安防+AI經(jīng)過三年多的探索發(fā)展，去年以來逐漸“脫虛向?qū)?rdquo;边锁，智能+安防從概念宣導(dǎo)票摇、技術(shù)較量，邁向產(chǎn)品窜旺、場景、實戰(zhàn)應(yīng)用階段驶闰。從目前來看杏紫，推動AI安防的落地應(yīng)用，當(dāng)前產(chǎn)業(yè)的發(fā)展環(huán)境完全具備支撐能力阔垢。
比如在芯片方面申蔗，目前Intel、NXP挨奶、AMD些玖、GOOGLE、蘋果粥萍、IBM步垢、ARM、高通等國際知名芯片廠商以及華為、寒武紀(jì)易解、比特大陸撰钥、深鑒、地平線腥椒、中星微等國內(nèi)芯片廠商都在AI芯片上持續(xù)發(fā)力阿宅，目前無論是云端算力或邊緣算力都有較大幅度提升。浙江大華技術(shù)股份有限公司研發(fā)中心副總裁殷俊提到笼蛛，目前各節(jié)點上的國產(chǎn)芯片大部分已經(jīng)出來洒放，并且在性能、性價比方面都有很大提升滨砍，隨著成本大幅度下降往湿，人工智能未來在安防的普及化、普適性會很高惨好。
隨著算力的大幅提升煌茴，不管是端側(cè)還是中心側(cè)計算能力越來越強，殷俊認(rèn)為當(dāng)端側(cè)的計算能力增強時日川，中心側(cè)未來也會有演進(jìn)蔓腐，中心側(cè)將會對數(shù)據(jù)跨空間、跨時域的碰撞并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合龄句，這會驅(qū)動數(shù)據(jù)產(chǎn)生新的價值鏈回论。端側(cè)、邊緣側(cè)畦洞、云側(cè)三端的融合計算晴消，是未來計算發(fā)展的必然環(huán)節(jié)。
在算法方面铡捉，殷俊認(rèn)為當(dāng)前人工智能算法不斷往前演進(jìn)战决，它的工具鏈、行為邏輯劲徙、學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域窘燎、工程應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷發(fā)展和突破。同時秘挥，算法的發(fā)展一定要面向場景昂待，需要基于用戶場景去適應(yīng)。因為不同的應(yīng)用場景對算法的要求和設(shè)計思路不一樣功缤，那么在具體的算法應(yīng)用上呜唁，從檢測到分析識別的全流程應(yīng)用也就產(chǎn)生了差異，所以未來算法會形成場景式的差異化發(fā)展斜劳。
在產(chǎn)品方面导盅，目前AI產(chǎn)品從云端智能向邊緣智能拓展〗匣希現(xiàn)在不管是傳統(tǒng)的安防監(jiān)控廠家還是AI廠商都推出了邊緣智能產(chǎn)品。殷俊認(rèn)為认轨，在感知層面大家強調(diào)在邊緣側(cè)做采集分析是因為邊緣側(cè)的計算延時小绅络，可以實時計算視頻數(shù)據(jù)，且邊緣側(cè)做分析會大幅降低網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)的開銷嘁字。以視頻應(yīng)用為例恩急，通過編解碼后，傳到在云端解碼后的圖像會有損耗和延時纪蜒，質(zhì)量無法和前端相比衷恭，從算法分析角度就無法達(dá)到最佳的效果。因此纯续，在邊緣側(cè)完成大量實時分析的數(shù)據(jù)計算随珠，在云端完成大規(guī)模時空數(shù)據(jù)的檢索和挖掘，形成計算融合的系統(tǒng)是未來發(fā)展的趨勢猬错。
除了芯片窗看、算法、產(chǎn)品的進(jìn)步倦炒，目前包括5G通訊浴祥、傳感等這些技術(shù)能力的提升，也為安防的“智能+”賦能毁兼，誕生出創(chuàng)新的智能應(yīng)用预蒜。但發(fā)展中也面臨諸多挑戰(zhàn)：
1.視頻數(shù)據(jù)深度融合應(yīng)用要提升
如何對現(xiàn)有視頻進(jìn)行深度應(yīng)用，將被動查證的事后應(yīng)用模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃臃烙氖虑皯?yīng)用模式是安防行業(yè)的迫切需求坝跃，但目前這塊的應(yīng)用仍有待加強论燎。中山大學(xué)教授及廣東人工智能專家委員會主任賴劍煌表示，安防應(yīng)用產(chǎn)生了很多數(shù)據(jù)鹅昭，數(shù)據(jù)怎么轉(zhuǎn)化成知識褥甜？目前在這方面做得不是太好，或者說是這波人工智能深度學(xué)習(xí)的局限束湃，如何把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成知識劫漠，這需要能實現(xiàn)小數(shù)據(jù)大推理的深度學(xué)習(xí)新方法。
