年來(lái)，AI對安防產(chǎn)業(yè)的催化作用，業(yè)界有目共睹，特別是剛剛過(guò)去的2018年，可以稱(chēng)得上是AI落地元年，隨著(zhù)AI產(chǎn)品化、工程化等商業(yè)價(jià)值逐漸顯現，更堅定了安防企業(yè)和外入者對AI安防化的執念。

業(yè)界皆知，安防產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷從模擬到數字、然后從標清到高清化、智能化的變遷。不可置否，人工智能將成為新一輪安防產(chǎn)業(yè)變革的新驅動(dòng)力，正在持續釋放的巨大能量， 為產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節都帶來(lái)了新的發(fā)展機遇，使安防產(chǎn)業(yè)進(jìn)入真正的智能安防時(shí)代。那么AI技術(shù)真的能給安防產(chǎn)業(yè)帶來(lái)巨大的價(jià)值嗎?或者說(shuō)人工智能普及化還有多遠?

首先看下何為人工智能?根據百度釋義，人工智能是計算機科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應的智能機器人。人工智能是由算力(芯片)、算法(模塊)和數據(場(chǎng)景應用)這三大因素構成，同時(shí)也是驅動(dòng)人工智能商業(yè)化落地的三駕馬車(chē)，三者缺一不可。而這輪人工智能浪潮能夠真正在商業(yè)中應用落地的技術(shù)主要包括語(yǔ)音識別和機器視覺(jué)，就安防領(lǐng)域來(lái)講，主要表現為智能視頻分析的應用，也就是機器視覺(jué)技術(shù)應用，涉及到人臉/人體、車(chē)牌、周界入侵等方面的芯片和算法技術(shù)。

從產(chǎn)品方面來(lái)看，AI技術(shù)貫穿安防產(chǎn)業(yè)鏈的前端攝像頭和后端中控系統/云，也就是說(shuō)，AI既可以在前端做，也可以在后端做。在前端的“AI+攝像頭”環(huán)節中，即可以選擇將算法模塊直接嵌入到視頻監控SoC芯片中，同時(shí)也可以將通用的視覺(jué)處理器應用到攝像頭內，另外也可以通過(guò)連接外設模塊，將原有的攝像機AI化;在“AI+后端”環(huán)節，即是利用后端服務(wù)器的計算能力來(lái)處理采集到的前端視頻信息，當前來(lái)看，由于安防數據安全和實(shí)時(shí)響應需求，前端智能越來(lái)越受寵。不過(guò)，在一些復雜應用場(chǎng)景，前端智能和后端智能相結合是未來(lái)AI技術(shù)應用趨勢。

現階段，人臉識別和車(chē)牌識別技術(shù)最為成熟，大部分企業(yè)人臉無(wú)異常識別率可達到95%以上，而車(chē)牌識別率可達到99%，可以說(shuō)，這兩項技術(shù)基本可以滿(mǎn)足實(shí)際場(chǎng)景應用需求，因此其應用也最為廣泛。在寫(xiě)字樓、公寓/酒店、社區等門(mén)禁通行領(lǐng)域，人臉識別可謂已經(jīng)遍地開(kāi)花，一度造成AI繁盛的幻想。

不過(guò)，根據實(shí)測結果來(lái)看，在戴口罩、帽子、眼鏡、胡子以及特殊表情等異常人臉識別比對方面，就算是技術(shù)領(lǐng)先企業(yè)推出的前端智能設備，識別率基本僅保持80%左右，應用價(jià)值大打折扣。

而且，實(shí)際上來(lái)講，人臉識別僅是最基礎、最簡(jiǎn)單的AI技術(shù)，技術(shù)門(mén)檻極低，應用場(chǎng)景也十分有限，因為視頻信息除了人臉還有人體特征、行為、微表情等復雜的識別分析，這也是AI算法中最難的技術(shù)環(huán)節，當前這些技術(shù)的表現差強人意，技術(shù)上有很大的提升空間，而且很多場(chǎng)景應用價(jià)值也有待深挖。

在車(chē)牌識別領(lǐng)域，當前無(wú)論是復雜的車(chē)牌還是車(chē)身顏色、車(chē)牌顏色、車(chē)標、駕駛員行為等特征識別都已經(jīng)基本成熟。而且前端設備人臉和周界、人臉和車(chē)輛、車(chē)輛和周界的集成已經(jīng)實(shí)現，頭部企業(yè)還可以實(shí)現一機多用，但是，各類(lèi)算法的融合方面不足，而且，在對處于干擾中的車(chē)牌進(jìn)行識別，識別率更是大失所望。

而且，安防智能化的比例還比較低，所謂的智能化能做的事情也很少，主要就是人臉識別，以及一些行人和機動(dòng)車(chē)、非機動(dòng)車(chē)的簡(jiǎn)單屬性識別等。當前大部分安防企業(yè)對于A(yíng)I技術(shù)的應用還處于接受?chē)L試的階段，AI攝像機的普及率相當低。據權威數據顯示，AI攝像機所占比較僅為1%，智能安防應用規模不足5%。超過(guò)90%的市場(chǎng)份額仍被傳統安防占據。

究竟原因，主要是AI前端價(jià)格過(guò)高，據了解，1臺AI攝像機的價(jià)格幾乎相當于4個(gè)普通攝像機，而且負載復雜計算能力的后端服務(wù)器，成本更是昂貴。對于公安、交通等政府渠道來(lái)講，更追求產(chǎn)品性能和應用價(jià)值，但是對于商用、民用領(lǐng)域中小企業(yè)來(lái)講，則是一筆不菲的投入，何時(shí)能夠規?；鎿Q，還有待商榷，而且這一塊領(lǐng)域占比遠高于政府渠道。

最值得一提的，有些場(chǎng)景應用，其AI應用價(jià)值遠遠高于其投入成本，可以說(shuō)是得不償失，甚至有些場(chǎng)景根本不需要智能攝像機，普通攝像機即能滿(mǎn)足場(chǎng)景應用需求，但是一些廠(chǎng)商極盡吹噓AI價(jià)值，用戶(hù)為了趕時(shí)髦，趕鴨似的上架AI各類(lèi)產(chǎn)品，結果卻適得其反。

筆者認為，AI確實(shí)可以給安防產(chǎn)業(yè)帶來(lái)巨大的市場(chǎng)，但從當前來(lái)看，AI則處于被企業(yè)大肆捧殺階段，存在巨大的泡沫。鑒于深度學(xué)習對于模型訓練的大量數據要求，AI技術(shù)的提升依賴(lài)于海量視頻數據的自我訓練，而這需要很長(cháng)時(shí)期的積累和自我提煉，而且，由于安防應用場(chǎng)景的碎片化特征以及客戶(hù)的定制化需求，AI產(chǎn)品化和工程化仍然是道阻且長(cháng)。作為企業(yè)，應該看透泡沫的幻象，坐懷不亂，腳踏實(shí)地。