人工智能的概念在許多年前就已經(jīng)被提出，并歷經(jīng)了幾波發(fā)展的浪潮钾排。在安防領(lǐng)域魁胁，由于硬件本身問題以及算法、算力等制約该肴，很長一段時(shí)間內(nèi)都沒有取得較大突破情竹。目前，基于最新的機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)方面的研究成果匀哄，安防行業(yè)正在依托前端信息感知秦效，后端云計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展，迅速得推進(jìn)著安防信息化涎嚼、智能化的過程阱州。
當(dāng)前挑秉，機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)是人工智能的兩大熱點(diǎn)，相關(guān)的開源框架是推進(jìn)其發(fā)展的重要?jiǎng)恿μ酢ｉ_源框架更新快犀概、可擴(kuò)展、二次開發(fā)性強(qiáng)夜惭，對(duì)于相對(duì)傳統(tǒng)的安防企業(yè)降低開發(fā)投入和客戶購買成本非常友好姻灶。由此，近兩年間可以看到相當(dāng)數(shù)量的安防企業(yè)都在一定程度上進(jìn)行了人工智能技術(shù)的投資布局诈茧、研發(fā)铡畜。
在安防+AI快速發(fā)展的同時(shí)，專注該領(lǐng)域的企業(yè)也開始注意到深耕場景粗线、提高算法匹配度的重要性那梭。在安防+AI的初期階段，許多視覺模型的優(yōu)越性也僅僅停留在實(shí)驗(yàn)室里和數(shù)據(jù)集的排名上颁究，當(dāng)計(jì)算機(jī)視覺公司真正碰到安防場景時(shí)烦优，許多實(shí)際問題開始顯現(xiàn)，亟待克服解決丢袁。
同時(shí)萤掷，算法匹配實(shí)際場景不僅需要通過構(gòu)建更加復(fù)雜、合理的模型棠镇，也需要硬件的支持焊轴。于是，一些軟件亭郑、算法SDK提供廠商開始發(fā)展嵌入式硬件產(chǎn)品相梭。
究其原因，算法的底層框架同源導(dǎo)致同質(zhì)化是其一媳谁，另一方面是硬件平臺(tái)的效率和能力還需進(jìn)一步提高涂滴。由GPU代替CPU處理圖像視頻效率有所提高，然后在能耗比晴音，經(jīng)濟(jì)性上仍然無法匹敵專用性芯片ASIC柔纵。同時(shí)，安防場景多樣化锤躁，碎片化搁料，專用型芯片更有可能為產(chǎn)品提供模塊化的人工智能能力。
在安防行業(yè)經(jīng)歷過數(shù)字化系羞、信息化的過程后郭计，安防系統(tǒng)的產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都被進(jìn)一步壓縮，后端系統(tǒng)呈“云”化趨勢昭伸，前端產(chǎn)品“端”化梧乘，同時(shí)“云”、“端”協(xié)同勋乾，雙向發(fā)展宋下。因此，國際巨頭依然在CPU帕侦、GPU、FPGA型集成電路上布局發(fā)展皆坚，提高云端性能和通用性磷砌；而終端一側(cè)，也出現(xiàn)了初創(chuàng)公司來彌補(bǔ)終端ASIC能耗比不足笑敷、效率不足等問題粒删。
伴隨著軟硬件的發(fā)展，大規(guī)模的生物識(shí)別嫁商、物體特征識(shí)別屁诬、視頻架構(gòu)化成為可能，隨之獲得的大量數(shù)據(jù)捏趴，可以被篩選和分析给惠，進(jìn)而進(jìn)行關(guān)聯(lián)和推斷，由此基于數(shù)據(jù)的分析和服務(wù)也成為了安防+AI領(lǐng)域的重頭戲筑唁。然而伴隨數(shù)據(jù)的爆炸式增長拌喳，對(duì)于數(shù)據(jù)、隱私泄露的擔(dān)憂一直存在饺饭，許多數(shù)據(jù)采集和利用方面的法律法規(guī)也有待健全渤早；但可以預(yù)見，在人工智能發(fā)展的大趨勢面前瘫俊，這些問題和風(fēng)險(xiǎn)終將被合理規(guī)避鹊杖。
