张逸群
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摘要：如今，人工智能已经成为现阶段经济社会发展的重要工具。发展人工智能具有重要的战略性意义，同时近些年国家高度重视人工智能与相关产业结合服务实体经济。其中“人工智能+安防”模式同样在我国应用广泛，作用突出。因此，本文关注于热点人工智能，重点针对安防产业人工智能结合应用进行了现状、发展问题的分析，同时给出了个人的发展建议，贴合热点，符合总体发展方向。
关键词：人工智能；安防；应用；现状；策略
引言
与上世纪80年代相比，由于数据量的剧增，计算能力的极大提高，互联网的飞速发展以及新的算法出现，人工智能技术再次被提到了一个更高的层次。由AI驱动的第四次工业革命即将来到，人工智能正在以前所未有的广度、深度、速度与我们实际生活的世界紧密结合，并通过大数据、计算力和算法三大要素的联合作用，快速渗透至各个行业，全世界范围内人工智能已逐渐成为产业发展的关键因素。未来5－10年内，智能化是AI应用的主要方向，智能化是继数字化和网络化后，成为了新一代信息技术发展的重要方向。
1概述
2020年，5G网络、大数据中心、工业互联网等“新基建”将加速推进人工智能在更多应用场景中落地，与各行业深入融合，成为助推企业数字化转型、经济高质量发展的重要驱动力。面对人工智能深度赋能百业的发展新趋势，各人工智能企业不断探索“行业+AI”的新业态、新模式，把AI技术嵌入更多垂直行业，赋能更多企业加速数字化转型升级，依托新技术、新资源应对市场变局。2020年世界人工智能大会上，各人工智能企业推出多种适应行业需求的产业开发及生态搭建基础，有效降低应用门槛，将有效促进AI与各行业的深度融合，加速AI的行业落地效率与质量。深度赋予各行业用户简单、快速使用AI的能力，将人类智慧和机器智能融合、重构与共创，实现资源智慧的复制与迭代，推动生产效率的量级提升。随着人工智能大潮正在到来，未来人工智能将会有非常大的调配能力。
2安防产业人工智能应用现状及发展策略
2.1智慧社区
社区是城市的基本单元，是人们生活活动的重要场所，对社区中人、车、物等多种海量信息的精准掌控，是实现社区安全综合治理的基础。现阶段的智慧社区基本实现了在社区出入口、监控系统中融入人脸识别、车辆识别、视频分析等人工智能技术，对社区中活动的人员、车辆进行实时记录、判别，同时可根据人员属性、车辆属性、人体属性等多种目标信息进行分类，结合公安系统，分析犯罪嫌疑人线索，为公安办案提供有效的帮助。通过社区出入口、公共区域监控、单元门口人脸自助核验门禁等智能设备形成立体化治安防控体系，做到人过留像、车过留牌，不仅对社区安全进行了全方位监控保障，而且采集的数据能够通过实时分析研判，生成情报资讯以及预警信息，实现对社区中的人、车、房的高效管控，打造平安、便民、智慧的社区管理新模式。
2.2加大研发改进投入，提高产品质量水平
针对产品方面的突出问题主要可以分为产品分布过于集中和产品质量水平仍需提高两方面。首先企业作为产品的提供者，需要在面向市场的情况下，继续加大研发投入和质量改进投入，继续研发新的产品，同时优化提高相关产品质量水平；政府同样需要加大对智能安防企业的政策支持和政策引导，加大资金支持；同时合理适度在相关行业和地区加大财政资金的倾斜力度，促进部分地区的智能安防产品的更新。继续提高相关领域的待遇水平，号召高水平人才回归，积极学习国外在智能安防领域的先进经验，为研发新产品提供较强的软实力。
2.3基础层相对成熟，认知智能尚待突破
目前，全球人工智能产业在基础层发展已相对成熟。计算能力方面，目前云计算+大规模GPU并行计算的计算方式已较为成熟，本地化高性能运算芯片也在加速发展中；数据层面，互联网、移动互联网的发展为人工智能发展积累了海量数据，目前此类数据已能支撑技术开发与应用开发。近期，物联网标准统一，未来物联网发展在行为、环境层获取并积累更为全面和丰富的数据，支撑人工智能应用开发。而与基础层相对应的是，目前人工智能在技术开发与应用层面仍有较大的发展空间。目前在人工智能的应用主要在感知层面，如声音、图像等，感知层技术储备相对丰富，而在认知层仍未能获得大幅突破，诸如无人驾驶、全自动智能机器人等仍处于开发中，与大规模应用仍有一定距离。从我国目前人工智能产业发展情况看，我国互联网巨头、创业公司在人工智能基础层、技术层与应用层的参与热情均较高，产业链各环节均已涌现出龙头公司。在基础层中，有百度、阿里为代表的互联网巨头也有数据堂为代表的专业化数据公司；技术层中，百度在机器学习、语音识别与视觉方面均有较深布局，此外如旷视科技、科大讯飞等也分别在其垂直领域有叫深厚的技术储备积累；应用层中，虚拟助手、智能客服、BI与语音识别和图像识别等软件与服务产品较为丰富，硬件产品中诸如工业机器人、服务机器人等产品也处于快速发展中。
2.4重视落地应用，积极面对问题
针对应用层面的问题，技术的发展终究是服务现实应用。随着智能安防技术的继续发展，会在一定程度上促进应用领域的继续扩大，但我们短时间内会面临着应用领域的过于集中的现状，同时也会面临未知的问题和困难。因此，国家需更加重视应用落地问题，加大财政投入促进多个领域合理应用智能安防技术，为解决应用领域过于集中提供指导和建议。同时给予企业资金和政策上的支持，帮助企业解决应用安全和未知问题；继续开展类似“智慧安全城市”“智慧安全社区”等项目的建设，同时举行智能安防应用发展论坛，收集各界人才的合理建议和解决方案。促进技术和设备的更新改造工作，建立信息库，尝试在其他领域开展智能安防产品和技术的应用测试工作，以寻找更多的解决方案和发展可能。
结语
人工智能技术正快速的在安防行业落地应用，从市场反馈来看，落地应用似乎并没有预期中的顺利，开始有越来越多诸如场景碎片化、应用成本高、实际应用场景与理想的实验室场景效果差距较大等问题被暴露出来。作为行业新生物种，这的确是成长过程中的烦恼。安防作为一个典型的垂直行业，数据以复杂环境下的图像视频为主，采用通用型技术无法完美解决，必须使用垂直的、专用的图像识别技术针对复杂场景进行优化应用，比如，多角度多姿态、复杂光线下的人脸识别等。安防市场更需要适用于行业领域的人工智能技术。目前采用人工智能技术的安防建设还处于初级阶段，企业级市场和消费级市场还不够成熟，主要的市场仍面向政府。因政府垂直类项目存在的刚需，对价格因素不敏感的特点，加上安防产品具有非标准化的特点，安防厂商得以不断迭代开发新产品，通过产品的更新换代创造价值。但是常规产品、设备的制造与销售有其发展的局限性，受政策影响大并且也将逐渐出现产品同质化现象，因此我们可以看到安防头部企业已经开始了自我转型，向上深挖解决方案层面的差异化需求，以创造新的服务附加值。虽然人工智能+安防目前处于基础建设和发展期，一旦基础建设完成，行业竞争将会由基础建设转向应用与运维方面。人工智能技术融入安防，对于安防行业重应用、重服务的市场形态起到了明显的积极影响。
参考文献
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