智能化應(yīng)用的技術(shù)特點決定了其本身也是一種綜合化應(yīng)用宙娃。安徽省公安廳科技信息化處科長張敬鋒提到，目前公安機關(guān)從業(yè)務(wù)實踐中感受到了人工智能初步與視頻監(jiān)控結(jié)合帶來的成效兜飒，但如何在大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的引領(lǐng)下幻林，進(jìn)一步緊緊圍繞實戰(zhàn)和實用，針對跨技術(shù)領(lǐng)域的廣泛融合音念，跨業(yè)務(wù)部門的綜合應(yīng)用沪饺，在實戰(zhàn)的有效性上給公安民警賦能，在實用的便捷性上給基層民警減負(fù)，依然是當(dāng)前人工智能在公安業(yè)務(wù)領(lǐng)域的痛點和難點問題整葡，需要進(jìn)一步解決件余。
公安行業(yè)作為安防重點服務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域，在整個安防行業(yè)發(fā)展過程中有舉足輕重的作用遭居。中安協(xié)專家委員會戰(zhàn)略組組長及廣州安防協(xié)會會長顧友良表示啼器，公安用戶的需求是在業(yè)務(wù)開展的要求下不斷變化的，這就需要AI技術(shù)不斷的跟著需求走俱萍，通過需求來推動技術(shù)的發(fā)展端壳。同時，在技術(shù)共性的發(fā)展下枪蘑，落到各個場景里面一定是百花齊放损谦，多姿多彩的，而匯聚起來的數(shù)據(jù)又是統(tǒng)一的咆上，這樣才能把數(shù)據(jù)的共性與個性呈現(xiàn)出來祝遗。
2.新技術(shù)需要推進(jìn)落地
目前，安防行業(yè)核心的AI技術(shù)包括人體識別(人臉和人體)准贯、車輛識別等都實現(xiàn)了較好的應(yīng)用说拾。賴劍煌教授提到，現(xiàn)在人臉識別罪团、車牌識別技術(shù)已經(jīng)達(dá)到不錯的水平理若，目前人臉識別在視頻監(jiān)控里面用得比較好，但大范圍的行人再識別應(yīng)用還沒有見到嗤渔，比如看不到人臉的時候這要靠行人再識別技術(shù)結(jié)合人臉再識別來做精準(zhǔn)布控涡似。目前許多重要場所的安檢例如地鐵安檢，還要花財政很多錢薯湾，浪費了大量的人力物力怨怒，這說明基于視頻監(jiān)控安防技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用還不到位，如何利用視頻監(jiān)控技術(shù)簡化安檢流程和提高安檢水平還有很大的推進(jìn)空間线满。
行人再識別是利用計算機視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)榴痢。在視頻監(jiān)控應(yīng)用中當(dāng)監(jiān)控系統(tǒng)看不見人臉或者無法看到人臉，這就依賴于行人再識別技術(shù)同诫。目前遍布城市的攝像機里面粤策，符合人臉采集標(biāo)準(zhǔn)的攝像機占比較少。而要最大限度挖掘傳統(tǒng)平安城市误窖、天網(wǎng)工程的治安攝像機的潛力叮盘，行人再識別技術(shù)非常重要。
此外霹俺，音視頻系統(tǒng)中的聲音一直沒有得到充分挖掘柔吼，而在應(yīng)用中用戶其實有迫切的需求毒费。某研究所王靜介紹，現(xiàn)在一些發(fā)射場地面設(shè)備設(shè)施安全的全壽命管理項目非常注重如何將音視頻結(jié)合應(yīng)用愈魏。以前發(fā)射場的管理主要是靠人進(jìn)行檢測觅玻，現(xiàn)在有了視頻應(yīng)用，那么除了視頻分析以外培漏，如何把音視頻結(jié)合起來進(jìn)行智能化分析溪厘，這也是人工智能的應(yīng)用，并不只是一些數(shù)據(jù)標(biāo)注北苟、分析才是人工智能桩匪。聲紋+CV技術(shù)結(jié)合的應(yīng)用將產(chǎn)生巨大的潛力，需要不斷研究酌涮。
