隨著人工智能、物聯(lián)網、大數(shù)據等新技術在安防行業(yè)的落地應用，安防產品的更新迭代不斷加快，各類新應用層出不窮，同時隨著技術、產品的發(fā)展，各行各業(yè)的應用需求也開始多元化，智能安防產品與解決方案進入快速演進的發(fā)展階段。

　　當前智能安防行業(yè)中，新產品、新技術、新工藝不斷演進，智能化、信息化、數(shù)字化改造撲面而來，在技術研究、產品開發(fā)、平臺建設、產學研合作等方面企業(yè)都抱有極大的積極性，以保持技術先進水平。在安防技術發(fā)展方面，中國已經走到國際前列，特別是現(xiàn)階段發(fā)展火熱的智能安防相關技術，基于中國開放的政策和國情，智能技術以及相應智能安防產品落地迅速，市場應用廣泛?？偠灾?，用AI換圖像，用AI換存儲，用AI換效能已經成為當下智能安防產品與解決方案的寫照。

　　1、AI攝像機

　　用戶對于視頻監(jiān)控的應用需求已經從單純的安全防范向高清、網絡、智能的可視化及綜合管理方向發(fā)展，在人工智能的加持前，從事中監(jiān)督、事后偵察走向事前防范

　　越來越多，帶動整個產業(yè)快速演進，從而帶來重量級的市場機會。同時各行業(yè)對視頻監(jiān)控的應用需求已經從單純的安全防范向高清、智能、智慧的遠程可視化管理方向發(fā)展。視頻監(jiān)控不僅作為安全防范的主要技術手段，同時也逐漸成為行業(yè)可視化管理的重要工具，并結合物聯(lián)網、大數(shù)據等技術，向“可視、可控、可管”的新型社會化管理系統(tǒng)轉變，行業(yè)市場規(guī)模進一步擴大。

　　在前端攝像機產品上，近兩年來新形態(tài)的攝像機層出不窮，以下選取軟件定義（場景定義）攝像機與AI多攝攝像機進行闡述。

　　(1)軟件定義攝像機

　　相比于傳統(tǒng)攝像機軟硬件綁定與CPU能力帶來的功能固化、算力局限、難升級等問題，軟件定義攝像機（SDC）基于智能視覺、多維感知、組網協(xié)同的創(chuàng)新技術，打造可持續(xù)演進的攝像機，以快速滿足行業(yè)高速發(fā)展，業(yè)務不斷多樣化的需求：

圖表：軟件定義攝像機三大基石

　　來源：a&s、華為官網

　　在芯片上，傳統(tǒng)的智能監(jiān)控設備通常是在硬件上增加一顆CPU芯片-DSP、ARM或者FPGA，負責完成攝像機內部智能分析算法的運算，雖然能滿足當前的需求，但卻限制了后期攝像機的升級空間；軟件定義攝像機基于等專業(yè)的NPU引擎，以N倍于CPU的算力，支撐萬億級視覺解析計算。

　　在架構上，軟件與硬件解耦，可以屏蔽底層硬件的差異化，統(tǒng)一調用底層硬件的計算、編排能力統(tǒng)一由操作系統(tǒng)封裝，軟件只需要聚焦功能側的能力開發(fā)，降低開發(fā)復雜度。同時，通過輕量化容器技術構建面向多算法的集成框架，讓各算法獨立運行在一個虛擬空間上，相互間不影響，實現(xiàn)快速的獨立加載、在線更迭。

　　在算法及應用上，基于開放的OS基礎上，通過完善的生態(tài)工具鏈服務，實現(xiàn)實現(xiàn)算法與應用的標準化對接、訓練、上線，實現(xiàn)攝像機可具備按需定義場景的特點，支持根據不同的場景按需加載不同的軟件和算法，通過多樣的組合來快速適配瞬息萬變的演進步伐。

