人工智能技术|机遇与挑战：AI+安防新趋势展望

最近十年以来，人工智能技术已成为各传统行业自我革新、提高效能的重要推手。AI赋能各个产业，成为了国家战略。在以视频监控为主要应用的安防行业，AI技术迅速落地，让海量的视频数据发挥了更大的价值，催生出更多更强大的智能产品，为安防行业赋予了前所未有的驱动力。本文从应用，算力和算法三个方面，对已经深度融入安防行业的AI技术发展进行分析。
AI+安防之应用：智能场景多样化与智能需求精细化趋势明显，软件解决方案将成为主流
之所以把AI+安防之应用放在首篇，是想强调AI能顺利落地安防行业，是由其应用本质所决定的。社会安全是城市建设以及国家发展的根本性决定因素，该领域对新技术的迫切需求超越了其他行业。
而随着安防数字化、网络化的发展，视频监控系统的规模日益扩大，监控数据量迅速增加，包含的信息数据更加丰富，已经超出了人力所能管理的范围，必须要依赖先进的AI算法和强大的算力，进行各类海量数据的智能化分析，因此，安防行业的智能化转型是技术发展的必经之路，势在必行。
在智慧城市、智能交通等各大安防应用场景中，对重点目标，如人员和车辆，进行特征分析，并且完成数据的结构化，是人工智能技术最为成熟的应用。特别是在面向政府（ToG）的各个大型安防城市项目中，人脸识别、车牌识别、视频结构化等典型AI算法已成为标配，产生了良好的社会效益。这些头部应用的成功，使得人们对人工智能技术在安防各行业的拓广有了更多想象和试验的空间，行业期望在更多的社会场景中，如政法、城管、校园、医院、工地、景区等等，全面推广AI，能够完全代替人工，大幅提高生产力。
另一方面，安防行业在传统上就是一个具有长尾效应的碎片化市场，强调个性化与客户需求，大到城市宏观治理，小到单元楼宇监控，应用场景复杂多变, 不同应用下的安防侧重点大相径庭，场景碎片化局面形成已久。因此，智能的泛化需求叠加在碎片化的场景之上，使得当前各细分安防市场的AI应用层出不穷，呈现出了百花齐放的局面。
不仅如此，在每个AI+安防的应用实践中，我们所需要的智能功能已经越来越细，例如，在一个复杂的人像平台中，不仅要做大规模的人脸识别，还要有各类人脸的属性分析，以及人脸饰物的检测识别，还会增加对人体特征的提取和人体比对、人员再识别的应用；不仅有人员衣着的分析，还要给出人员行为姿态描述；
在一个车辆分析系统中，不仅需要对车辆，车型，车色等基本属性的分析，更增加了对车内饰物，驾乘人员，非机动车各种属性，是否载人等多种特征的分析；

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又如在城市精细化运营的应用需求中，要求运用AI分析技术，对垃圾溢出、井盖异常、游摊经营、乱挂衣物、广告屏损坏、路面破损、道路积水、施工占道等多种环境秩序问题进行细化检测。
这些对感兴趣目标的细致入微的分析，提供了更多，更精准的人员与车辆个体，和环境特征的刻画，大大拓宽了AI在各种实际应用的技战术方法。
面对精细化和碎片化的AI应用，安防厂商普遍期待的AI安防项目标准化变得更为困难和不切实际，非标准的安防项目整体研发和执行周期长、产品和服务方案的复用率低，项目成本高，特别是大规模应用时，由于AI算法本身也还在持续不断的迭代，算法更新更延长了交付时间和运维成本。因此，通过软件解决，由软件来定义安防产品，已经成为了明显的趋势。