3.多算法融合要加強
在實際應(yīng)用中冶侮，不同算法分析功能獨立部署的情況很常見，如此應(yīng)用效率會大打折扣丑炒。王靜表示智能識別在一些項目應(yīng)用中就面臨這樣的問題们萄。她認(rèn)為，現(xiàn)在應(yīng)用中對人的行為分析結(jié)構(gòu)化仍比較簡單芬阀，怎樣更細(xì)致地進(jìn)行識別仍待解決焦驰。“目前我們項目應(yīng)用希望可以把人臉識別和行為分析用一個攝像頭結(jié)合起來做智能分析，但目前的算法好像不太支持這種應(yīng)用讽渐，應(yīng)用中仍需有專門的人臉識別攝像機外加專門的大場面行為分析攝像機搭照，這種分開應(yīng)用有些割裂。”王靜表示揭斥。
這樣的問題在公安應(yīng)用中也出現(xiàn)凝估。張敬鋒科長提到，當(dāng)前公安機關(guān)對智能化從單點的應(yīng)用已經(jīng)拓展到了“云眶衙、端甜奄、邊”的綜合部署，特別是前端設(shè)備的選型上對智能設(shè)備的一體化提出了要求窃款，具有人臉课兄、人體、車輛結(jié)構(gòu)化晨继、行為分析等多算法融合烟阐，還有高效編解碼、傳輸紊扬，有線與無線結(jié)合以及安全防護(hù)等功能蜒茄，完全符合GB/T25724、GB35114珠月、GB/T28181標(biāo)準(zhǔn)的綜合性扩淀、一體化智能攝像機已經(jīng)成為當(dāng)前“雪亮工程”深入建設(shè)應(yīng)用中的迫切需求。如果有這樣的產(chǎn)品推出啤挎，肯定會受到公安一線實戰(zhàn)部門的歡迎驻谆，也會有更大的市場空間。
算法分析層是人工智能技術(shù)的核心庆聘，算法的優(yōu)劣決定了人工智能技術(shù)的應(yīng)用效果胜臊。面對用戶難題與需求，廠商仍需要在多種算法融合部署商寝、全景多鏡多任務(wù)協(xié)同等多個功能的疊加方面持續(xù)發(fā)展筝便，以改善需要堆砌不同算法分析服務(wù)器來滿足用戶需求的問題。
對于算法融合的發(fā)展愁淀，殷俊認(rèn)為現(xiàn)在對人匆力、車、物分析的算法在不斷融合應(yīng)用曙椎，隨著智能化的演進(jìn)龟些，未來的融合還將包括音視頻、雷達(dá)卤诗、熱成像等棘扯，通過多維感知解決單一感知數(shù)據(jù)的弊端，賦予人工智能更多維度的數(shù)據(jù)來提升或解決具體場景中的智能水平事晶。
4.協(xié)會要引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)做布局
當(dāng)前安防行業(yè)被視為人工智能最具市場空間的行業(yè)之一肤币，在這一波發(fā)展賽道上擠滿了各層面的參與者。胡傳平院長提到峰裁，安防市場應(yīng)用前景很誘人夏哭，目前有很多企業(yè)進(jìn)入，但整體來看業(yè)界只有一些大企業(yè)賺錢贸诚，更多中小企業(yè)嚴(yán)格意義上并不賺錢方庭，一些創(chuàng)新企業(yè)是靠資本投資支撐著，因為很多企業(yè)差不多是在做重復(fù)的事情酱固。從協(xié)會的角度看械念，要引導(dǎo)企業(yè)對產(chǎn)業(yè)進(jìn)行合理的布局和創(chuàng)新，對企業(yè)進(jìn)行指導(dǎo)运悲，幫助企業(yè)能夠獲取利潤龄减，因為企業(yè)有了利潤，相關(guān)技術(shù)才能得到更好的進(jìn)步班眯，產(chǎn)業(yè)才能得到更好的發(fā)展希停。
對于安防人工智能的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，顧友良會長表示署隘，目前AI是從上往下沒有穿透宠能，就像下雨亚隙，雷聲很大，也下了點雨棵薛，但沒有下透掰砌，所以莊稼長不好。如果讓AI進(jìn)入萬眾企業(yè)的智能+世界抗该，把技術(shù)共性融到小企業(yè)的系統(tǒng)中去(這比一兩家大公司打通這個領(lǐng)域要快)学岔，這樣可以形成遍地各種各樣“智能+”的應(yīng)用形態(tài)，行業(yè)協(xié)會這時去建新標(biāo)準(zhǔn)或建立一個新機制庙曹，通過標(biāo)準(zhǔn)或機制可以把這些“智能+”的數(shù)據(jù)進(jìn)行廣泛連通师赂，形成更多的“智能+”應(yīng)用，將促進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化更好發(fā)展班痹。