　　(2)AI多攝攝像機

　　在AI全面爆發(fā)之前，大多數(shù)用戶對監(jiān)控攝像機的要求即為事后可查閱錄像的視頻監(jiān)控，單攝的槍機和球機即可很好的滿足需求，但隨著AI技術的不斷發(fā)展壯大，讓用戶看到了智能的可行性，用戶的使用場景未變，但同一個場景下的智能業(yè)務需求卻在不斷增長。以路口場景為例，用戶需要對整個路口的車流人群態(tài)勢進行把控，這就需要一個短焦鏡頭對路口大場景進行全場景覆蓋，同時還需要對所有移動的目標進行全結構化屬性提取，這就需要一個遠焦鏡頭對目標細節(jié)進行捕獲，單一鏡頭的攝像機是無法同時滿足這類需求的。另外，由于同一個場景下不同目標的移動速度等特征不一致，可能需要不同的快門參數(shù)和補光條件，這同樣也是單攝解決不了的問題。因此，智能時代，單攝技術已經無法滿足同一個場景下日益增長的各類智能需求，多攝應運而生了。多攝是用戶需求變化驅動帶來的一種軟硬件技術的革新，一種新的智能產品解決方案，可以兼顧同一個場景下的多重智能需求。

　　總體而言，用戶需求的不斷爆發(fā)驅動整個軟硬件技術的創(chuàng)新。多攝并不是簡單的硬件堆疊，而是一系列復雜技術的集合，它體現(xiàn)出軟硬件集成的最高境界，以?？低暤亩鄶z產品為例：

　　第一，多攝設備的多鏡頭之間并不是孤立存在的，而是彼此關聯(lián)，細節(jié)鏡頭中出現(xiàn)的目標位置能夠在全景鏡頭中一一對應，這樣才能夠實現(xiàn)后續(xù)的各種聯(lián)動抓拍、軌跡定位、布控跟蹤等應用；

　　第二，多鏡頭之間的協(xié)作涉及到各種復雜的光學設計及ISP圖像算法，比如上下鏡頭之間的補光如何能做到互不串擾？再比如黑光的雙sensor融合如何能做到極致對準？或者是當全景鏡頭發(fā)現(xiàn)目標，細節(jié)鏡頭怎樣在毫秒之間就能夠完成變倍對焦抓拍等一系列動作？這些都是多攝技術實現(xiàn)的難點，?？低曂ㄟ^多年的技術布局，已經很好的解決了多攝應用的這些技術難題，目前其多攝產品都已經開始實戰(zhàn)應用。

　　從智能物聯(lián)網數(shù)據采集，到價值數(shù)據進入信息網，兼顧同一場景下不同視角、不同參數(shù)、不同功能需求的攝像機必然是未來數(shù)據采集前端的發(fā)展趨勢。多攝可以兼顧同一個場景下的多重智能需求，場景定義、多攝合一是未來AI攝像機的必然形態(tài)。

　　雖然當下越來越多的安防領先企業(yè)開始談智慧城市、物聯(lián)網、AIOT，但截至目前為止，阿里、騰訊等仍然牢牢卡住底層基礎設施，安防行業(yè)的命脈仍然在攝像機等硬件產品上，在行業(yè)營收基礎設施要遠高于技術服務的階段，籠統(tǒng)地講在監(jiān)控行業(yè)，智能攝像機的市占率便等同于智能安防的話語權。

　　2、數(shù)據中臺

　　2019年隨著互聯(lián)網巨頭的大規(guī)模組織架構調整，中臺熱度激增，各行各業(yè)都在探索中臺在企業(yè)或行業(yè)中的落地，同樣也蔓延到了安防領域。盡管此前安防行業(yè)內鮮有提及“中臺”的概念，但伴隨著安防行業(yè)進入到智能物聯(lián)網、大數(shù)據及人工智能深化應用階段，同時為了響應公安部大數(shù)據戰(zhàn)略規(guī)劃要求，更為了滿足用戶層出不窮、變化多樣的安防業(yè)務需求，一些廠商也開始著手在DAAS和PAAS層方面做一些改進，將系統(tǒng)層中共性的、基礎的數(shù)據和能力抽象出來作為一個“中臺”來賦能上層應用系統(tǒng)，支撐警務應用創(chuàng)新和警務流程再造。

