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      六位行業領袖:我們眼中的 AI 安防技術走向 | 年終盤點

      本文作者: 余快 2021-01-14 10:25
      導語:作為春節之前最后一篇AI安防盤點文,我們談談2021年的未來。

       六位行業領袖:我們眼中的 AI 安防技術走向 | 年終盤點

      過去半個月,雷鋒網AI掘金志就2020年AI安防的十大話題人物、十大關鍵詞十大熱門事件主題進行了系列盤點。

      作為春節之前最后一篇AI安防盤點文,我們談談2021年的未來。      

      這一年,緩慢開啟的AI安防市場,依然不乏新變化、新思考,它無時無刻不在煥發著生機。

      現實和理想之間,不變的是跋涉;暗淡與輝煌之間,不變的是開拓。

      懂得奔跑很重要,奔跑途中,兼聽思辨更重要。見微知著,我們才能更好地讀懂AI安防市場。

      藉由此,雷鋒網AI掘金志通過采訪數位業內專家、企業高管,整合了他們的觀點與看法,記錄了他們認為的過去一年來包括未來一年中,AI安防市場的幾大技術趨勢。

      AI 全域化:AI普惠已成趨勢、服務為王將成主旋律

      從無所不能的代名詞,到外界的冷嘲熱諷,到正面泡沫,理性探討,AI經歷了漫長的路程。

      被正名的AI早已摘下噱頭人設,正以潤物細無聲的腳步潛入社會的邊邊角角。

      宇視CEO張鵬國曾在幾年前提到,因當下條件限制,即使AI得到很好的落地應用,也只是區域性和技術上的成功。

      如今,若干大區域與小場景串聯起來,AI已經走向全域了。

      六位行業領袖:我們眼中的 AI 安防技術走向 | 年終盤點

      宇視科技總工朱兵

      正如宇視總工朱兵所言,安防和智能交通逐步成為AIoT的一個應用場景,并在架構上和基于大數據的云計算架構保持一致,完全融合到IT行業中,支撐城市、行業、企業數字化、智能化轉型。

      同時他指出,AI普惠化已是大趨勢,競爭趨勢呈現多元化,主要體現在以下幾點:

      算法平臺化。競爭的焦點變為更多對象的視頻結構化,新一代算法訓練平臺成為AI架構中最核心的能力,能依賴越來越少的樣本產生新的算法能力,同時,步態識別開始步入實戰應用。

      大數據融合化。在政府相關建設規范標準的框架下,視頻大數據逐步和通用大數據相融合,視頻數據背后的價值通過數據智能引擎的能力能夠得到指數級的提升。

      雙中臺化。新的大數據分層架構下,業務中臺和數據中臺構建的雙中臺是其中最核心的能力,并基于此構建新的生態分工,有能力提出完整中臺架構的廠商將更加集中。

      業務輕量化、模塊化。客戶的業務痛點需求在統一頂設指導下,通過輕量化的門戶和眾籌機制,在中臺之上通過輕量化、模塊化的業務能力去解決。

      終端泛智能化。全面內置智能化能力成為標配,算力前置和后置最終在TCO上找到平衡。

      “上一代的攝像機是為人眼看去設計的。企業需要考慮新一代AI系統對終端的需求,更好的服務云端基于目標識別的相關視覺計算需求?!敝毂f道。

      邊緣設備模糊化。邊緣設備可以是路面設備,也可以場所桌面設備或機房設備。

      “一個相對清晰的劃分標準是是否內嵌云底座,彈性化、虛擬化能力如何??梢员辉萍{管的邊緣設備多部署在機房,而場所、路面設備可以獨立使用,基于國標和云端數據對接。”

      六位行業領袖:我們眼中的 AI 安防技術走向 | 年終盤點

      澎思科技副總裁曲瀚

      澎思科技副總裁曲瀚也提出:AI在To B領域開始從單一場景向全社會延伸,未來是服務為王的時代。

      “AI技術會演化成泛化、普惠的服務,人類和機器形成密切耦合關系,使用者無需懂AI就可以享受AI成果,正如不需要明白電信網絡原理就能用手機及其服務一樣?!?/p>

      曲瀚也直言不諱:

      “誰能夠快速精準地把握住客戶的需求,誰就能夠在未來的競爭中快速勝出?!?/strong>

      基于此,澎思提出“AI即服務”理念,基于澎思AIoT生態平臺,從產業化的角度,將其實現路徑拆解為四個方面:

      一是智聯萬物,所有的AI終端實現在線化,人與設備智能交互;

      二是通用智能技術突破,降低機器學習的成本,提高泛化能力;

      三是智能產品生態,將技術成果轉化為具有高價值密度、直接面向用戶的企業級和消費級產品;