比如在芯片方面申蔗，目前Intel、NXP挨奶、AMD些玖、GOOGLE、蘋果粥萍、IBM步垢、ARM、高通等國際知名芯片廠商以及華為、寒武紀(jì)易解、比特大陸撰钥、深鑒、地平線腥椒、中星微等國內(nèi)芯片廠商都在AI芯片上持續(xù)發(fā)力阿宅，目前無論是云端算力或邊緣算力都有較大幅度提升。浙江大華技術(shù)股份有限公司研發(fā)中心副總裁殷俊提到笼蛛，目前各節(jié)點上的國產(chǎn)芯片大部分已經(jīng)出來洒放，并且在性能、性價比方面都有很大提升滨砍，隨著成本大幅度下降往湿，人工智能未來在安防的普及化、普適性會很高惨好。
隨著算力的大幅提升煌茴，不管是端側(cè)還是中心側(cè)計算能力越來越強，殷俊認(rèn)為當(dāng)端側(cè)的計算能力增強時日川，中心側(cè)未來也會有演進(jìn)蔓腐，中心側(cè)將會對數(shù)據(jù)跨空間、跨時域的碰撞并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合龄句，這會驅(qū)動數(shù)據(jù)產(chǎn)生新的價值鏈回论。端側(cè)、邊緣側(cè)畦洞、云側(cè)三端的融合計算晴消，是未來計算發(fā)展的必然環(huán)節(jié)。
在算法方面铡捉，殷俊認(rèn)為當(dāng)前人工智能算法不斷往前演進(jìn)战决，它的工具鏈、行為邏輯劲徙、學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域窘燎、工程應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷發(fā)展和突破。同時秘挥，算法的發(fā)展一定要面向場景昂待，需要基于用戶場景去適應(yīng)。因為不同的應(yīng)用場景對算法的要求和設(shè)計思路不一樣功缤，那么在具體的算法應(yīng)用上呜唁，從檢測到分析識別的全流程應(yīng)用也就產(chǎn)生了差異，所以未來算法會形成場景式的差異化發(fā)展斜劳。
在產(chǎn)品方面导盅，目前AI產(chǎn)品從云端智能向邊緣智能拓展〗匣希現(xiàn)在不管是傳統(tǒng)的安防監(jiān)控廠家還是AI廠商都推出了邊緣智能產(chǎn)品。殷俊認(rèn)為认轨，在感知層面大家強調(diào)在邊緣側(cè)做采集分析是因為邊緣側(cè)的計算延時小绅络，可以實時計算視頻數(shù)據(jù)，且邊緣側(cè)做分析會大幅降低網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)的開銷嘁字。以視頻應(yīng)用為例恩急，通過編解碼后，傳到在云端解碼后的圖像會有損耗和延時纪蜒，質(zhì)量無法和前端相比衷恭，從算法分析角度就無法達(dá)到最佳的效果。因此纯续，在邊緣側(cè)完成大量實時分析的數(shù)據(jù)計算随珠，在云端完成大規(guī)模時空數(shù)據(jù)的檢索和挖掘，形成計算融合的系統(tǒng)是未來發(fā)展的趨勢猬错。
除了芯片窗看、算法、產(chǎn)品的進(jìn)步倦炒，目前包括5G通訊浴祥、傳感等這些技術(shù)能力的提升，也為安防的“智能+”賦能毁兼，誕生出創(chuàng)新的智能應(yīng)用预蒜。但發(fā)展中也面臨諸多挑戰(zhàn)：
1.視頻數(shù)據(jù)深度融合應(yīng)用要提升
如何對現(xiàn)有視頻進(jìn)行深度應(yīng)用，將被動查證的事后應(yīng)用模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃臃烙氖虑皯?yīng)用模式是安防行業(yè)的迫切需求坝跃，但目前這塊的應(yīng)用仍有待加強论燎。中山大學(xué)教授及廣東人工智能專家委員會主任賴劍煌表示，安防應(yīng)用產(chǎn)生了很多數(shù)據(jù)鹅昭，數(shù)據(jù)怎么轉(zhuǎn)化成知識褥甜？目前在這方面做得不是太好，或者說是這波人工智能深度學(xué)習(xí)的局限束湃，如何把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成知識劫漠，這需要能實現(xiàn)小數(shù)據(jù)大推理的深度學(xué)習(xí)新方法。