　　以東方網力的數(shù)據業(yè)務中臺為例，作為承上啟下的數(shù)據治理及賦能平臺，對下充分利用其在視頻聯(lián)網和數(shù)據聯(lián)網的匯聚接入能力進行數(shù)據融合治理，并在此基礎上形成各類主題庫、專題庫、標簽庫、關系庫、搜索庫等;對上是基于公安各條線對于數(shù)據需求的分析高度抽象的數(shù)據能力中心，將共性的業(yè)務能力進行沉淀，并以共享服務的形式提供給實戰(zhàn)應用系統(tǒng)，為應用系統(tǒng)進行賦能，驅動產品創(chuàng)新。

　　概括而言，東方網力的數(shù)據業(yè)務中臺通過整合先進的視頻AI計算能力和大數(shù)據分析能力，依托公司在視頻聯(lián)網市場的領先地位，構建以視頻數(shù)據為核心的行業(yè)級數(shù)據治理和賦能平臺。其業(yè)務特色主要體現(xiàn)為以下五點：

　　1、提供基于元數(shù)據驅動的數(shù)據標準化治理和數(shù)據資產管理能力。數(shù)據業(yè)務中臺以元數(shù)據驅動形成數(shù)據標準、質量標準、安全標準、服務標準，用于指導元模型的構建、數(shù)據質量稽核、數(shù)據血緣及關系分析，構建數(shù)據全生命周期的標準化治理。同時根據行業(yè)業(yè)務特點和標準，編制數(shù)據資源目錄，提供數(shù)據資產管理能力；

　　2、提供基于實體映射技術的多維數(shù)據檢索和對象布控能力。通過對多維數(shù)據的融合分析，實現(xiàn)人員對象與其他實體之間的智能匹配，完成實體對象的ID映射，并可基于實體ID映射關系，實現(xiàn)對實體對象多維度數(shù)據的關聯(lián)檢索和一鍵布控；

　　3、提供基于可視化的數(shù)據建模能力和分布式的模型運行能力。通過拖拽式的操作，將數(shù)據源以及算子根據具體業(yè)務需求進行連接組合，通過配置的方式，實現(xiàn)模型的編排、生成、發(fā)布、共享和評價?？梢宰尣欢么a開發(fā)的業(yè)務專家通過自定義建模，完成數(shù)據分析挖掘與數(shù)據探索；

　　4、提供基于實體關系的行業(yè)知識圖譜構建能力。將真實世界的海量異構碎片化數(shù)據轉換為一張關系大網，與真實世界的人、事、地、物、組織對象一一對應，同時還原對象之間的錯綜復雜的關系，實現(xiàn)真實世界在數(shù)據世界的投影，提供深層次的研判洞察能力，助力公安高效快捷地完成案件線索梳理和分析，尋找破案思路；

　　5、提供基于標簽體系的對象檔案服務能力。數(shù)據業(yè)務中臺提供公安數(shù)據標簽體系，包括不同實體對象的基礎標簽、背景標簽、軌跡標簽、行為標簽、規(guī)律標簽、關系標簽等，通過標簽體系實現(xiàn)對對象的實體畫像，形成對象的多維度數(shù)據融合的全息檔案，完成數(shù)據到信息的升級，提升數(shù)據服務能力，賦能基層實戰(zhàn)。

　　中臺架構的構建可以更好地打通各產品的數(shù)據和基礎業(yè)務，實現(xiàn)數(shù)據和應用的分離，支持業(yè)務應用的快速開發(fā)，提升企業(yè)內業(yè)務條線進行協(xié)作的效率。