      四是場景的聯動和重塑。

      “AI即服務”具有強烈的產業鏈特性,不僅涉及算法、算力、數據AI三元素,還需軟硬件綜合發展,同時銜接人工智能與大數據、物聯網、云計算等新興技術。因此,一個多維融合、立體貫穿性的平臺不可或缺。

      澎思科技將AIoT生態平臺作為融合新興技術,放大信息基礎設施效能的生產力核心。

      “過去五年,雪亮工程是計算機視覺落地的主場,未來,智慧城市和人居生活AIoT場景的中長尾市場需求會呈現爆發趨勢。”

      澎思認為,樓宇、社區、商業、地產、校園將是AIoT賽道商業化落地的重要領域。

      AI網格化:模型即軟件,數據即代碼

      網格化一詞因疫情在2020年被眾人熟知,它是一種行政管理改革,依托統一的城市管理以及數字化的平臺,將城市管理轄區按照一定的標準劃分成為單元網格。

      這種模式,正如當下云端協同趨勢。

      “云端異構是安防行業發展必然趨勢?!?/p>

      海康威視總裁胡揚忠就曾公開表示,將AI算力注入邊緣,賦能邊緣智能是大勢所趨。

      通過統一調度IPC、NVR等分散式的智能設備資源,在數據源頭就近提供以視頻為核心感知數據,實時預處理、存與傳等服務,在提升業務敏捷性、實時性和系統可靠性同時,分攤海量數據給中心節點帶來的并發壓力。

      六位行業領袖:我們眼中的 AI 安防技術走向 | 年終盤點

      云天勵飛董事長兼CEO陳寧

      云天勵飛的自進化城市智能體以“應用驅動、端云協同、全棧演進、開放生態”為理念。

      以算法為盾、以芯片為矛,以生態聯盟為戰場,做一個能跑能思考的AI綜合體,撬開智慧城市入口。

      強生態、技術壁壘下,城市一個又一個智能節點將被連接,以往閉塞的系統將被逐個打通,并無限向外延伸。

      為此,云天勵飛實行“端云協同”技術戰略,旨在通過端側和云側的深度交互,優化算力算法在端側和云側的動態分配,實現端側數據智能采集、處理與云側數據深度交互和自適應。

      同時,云天勵飛認為,算法紅利期過后,所有人都在經歷新一輪的大浪再淘沙。如何將算法與算力有機耦合,并打造出面向場景的應用,是未來行業的競爭焦點。

      云天勵飛著力打造“算法芯片化”的能力,基于對AI算法技術及行業場景計算需求的深刻理解,通過自定義指令集、處理器架構及工具鏈的協同設計,實現算法技術芯片化,提升芯片技術平臺在產品和解決方案中的高效性及場景適應性。

      以“算法芯片化”的能力為核心,堅定走“端云協同”的技術路線,立足于對下游應用場景的深刻理解,云天勵飛已發展成為集AI芯片、算法、解決方案研發及產品化能力“三位一體”的AI企業。

      六位行業領袖:我們眼中的 AI 安防技術走向 | 年終盤點

      芯翌科技副總裁兼研發中心負責人都大龍

      “城市或者產業的智能化轉型,關鍵難點不在于技術本身,在于觀念的改變,需要意識到AI是可學習可進化的生命體?!毙疽羁萍几笨偛眉嫜邪l中心負責人都大龍向AI掘金志表示。

      基于此,芯翌科技認為2021年的人工智能市場釋放出三個信號。

      1、人工智能的技術發展尚處早期,但基于數據驅動的AI生命體范式正在各個行業或快或慢的形成。

      2、感知技術使得物理世界的信息被結構化為元素,它們在時空領域中與知識對接,形成時空結構圖,而如何挖掘與分析這種圖,芯翌科技在認知神經網絡技術上看到巨大的潛力。

      3、“模型即軟件,數據即代碼” 的軟件2.0生產模式。

      都大龍認為,隨著算法、算力、數據在某種程度上達到易用,基于神經網絡的通用性和高效性,“模型即軟件,數據即代碼”的軟件2.0的生產模式將會在更多的進行行業滲透。

      這些技術趨勢,將在SoC芯片,邊緣計算,云邊協同,數字仿真,精細化場景算法(長尾算法)等領域體現。

      都大龍還提到,人工智能落地價值體現主要在三個方面:

      技術天花板足夠高;場景和產品可復制;行業市場足夠大,企業可長跑。

      而滿足這三點的,芯翌看好智慧城市、智能交通、工業互聯網、自動駕駛四大領域。

      芯翌將在智慧城市、智能交通、智慧工業等領域持續深耕。

      技術上,夯實AI算法生產工廠的同時,重點打造視頻聯網+AI大腦+視頻應用全鏈路技術產品平臺。

      業務上,在城市管理領域不斷加強城市視頻基座和場景算法的深度應用,助力政府效能提升;在城市公共安全領域,芯翌科技將一如既往從視頻應用技術和視頻計算技術兩個方向賦能公共安全的管理。