智能化應(yīng)用的技術(shù)特點決定了其本身也是一種綜合化應(yīng)用宙娃。安徽省公安廳科技信息化處科長張敬鋒提到，目前公安機關(guān)從業(yè)務(wù)實踐中感受到了人工智能初步與視頻監(jiān)控結(jié)合帶來的成效兜飒，但如何在大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的引領(lǐng)下幻林，進(jìn)一步緊緊圍繞實戰(zhàn)和實用，針對跨技術(shù)領(lǐng)域的廣泛融合音念，跨業(yè)務(wù)部門的綜合應(yīng)用沪饺，在實戰(zhàn)的有效性上給公安民警賦能，在實用的便捷性上給基層民警減負(fù)，依然是當(dāng)前人工智能在公安業(yè)務(wù)領(lǐng)域的痛點和難點問題整葡，需要進(jìn)一步解決件余。
公安行業(yè)作為安防重點服務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域，在整個安防行業(yè)發(fā)展過程中有舉足輕重的作用遭居。中安協(xié)專家委員會戰(zhàn)略組組長及廣州安防協(xié)會會長顧友良表示啼器，公安用戶的需求是在業(yè)務(wù)開展的要求下不斷變化的，這就需要AI技術(shù)不斷的跟著需求走俱萍，通過需求來推動技術(shù)的發(fā)展端壳。同時，在技術(shù)共性的發(fā)展下枪蘑，落到各個場景里面一定是百花齊放损谦，多姿多彩的，而匯聚起來的數(shù)據(jù)又是統(tǒng)一的咆上，這樣才能把數(shù)據(jù)的共性與個性呈現(xiàn)出來祝遗。
2.新技術(shù)需要推進(jìn)落地
目前，安防行業(yè)核心的AI技術(shù)包括人體識別(人臉和人體)准贯、車輛識別等都實現(xiàn)了較好的應(yīng)用说拾。賴劍煌教授提到，現(xiàn)在人臉識別罪团、車牌識別技術(shù)已經(jīng)達(dá)到不錯的水平理若，目前人臉識別在視頻監(jiān)控里面用得比較好，但大范圍的行人再識別應(yīng)用還沒有見到嗤渔，比如看不到人臉的時候這要靠行人再識別技術(shù)結(jié)合人臉再識別來做精準(zhǔn)布控涡似。目前許多重要場所的安檢例如地鐵安檢，還要花財政很多錢薯湾，浪費了大量的人力物力怨怒，這說明基于視頻監(jiān)控安防技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用還不到位，如何利用視頻監(jiān)控技術(shù)簡化安檢流程和提高安檢水平還有很大的推進(jìn)空間线满。
行人再識別是利用計算機視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)榴痢。在視頻監(jiān)控應(yīng)用中當(dāng)監(jiān)控系統(tǒng)看不見人臉或者無法看到人臉，這就依賴于行人再識別技術(shù)同诫。目前遍布城市的攝像機里面粤策，符合人臉采集標(biāo)準(zhǔn)的攝像機占比較少。而要最大限度挖掘傳統(tǒng)平安城市误窖、天網(wǎng)工程的治安攝像機的潛力叮盘，行人再識別技術(shù)非常重要。
此外霹俺，音視頻系統(tǒng)中的聲音一直沒有得到充分挖掘柔吼，而在應(yīng)用中用戶其實有迫切的需求毒费。某研究所王靜介紹，現(xiàn)在一些發(fā)射場地面設(shè)備設(shè)施安全的全壽命管理項目非常注重如何將音視頻結(jié)合應(yīng)用愈魏。以前發(fā)射場的管理主要是靠人進(jìn)行檢測觅玻，現(xiàn)在有了視頻應(yīng)用，那么除了視頻分析以外培漏，如何把音視頻結(jié)合起來進(jìn)行智能化分析溪厘，這也是人工智能的應(yīng)用，并不只是一些數(shù)據(jù)標(biāo)注北苟、分析才是人工智能桩匪。聲紋+CV技術(shù)結(jié)合的應(yīng)用將產(chǎn)生巨大的潛力，需要不斷研究酌涮。
3.多算法融合要加強