　　3、安消一體解決方案

　　隨著城鎮(zhèn)化建設不斷加快，工業(yè)化、市場化建設不斷提速，各種致災因素和火災危險源呈上升趨勢，消防安全基層基礎還不夠扎實的問題逐漸暴露，各類工業(yè)園區(qū)、高層建筑、商業(yè)綜合體等大中型場所環(huán)境復雜、人流量大，城市中分散的小企業(yè)、小廠房等火災隱患相對突出，福利機構、幼兒園等人員傷亡事故易發(fā)場所管理工作難度大。根據Grand View Research最新的報告研究指出，全球消防安全設備市場規(guī)模預計到2025年將成長至1059.2億美元，年復合增長率約為8.8%。

　　新時代背景下，傳統(tǒng)與非傳統(tǒng)的消防安全因素相互滲透、相互交織，火災的不確定性、多樣性和不可控因素增多，給單位消防安全管理帶來新的挑戰(zhàn)。在國內消防系統(tǒng)和安防系統(tǒng)的獨立建設，各個建筑物消防系統(tǒng)的各自為政，消防隱患的長期存在等多種問題的解決，是傳統(tǒng)消防安全管理痛點。為適應現(xiàn)代樓宇安全、工廠安全、社區(qū)信息化的需求，必須突破安防與消防系統(tǒng)獨立工作的常規(guī)現(xiàn)狀，實現(xiàn)兩大系統(tǒng)深度集成與資源共享。

　　在安消一體化解決方案上，外商的方案更加的成熟，因為在國外兩者本是綜合安全的一體。在霍尼韋爾推出的綜合安全集成平臺HUS上，將安防、消防和廣播系統(tǒng)無縫集成，包括視頻監(jiān)控、門禁控制、防盜報警、火災報警、公共廣播以及第三方系統(tǒng)，通過電子地圖精確定位、關鍵事件現(xiàn)場復核、應急狀況預案指揮等先進手段和核心技術，構建了數(shù)字安防平臺中綜合安全管理的集成體系架構，例如報警觸發(fā)實時視頻及聯(lián)動錄像，報警聯(lián)動出入口相關門禁，門禁聯(lián)動視頻復核功能，提高安防系統(tǒng)應急響應能力和主動防范能力。在端到端的解決方案、高可靠性高可用性、融合業(yè)務預案編程以及數(shù)字系統(tǒng)無縫集成四大核心價值加持下，在提供諸多新功能的同時，HUS大大降低整體系統(tǒng)的部署、維護、管理成本，進一步優(yōu)化用戶 TCO。

　　切入消防，安防企業(yè)最大的優(yōu)勢在于安防系統(tǒng)面多面廣，其在跨界消防時只需要在自身安防系統(tǒng)的基礎上進行系統(tǒng)搭建，容易在安消一體化中占據有利地位。近年來國內廠商也加大了對安消一體解決方案的投入，以?？低暟蚕惑w化解決方案為例，其以“多維感知、數(shù)據共享、業(yè)務聯(lián)動”為理念，采用創(chuàng)新消防管理流程機制，將消防報警管理流程閉環(huán)管理，落實單位消防安全責任，未處理報警將層層上報，有效提升消防報警處理效能。通過平臺實時監(jiān)測設施狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)隱患，實現(xiàn)消防全時可用、全局可視，為客戶提供了一個開放、集成、可視、綜合聯(lián)動、統(tǒng)一運維的安消一體化方案。