      AI識別立體化:顛覆交互方式,或成機器標配

      六位行業領袖:我們眼中的 AI 安防技術走向 | 年終盤點

      的盧深視CEO戶磊

      在的盧深視CEO戶磊看來,3D不僅僅集中在基于人臉信息的身份核驗,隨著人體和行為動作識別技術的不斷成熟與落地,傳統交互方式或許將實現顛覆式升級。

      一則,社會新聞頻發公眾對隱私保護的需求,三維視覺的安全性與準確性上遠超二維算法識別,且能完成二維算法識別不能完成的痛點應用。

      二則,未來安防智能化,要實現“看得懂”這一目標,不僅僅需要依靠AI算法和AI芯片,還需著力提升圖像視頻類感知的深度和緯度。

      未來市場對于三維識別技術的更高、更多需求,將促使三維視覺成為機器標配的眼睛。

      3D的腳步絕非止步于安防,戶磊提到,除大安防、大消費、金融支付等領域外,智能汽車等領域的人臉識別技術落地將大有可為。

      “未來在家庭汽車里也會看到越來越多人臉識別技術的應用場景。三維人臉識別技術由于其極高的安全性和準確性,將可以替代車鑰匙功能,完成車輛開門解鎖,甚至制動等功能?!?br/>

      同時,3D視覺研究標的物從“人臉”擴展到“人體”已成為趨勢。三維視覺不僅可以進行面部的重建與識別,還可以進行身體的重建與識別,識別精度誤差可實現小于1mm,可應用于數字虛擬人領域,實現交互方式顛覆式創新。

      受疫情影響,數字虛擬人的應用場景得以擴大,在線會議等場景對其有著硬需求。

      AI 下沉化:場景驅動成主角,落地訴求復雜化

      2020年,AI加速了從實驗室到產業空間、從線上模擬到線下經濟體的步伐,并滲透進社會的方方面面。

      未來,在新基建、十四五的背景下,AI將在社區、園區、市場等更多場景實現規?;涞亍?/p>

      當AI由上至下,進入到瀚如煙海的細分場景,如何將技術更好地與場景結合,如何更好地理解客戶的需求,如何降低成本提高效率成為行業亟待思考的問題。

       “精細化”成為城市管理、企業運營、工業等各個領域的呼聲。

      六位行業領袖:我們眼中的 AI 安防技術走向 | 年終盤點

      小視科技執行總裁周守業

      “未來AI不是主角,場景才是,必須深入到場景。”小視科技執行總裁周守業表示,

      “如果以2020為節點,AI的前半場由技術驅動,后半場則是場景驅動,任何一家AI公司,原創技術或場景應用不過關,都會面臨淘汰?!?/p>

      周守業認為,未來AI落地有兩個信號。

      一是行業趨向配合各行業及地方標準,提供更加完善,更高集成度、智能化水平的解決方案。

      二是AI落地垂直場景的需求更加定制化,落地的一線場景訴求將更加復雜,通用算法能力難以覆蓋。

      小視科技在研發方向也遵循這一邏輯。

      算法上,除了強化前沿算法的持續演進及創新之外,著重加強面向低成本快速定制高質量算法的創新方式及協同鏈路,更高效的適應AI場景化落地的趨勢。

      比如,小樣本學習,極致輕量化部署,快速在線學習等。

      工程層面,小視科技將打造功能更全面完備的AIoT應用服務中臺,賦能泛園區等場景的智能化解決方案。

      奔涌吧,AI 安防

      從酒桌即是天下到AI走上舞臺,安防用了二十年。

      從2000年的渠道為王求生,到2010年的內容為王立命,2020年后應該是應用為王無限添彩。

      莫欺少年窮,終須有日龍穿鳳。當初那個“很土”的行業,如今已成為AI落地夢開始的地方。

      在這背后,堆積著無數AI人、安防人的厲兵秣馬與遠見卓識。

      大華股份先進技術研究院院長殷俊說:“AI現在處于忽如一夜春風來,千樹萬樹梨花開的階段了”。

      宇視科技副總裁、首席架構師姚華說:“AI在安防已經從0跨越過1。宇視的AI部署已經在從城市到郊區、鄉村,解決群眾的小事和瑣事?!?/p>

      商湯科技智慧城市事業群產品副總裁朱鑫說:“之前人人不信AI,現在人人信AI?!?/p>

      芯翌科技副總裁兼產品中心負責人王夷說:“AI將以算法為界,向上突破場景,向下突破算力?!?/p>

      而我們,成為了時代的一粒塵,也見證著產業的大山愈發熠熠生輝。

      AI安防的創造者、見證者們,2021年,請繼續向前吧。雷鋒網雷鋒網雷鋒網

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