盖生物特征工程、基于人的AI表征分析、基于细分场景的AI分析等能力，自然语言分析、搜索推荐算法、图像增强在智能安防领域的应用也会越来越普及。

随着AI的发展，摄像头、芯片、5G等AI应用相关技术的发展以及安防数据的积累，AI将通过赋能“端”、“边”、“云”三端，为智能安防领域全栈式解决方案提供大而全的AI引擎。

安防加快AI演进

早期传统安防行业的AI能力很弱，得益于学术界与工业界的共同努力，近年来AI的发展非常迅猛。

学术界提高了AI研究领域的深度与广度，工业界加快了AI落地的节奏。驱动AI落地的三大关键因素是数据、算法和算力。为了降低AI对数据的需求以及AI模型结构设计成本，学术界产出了诸多有效方法来降低AI落地的成本。并且，安防也为AI积累了大量的场景数据。安防作为AI落地的最大领域，强烈的市场需求促进了安防产业链上游半导体企业的迅猛发展，尤其是摄像头技术和芯片技术的发展为AI落地提供了良好的高质量成像和硬件算力承载平台。4K至上亿分辨率摄像头、智能ISP算法等技术的提升极大地提高了各环境下的成像质量及解析力，APU、NPU、TPU、GPU等AI硬件加速平台使得AI的落地不再受到算力约束。同时，学术界与工业界共同打造AI推理引擎生态，从训练、量化、部署上解决AI落地的难点。