　　未來由于不同的消防應用場景的火災防范痛點各不相同，如何適用于差異化的應用場景，將是安消一體化建設需要探索的又一課題。

　　4、機器聽覺與聲紋識別

　　自中國安防產業(yè)崛起以來，“海大宇”、“AI視覺四小龍”等基于人工智能視覺技術和智能視頻處理技術的企業(yè)急速擴張，智能視頻監(jiān)控和視覺識別技術得到充分發(fā)展，如今視頻監(jiān)控的可視范圍已經達到上百米甚至更高，然而聲音的有效拾音范圍卻仍停留在室內環(huán)境的應用場景下，針對遠場的技術還停留在軍用等特殊領域，隨著智慧城市建設的不斷推進，將遠場拾音和視頻監(jiān)控相結合，實現(xiàn)基于異常聲音觸發(fā)的音視聯(lián)動已經是大勢所趨。

　　與光學傳播過程不同，復雜場景下的聲音處理之所以一直沒有實現(xiàn)大規(guī)模應用，主要是因為技術層面確實存在較大困難，首先要將聲音從復雜環(huán)境中清晰的采集下來，其次要分析聲音包含的信息，而在聲音的傳播過程中，其能量不斷地被周圍環(huán)境所吸收，傳播距離越遠，聲音的衰減越劇烈，加上復雜環(huán)境下的噪聲干擾，聲學復雜度與聲場距離呈正相關，以至于超過一定距離后，聲音就不易被人耳所能聽到，因此遠距離拾音技術首先要解決的就是噪聲干擾難題。

　　在深圳市微納感知計算技術有限公司推出的超遠場拾音解決方案中，采用麥克風陣列智能遠場拾音算法，通過在復雜聲場環(huán)境下的主動自適應降噪和精準去混響，濾除環(huán)境干擾噪聲(車輛引擎聲、剎車聲、電動 車鳴笛聲、建筑噪聲等)，實現(xiàn)60米以上超遠距離聲音信號拾取，輸出清晰自然的高保真語音;實現(xiàn)基于異常聲音事件檢測及特定目標空間位置觸發(fā)的音視聯(lián)動處理，針對特殊音頻事件的音視頻監(jiān)測及預警告警處理。

　　在此基礎下，機器聽覺系統(tǒng)與攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)進行了深度融合，可在平安城市視頻監(jiān)控的“千里眼”基礎之上，定制化打造了一副“順風耳”，通過100毫秒極速音頻識別并聯(lián)動攝像機抓拍，實現(xiàn)基于異常聲音事件檢測及特定目標空間位置觸發(fā)的音視聯(lián)動處理，針對特殊音頻事件(如槍聲、爆炸聲等)的音視頻監(jiān)測及預警告警處理，以及針對特定目標空間位置，誤差小于0.5m的高精度定位處理，真正意義上做到聲色兼顧，所視即所聽。

　　在公安領域中，聲紋識別是繼指紋、DNA庫后又一個生物特征庫，為案件偵破提供一種新的技術手段。據了解，公安聲紋識別應用系統(tǒng)通過預先建立的重點人員聲紋數(shù)據庫和應用基于智能語音技術的語音監(jiān)控系統(tǒng)能快速確認說話人身份、語種、方言口音以及檢測通話中的敏感內容，為案件偵破過程提供新的線索和證據，對于提高辦案效率，優(yōu)化辦案方式，提高辦案質量，提升案件偵破能力都將起到積極的推動作用，在維護國家安全、打擊犯罪工作中具有非常重要的意義。

　　數(shù)據來源：阿里聚安全，美國圣何塞州立大學-國家生物特征測評中心

　　當下，為了更好地展開聲紋識別的技術應用，正如人臉識別技術的落地路徑一樣，聲紋識別也正在經歷著技術產品化、平臺化和場景化應用的階段和流程。針對不同的應用場景，市場上相關聲紋識別產品已經具備了一定規(guī)模和多樣性，包括終端和平臺型產品，比如各類專用的聲紋采集設備、聲紋鑒定軟件系統(tǒng)以及聲紋布控系統(tǒng)平臺等。