在實際應(yīng)用中冶侮，不同算法分析功能獨立部署的情況很常見，如此應(yīng)用效率會大打折扣丑炒。王靜表示智能識別在一些項目應(yīng)用中就面臨這樣的問題们萄。她認(rèn)為，現(xiàn)在應(yīng)用中對人的行為分析結(jié)構(gòu)化仍比較簡單芬阀，怎樣更細(xì)致地進(jìn)行識別仍待解決焦驰。“目前我們項目應(yīng)用希望可以把人臉識別和行為分析用一個攝像頭結(jié)合起來做智能分析，但目前的算法好像不太支持這種應(yīng)用讽渐，應(yīng)用中仍需有專門的人臉識別攝像機外加專門的大場面行為分析攝像機搭照，這種分開應(yīng)用有些割裂。”王靜表示揭斥。
這樣的問題在公安應(yīng)用中也出現(xiàn)凝估。張敬鋒科長提到，當(dāng)前公安機關(guān)對智能化從單點的應(yīng)用已經(jīng)拓展到了“云眶衙、端甜奄、邊”的綜合部署，特別是前端設(shè)備的選型上對智能設(shè)備的一體化提出了要求窃款，具有人臉课兄、人體、車輛結(jié)構(gòu)化晨继、行為分析等多算法融合烟阐，還有高效編解碼、傳輸紊扬，有線與無線結(jié)合以及安全防護(hù)等功能蜒茄，完全符合GB/T25724、GB35114珠月、GB/T28181標(biāo)準(zhǔn)的綜合性扩淀、一體化智能攝像機已經(jīng)成為當(dāng)前“雪亮工程”深入建設(shè)應(yīng)用中的迫切需求。如果有這樣的產(chǎn)品推出啤挎，肯定會受到公安一線實戰(zhàn)部門的歡迎驻谆，也會有更大的市場空間。
算法分析層是人工智能技術(shù)的核心庆聘，算法的優(yōu)劣決定了人工智能技術(shù)的應(yīng)用效果胜臊。面對用戶難題與需求，廠商仍需要在多種算法融合部署商寝、全景多鏡多任務(wù)協(xié)同等多個功能的疊加方面持續(xù)發(fā)展筝便，以改善需要堆砌不同算法分析服務(wù)器來滿足用戶需求的問題。
對于算法融合的發(fā)展愁淀，殷俊認(rèn)為現(xiàn)在對人匆力、車、物分析的算法在不斷融合應(yīng)用曙椎，隨著智能化的演進(jìn)龟些，未來的融合還將包括音視頻、雷達(dá)卤诗、熱成像等棘扯，通過多維感知解決單一感知數(shù)據(jù)的弊端，賦予人工智能更多維度的數(shù)據(jù)來提升或解決具體場景中的智能水平事晶。
4.協(xié)會要引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)做布局
當(dāng)前安防行業(yè)被視為人工智能最具市場空間的行業(yè)之一肤币，在這一波發(fā)展賽道上擠滿了各層面的參與者。胡傳平院長提到峰裁，安防市場應(yīng)用前景很誘人夏哭，目前有很多企業(yè)進(jìn)入，但整體來看業(yè)界只有一些大企業(yè)賺錢贸诚，更多中小企業(yè)嚴(yán)格意義上并不賺錢方庭，一些創(chuàng)新企業(yè)是靠資本投資支撐著，因為很多企業(yè)差不多是在做重復(fù)的事情酱固。從協(xié)會的角度看械念，要引導(dǎo)企業(yè)對產(chǎn)業(yè)進(jìn)行合理的布局和創(chuàng)新，對企業(yè)進(jìn)行指導(dǎo)运悲，幫助企業(yè)能夠獲取利潤龄减，因為企業(yè)有了利潤，相關(guān)技術(shù)才能得到更好的進(jìn)步班眯，產(chǎn)業(yè)才能得到更好的發(fā)展希停。
對于安防人工智能的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，顧友良會長表示署隘，目前AI是從上往下沒有穿透宠能，就像下雨亚隙，雷聲很大，也下了點雨棵薛，但沒有下透掰砌，所以莊稼長不好。如果讓AI進(jìn)入萬眾企業(yè)的智能+世界抗该，把技術(shù)共性融到小企業(yè)的系統(tǒng)中去(這比一兩家大公司打通這個領(lǐng)域要快)学岔，這樣可以形成遍地各種各樣“智能+”的應(yīng)用形態(tài)，行業(yè)協(xié)會這時去建新標(biāo)準(zhǔn)或建立一個新機制庙曹，通過標(biāo)準(zhǔn)或機制可以把這些“智能+”的數(shù)據(jù)進(jìn)行廣泛連通师赂，形成更多的“智能+”應(yīng)用，將促進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化更好發(fā)展班痹。
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