在算法、算力扛芽、數(shù)據(jù)這三家馬車的驅(qū)使之下骂蓖，安防+AI還會(huì)繼續(xù)前行。關(guān)于安防+AI胸哥，更多的現(xiàn)狀涯竟、發(fā)展趨勢，《中國安防人工智能發(fā)展產(chǎn)業(yè)指南》將做出更詳細(xì)的呈現(xiàn)和分析空厌。
當(dāng)前挑秉，機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)是人工智能的兩大熱點(diǎn)，相關(guān)的開源框架是推進(jìn)其發(fā)展的重要?jiǎng)恿μ酢ｉ_源框架更新快犀概、可擴(kuò)展、二次開發(fā)性強(qiáng)夜惭，對(duì)于相對(duì)傳統(tǒng)的安防企業(yè)降低開發(fā)投入和客戶購買成本非常友好姻灶。由此，近兩年間可以看到相當(dāng)數(shù)量的安防企業(yè)都在一定程度上進(jìn)行了人工智能技術(shù)的投資布局诈茧、研發(fā)铡畜。
在安防+AI快速發(fā)展的同時(shí)，專注該領(lǐng)域的企業(yè)也開始注意到深耕場景粗线、提高算法匹配度的重要性那梭。在安防+AI的初期階段，許多視覺模型的優(yōu)越性也僅僅停留在實(shí)驗(yàn)室里和數(shù)據(jù)集的排名上颁究，當(dāng)計(jì)算機(jī)視覺公司真正碰到安防場景時(shí)烦优，許多實(shí)際問題開始顯現(xiàn)，亟待克服解決丢袁。
同時(shí)萤掷，算法匹配實(shí)際場景不僅需要通過構(gòu)建更加復(fù)雜、合理的模型棠镇，也需要硬件的支持焊轴。于是，一些軟件亭郑、算法SDK提供廠商開始發(fā)展嵌入式硬件產(chǎn)品相梭。
究其原因，算法的底層框架同源導(dǎo)致同質(zhì)化是其一媳谁，另一方面是硬件平臺(tái)的效率和能力還需進(jìn)一步提高涂滴。由GPU代替CPU處理圖像視頻效率有所提高，然后在能耗比晴音，經(jīng)濟(jì)性上仍然無法匹敵專用性芯片ASIC柔纵。同時(shí)，安防場景多樣化锤躁，碎片化搁料，專用型芯片更有可能為產(chǎn)品提供模塊化的人工智能能力。
在安防行業(yè)經(jīng)歷過數(shù)字化系羞、信息化的過程后郭计，安防系統(tǒng)的產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都被進(jìn)一步壓縮，后端系統(tǒng)呈“云”化趨勢昭伸，前端產(chǎn)品“端”化梧乘，同時(shí)“云”、“端”協(xié)同勋乾，雙向發(fā)展宋下。因此，國際巨頭依然在CPU帕侦、GPU、FPGA型集成電路上布局發(fā)展皆坚，提高云端性能和通用性磷砌；而終端一側(cè)，也出現(xiàn)了初創(chuàng)公司來彌補(bǔ)終端ASIC能耗比不足笑敷、效率不足等問題粒删。
伴隨著軟硬件的發(fā)展，大規(guī)模的生物識(shí)別嫁商、物體特征識(shí)別屁诬、視頻架構(gòu)化成為可能，隨之獲得的大量數(shù)據(jù)捏趴，可以被篩選和分析给惠，進(jìn)而進(jìn)行關(guān)聯(lián)和推斷，由此基于數(shù)據(jù)的分析和服務(wù)也成為了安防+AI領(lǐng)域的重頭戲筑唁。然而伴隨數(shù)據(jù)的爆炸式增長拌喳，對(duì)于數(shù)據(jù)、隱私泄露的擔(dān)憂一直存在饺饭，許多數(shù)據(jù)采集和利用方面的法律法規(guī)也有待健全渤早；但可以預(yù)見，在人工智能發(fā)展的大趨勢面前瘫俊，這些問題和風(fēng)險(xiǎn)終將被合理規(guī)避鹊杖。
在算法、算力扛芽、數(shù)據(jù)這三家馬車的驅(qū)使之下骂蓖，安防+AI還會(huì)繼續(xù)前行。關(guān)于安防+AI胸哥，更多的現(xiàn)狀涯竟、發(fā)展趨勢，《中國安防人工智能發(fā)展產(chǎn)業(yè)指南》將做出更詳細(xì)的呈現(xiàn)和分析空厌。
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