　　5、5G安防方案

　　2019年被稱之為5G元年，5G商用牌照的發(fā)放標志著5G將正式邁入商用階段。工信部多次發(fā)文強調要加快推進5G技術應用，深化5G與工業(yè)、醫(yī)療、教育、車聯(lián)網等垂直行業(yè)的融合發(fā)展。運營商層面也在加快5G基站建設和部署，產業(yè)鏈方面，5G專用通信模塊、芯片制造及5G終端設備等企業(yè)在加緊實現(xiàn)相關技術攻關和產品方案落地。政策及市場的雙重推動，正在加速推進5G時代的到來。

　　可以預測，5G的高帶寬條件，超高清視頻無疑將是最先受益的市場領域。無線設備也會大量升級，同時5G的到來，將促進安防移動監(jiān)控、無線監(jiān)控等設備系統(tǒng)的升級，實現(xiàn)更廣泛的應用。在當下5G基礎建設加速進行中，5G基站建設、5G模組、5G芯片等領域都將進入到一個新的備戰(zhàn)狀態(tài)。

　　超高清視頻同樣也將促進大屏顯示產業(yè)的發(fā)展，原本停留在高清、4K像素的視頻畫面，在5G技術作用下，將邁向超高清屏顯階段，達到8K級效果。安防視頻監(jiān)控、廣電視頻都將由此受益，進入到超高清視頻時代。

　　受超高清視頻推動，屆時AR/VR領域也將迎來新的突破和發(fā)展，市場空間被廣泛看好。5G商用的開啟，對于視頻產業(yè)而言，上述這幾大視頻應用市場，將最先受益于5G技術的推動，在未來幾年或將迸發(fā)出全新的活力。

　　在華為與中國移動聯(lián)合發(fā)布的《5G時代智能安防十大應用場景白皮書》中指出，5G與人工智能的發(fā)展，將推動安防行業(yè)在覆蓋、視頻采集、感知運用、防控能力、產業(yè)轉型等不斷升級，推動安防產業(yè)進入大安防時代，從“專制專用”的公安行業(yè)走向共建“和諧民生”的千行百業(yè)。

　　5G智能安防將加速安防體系的重構，打破時空的界限，結合最新的技術，既可以從物理世界投射到數(shù)字世界，也能把數(shù)字世界疊加渲染進物理世界，形成虛實協(xié)同的數(shù)字孿生。重構全天候、全時空、全要素、全融合為特征的安防新體系。

圖表：5G時代智能安防十大應用場景

　　數(shù)據來源：華為與中國移動聯(lián)合發(fā)布的《5G時代智能安防十大應用場景白皮書》

　　據華為透露，5G攝像機產品不僅僅是5G模組+攝像機的組合，將會有新的智能流控技術加持，以保證在無線傳輸?shù)姆绞较?，帶寬的穩(wěn)定。目前，圍繞著5G創(chuàng)新應用，運營商、設備商、G端/B端用戶所構成的建、產、研、用各單位目前也正處于積極探索之中。從視頻物聯(lián)網的應用角度出發(fā)，5G的到來，正在推進5G+智慧警務、5G+智慧城市等多個應用場景創(chuàng)新應用模式的開啟。如在智慧警務方面，2020年1月，廣州市公安局天河區(qū)分局即率先推出了國內首個5G智慧警務平臺，借助電信天翼云5G網絡、AI智能算法、大數(shù)據應用等技術的助力，不僅落地了無人機空中巡防、移動巡邏執(zhí)法、AR識別、4K視頻監(jiān)控等新警務應用，更實現(xiàn)了"5G+智能執(zhí)法終端+高清視頻實時回傳+AI智能識別"的立體化巡防。

