2017年以來，人工智能技術已成為名副其實的顯學稍途，購物網(wǎng)站上的AI客服阁吝、微博上的廣告推送、手機里的Siri……民眾對新技術的高需求與包容性使得等與生活密切相關的領域開花械拍，智能技術可以說已經(jīng)無處不在突勇。相比2017年才開始的“AI生活大爆炸”，安防是較早應用人工智能技術的行業(yè)之一殊者，尤其是視頻監(jiān)控領域与境。當下，“智慧安防”被公認為行業(yè)的發(fā)展趨勢猖吴。
AI已成為安防的標配摔刁，以海大宇科為代表的傳統(tǒng)安防企業(yè)以及商湯、曠視海蔽、依圖共屈、云從等AI新貴均全面進軍智慧安防，從產(chǎn)品線來看党窜，主要分為視頻結構化分析系統(tǒng)拗引、人像識別布控系統(tǒng)、車輛大數(shù)據(jù)平臺茧淮、警務大數(shù)據(jù)平臺等椿烂。目前隨著技術逐漸成熟，產(chǎn)品也向智慧能源着阿、智慧醫(yī)療伍配、智慧金融等領域延伸。毫無疑問茁帚，人工智能技術將是未來安防企業(yè)研究的重點跨峡。
不過，人工智能在實際應用中還需要面對更多娶痕、更復雜的場景拦举，以智慧安防中應用最多的人臉識別技術為例，目前人臉識別準確率已達到99%以上数截，超過人眼識別準確度盐传，但在實際應用中算法偏見趾双、遮擋、光線旋乙、特殊表情等因素會提升誤判可能性端伪，應用價值大打折扣，此前亞馬遜人臉識別就曾將28名美國國會議員誤判為違法分子装蓬。而數(shù)據(jù)顯示，以視頻監(jiān)控為代表的智慧安防滲透率不足2%纱扭。
正如華為董事牍帚、戰(zhàn)略Marketing總裁徐文偉所說：人工智能在實際應用中沒有測試場景下效果理想，至少沒有想象中那么好乳蛾。
智慧安防往往有特定的場景要求暗赶，從數(shù)據(jù)的識別、傳輸?shù)教幚砭媾R著不小的挑戰(zhàn)：前段設備只有在特定場景下才能保持較好的識別率肃叶，識別出后需要將大量視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆浦行孽逅妫@對網(wǎng)絡帶寬提出了很高的要求；而云中心數(shù)據(jù)利用率較低因惭，基于結構化視頻數(shù)據(jù)的深度智能尚處于發(fā)展早期岳锁；而無論哪個環(huán)節(jié)都需要提供足夠安全的網(wǎng)絡，否則數(shù)據(jù)泄露將會造成嚴重的后果蹦魔。而智慧安防應用方案落地后激率，也不得不考慮用戶學習與組織保障成本。鑒于智慧安防流程長唐故、涉及系統(tǒng)眾多鉴吞，一套具有前瞻性、系統(tǒng)性的頂層設計必不可少父系，這也是智慧安防能否真正落地并取得實際效果的前提摹椅。
此外，值得一提的是椒蜜，當前智慧安防算法梦啊、 產(chǎn)品及解決方案以企業(yè)標準為主， 亟待建立面向?qū)崙?zhàn)的行業(yè)級標準裹侍。
結語：一言以蔽之钧饥，智慧安防之所以在落地上存在不足，主要是由于新技術以及行業(yè)尚未發(fā)展成熟驳鸿，在產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟的過程中嫩誉，各廠商應該將用戶放在核心位置，不僅要深入了解具體落地的細分場景动苍，還要對整個工程審批與實施的流程有深入理解尚憔，唯有如此镰吆，才能真正明確用戶的需求與痛點，讓AI“落”下來跑慕。
AI已成為安防的標配摔刁，以海大宇科為代表的傳統(tǒng)安防企業(yè)以及商湯、曠視海蔽、依圖共屈、云從等AI新貴均全面進軍智慧安防，從產(chǎn)品線來看党窜，主要分為視頻結構化分析系統(tǒng)拗引、人像識別布控系統(tǒng)、車輛大數(shù)據(jù)平臺茧淮、警務大數(shù)據(jù)平臺等椿烂。目前隨著技術逐漸成熟，產(chǎn)品也向智慧能源着阿、智慧醫(yī)療伍配、智慧金融等領域延伸。毫無疑問茁帚，人工智能技術將是未來安防企業(yè)研究的重點跨峡。
不過，人工智能在實際應用中還需要面對更多娶痕、更復雜的場景拦举，以智慧安防中應用最多的人臉識別技術為例，目前人臉識別準確率已達到99%以上数截，超過人眼識別準確度盐传，但在實際應用中算法偏見趾双、遮擋、光線旋乙、特殊表情等因素會提升誤判可能性端伪，應用價值大打折扣，此前亞馬遜人臉識別就曾將28名美國國會議員誤判為違法分子装蓬。而數(shù)據(jù)顯示，以視頻監(jiān)控為代表的智慧安防滲透率不足2%纱扭。
正如華為董事牍帚、戰(zhàn)略Marketing總裁徐文偉所說：人工智能在實際應用中沒有測試場景下效果理想，至少沒有想象中那么好乳蛾。
智慧安防往往有特定的場景要求暗赶，從數(shù)據(jù)的識別、傳輸?shù)教幚砭媾R著不小的挑戰(zhàn)：前段設備只有在特定場景下才能保持較好的識別率肃叶，識別出后需要將大量視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆浦行孽逅妫@對網(wǎng)絡帶寬提出了很高的要求；而云中心數(shù)據(jù)利用率較低因惭，基于結構化視頻數(shù)據(jù)的深度智能尚處于發(fā)展早期岳锁；而無論哪個環(huán)節(jié)都需要提供足夠安全的網(wǎng)絡，否則數(shù)據(jù)泄露將會造成嚴重的后果蹦魔。而智慧安防應用方案落地后激率，也不得不考慮用戶學習與組織保障成本。鑒于智慧安防流程長唐故、涉及系統(tǒng)眾多鉴吞，一套具有前瞻性、系統(tǒng)性的頂層設計必不可少父系，這也是智慧安防能否真正落地并取得實際效果的前提摹椅。
此外，值得一提的是椒蜜，當前智慧安防算法梦啊、 產(chǎn)品及解決方案以企業(yè)標準為主， 亟待建立面向?qū)崙?zhàn)的行業(yè)級標準裹侍。
結語：一言以蔽之钧饥，智慧安防之所以在落地上存在不足，主要是由于新技術以及行業(yè)尚未發(fā)展成熟驳鸿，在產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟的過程中嫩誉，各廠商應該將用戶放在核心位置，不僅要深入了解具體落地的細分場景动苍，還要對整個工程審批與實施的流程有深入理解尚憔，唯有如此镰吆，才能真正明確用戶的需求與痛點，讓AI“落”下來跑慕。
18221259202