在人工智能賦能安防過(guò)程中，算法是重要一環(huán)。不僅云從、依圖、曠視、商湯等CV企業(yè)和海大宇等傳統安防企業(yè)開(kāi)始布局人工智能算法，業(yè)內傳聞稱(chēng)華為也即將在2019上半年推自研AI算法。隨著(zhù)投入不斷加大，安防監控視頻識別算法準確率大幅提升。例如，人臉識別算法早在2015年就已超越人類(lèi)，近年來(lái)小數點(diǎn)后的數字仍在不斷攀升；在圖像分類(lèi)、物體檢測等算法也已經(jīng)遠遠超越人類(lèi)平均水平。

但從目標來(lái)看，無(wú)論是AI創(chuàng )企、跨界巨頭還是傳統廠(chǎng)商，都期望能夠提供智能完善的解決方案，落地始終是各方關(guān)注的焦點(diǎn)。

“算法為王”還是“場(chǎng)景落地”優(yōu)先 ？?？低暩呒壐笨偛眯炝暶髡f(shuō)：“基于深度學(xué)習的算法精度會(huì )無(wú)限逼近100%，隨著(zhù)‘準確率’提升，最后競爭的更多是場(chǎng)景落地能力?！?/p>

將前沿算法應用到實(shí)際場(chǎng)景中才能凸顯價(jià)值，但二者結合卻是一項艱巨的任務(wù)。那么，算法到場(chǎng)景應用還有多遠？

在場(chǎng)景化應用之路上，泛化能力是算法長(cháng)期面臨的問(wèn)題，也是現階段主要瓶頸。由于實(shí)驗室中訓練好的模型在情況千變萬(wàn)化的現實(shí)應用場(chǎng)景中性能往往會(huì )明顯下降。

在全國公安視頻監控畫(huà)面中，事故、打架、摔倒、聚集等場(chǎng)景多如牛毛，盡管可以通過(guò)通用算法構建模型，但我國幅員遼闊，光南北氣候差異下，人們的穿著(zhù)、妝扮就千差萬(wàn)別，海南的深冬還可著(zhù)短袖，黑龍江10月就已經(jīng)換上棉衣棉帽。在3米及以上高度假設的人臉攝像頭，要面向30米及以上距離的高視角、大范圍進(jìn)行攝錄，識別準確能力無(wú)疑將會(huì )大幅下降。

因此，在實(shí)際應用中需要對算法的場(chǎng)景進(jìn)行嚴格定義，例如智能交通中過(guò)車(chē)及違章抓拍、機場(chǎng)車(chē)站的人證對比等，都需要制定具體的工程安裝方案。這種做法在技術(shù)不夠成熟的條件下有效實(shí)現了商業(yè)價(jià)值。不過(guò)，對已有設備改造的成本也減緩了算法對安防傳統應用的滲透速度，這同時(shí)限制了有效素材獲取的效率，不利于算法的進(jìn)一步提升。

目前，國內安防廠(chǎng)商針對這一問(wèn)題搭建了合作平臺，傳統廠(chǎng)商開(kāi)放平臺圖像數據資源庫，算法企業(yè)將AI算法技術(shù)打包成模塊，嵌入硬件產(chǎn)品或系統臺中，這將成為當前AI在視頻監控領(lǐng)域落地快捷的一條路徑。目前國內已經(jīng)有多家平臺商在不同場(chǎng)合表達了合作態(tài)度。

結語(yǔ)：未來(lái)安防解決方案不僅要直擊用戶(hù)痛點(diǎn)，更需要通過(guò)算法挖掘大數據，為民眾提供更可靠的安全環(huán)境?？梢哉f(shuō)，算法是人工智能的生產(chǎn)工具，算法的底層邏輯推理也驅動(dòng)著(zhù)AI安防的落地，安防落地場(chǎng)景的復雜性又推動(dòng)算法進(jìn)一步優(yōu)化。正如加州大學(xué)伯克利分校 UCB 電氣工程與計算機科學(xué)系、統計系教授Michael I.Jordan所言：AI 時(shí)代變革，源于應用場(chǎng)景中的優(yōu)化算法。