　　該方案借助5G網絡高速率、大帶寬、低時延的特點，“天眼”系統(tǒng)、城市低空巡防無人機、移動巡檢車等設備可將拍攝的高清視頻實時回傳到5G智慧警務平臺，再通過大數(shù)據、AI智能識別自動判斷異常情況，反饋到指揮中心，由指揮中心根據視頻情況，快速反應。如在人群中尋找犯罪嫌疑人，“天眼”等設備將采集的高清視頻通過5G回傳到智慧警務平臺，AI智能識別會自動分析并識別人群中的犯罪嫌疑人，反饋給公安系統(tǒng)指揮中心，指揮中心再根據實時視頻，快速組織及增派警力實時抓捕。不僅如此，在5G智慧警務的支持下，公安部門還可在人流密集、易發(fā)生事故的重大活動期間，開展高空、地面立體巡邏，打造城市核心區(qū)域的空地全方位一體化巡防。

　　作為中國新基建的七大方向之一，5G的未來市場潛力不容小覷，隨著5G逐步建設和普及，將與人工智能一起作為基礎底層技術，推動AIOT市場快速發(fā)展。對于未來的市場展望，智能安防、智慧城市等多應用領域也正以積極實踐探索闡述著期待。

　　6、AI開放平臺

　　現(xiàn)階段，縱觀人工智能應用最為成熟和廣泛的領域，仍然以公安、交通、金融、教育等專業(yè)性領域為主，而其他的行業(yè)對于人工智能的應用需求雖然廣泛存在，但由于場景的多樣性、需求的高度分散使得人工智能的滲透相對較淺。

　　從技術實現(xiàn)的角度而言，現(xiàn)階段的人工智能技術發(fā)展水平已經毫無疑問能夠滿足中小型行業(yè)輕量級、個性化的AI應用需求，但在技術方案和各式各樣的場景之間依然存在著一系列的瓶頸和門檻問題，諸如數(shù)據瓶頸（數(shù)據采集、數(shù)據標注）、算法訓練瓶頸、模型評估和發(fā)布的平臺等等。對于一些中小型行業(yè)用戶而言，盡管他們可能構想了一套又一套理想的AI應用方案，但如何獲取上述這些資源來實現(xiàn)方案的落地是個問題。

　　在過去幾年里，互聯(lián)網科技領域、人工智能以及智能安防產業(yè)圈的幾大頭部企業(yè)陸續(xù)推出了AI開放平臺，這些AI開放平臺的一個共同的特性就是均以“普惠AI”為核心理念，而推進AI普惠的一個關鍵便是降低AI應用的門檻，其中就包含幫助用戶實現(xiàn)零基礎訓練出一套自定義的AI應用模型。

　　2019年，華為、百度云、?？低暤绕髽I(yè)都有詳細展示自家的AI開放平臺在自定義AI應用模型方面的服務，也讓我們更直接地了解到了AI開放平臺的具體運作：

　　?？低旳I開放平臺在助力用戶自定義AI應用模型方面，主要有5大服務流程：明確用戶需求——數(shù)據標注——導入標注后的數(shù)據做模型訓練——模型部署——應用上線，?？低暪ぷ魅藛T表示，自定義一套AI算法應用只需一個小時內便可完成；

　　百度云VideoMind算法訓練平臺同樣可提供從新建模型、創(chuàng)建標簽、上傳數(shù)據、標注數(shù)據、訓練模型、評估校驗、發(fā)布模型全流程服務。開發(fā)者幾乎可以零開發(fā)搭建一套業(yè)務demo，據介紹只需2~3天時間即可完成部署，省去業(yè)務系統(tǒng)基礎功能的重復開發(fā)、以及基于AI的業(yè)務功能的開發(fā)成本；

　　華為ModelArts2.0開放平臺可以以全流程的極簡和自動化升級已有的AI開發(fā)模式，助力用戶完成數(shù)據準備、算法開發(fā)、模型訓練、模型管理、模型推理全鏈條自定義AI應用模型。華為ModelArts2.0擁有十余項新特性及服務，包含智能數(shù)據篩選、智能數(shù)據標注、智能數(shù)據分析、多元模型自動搜索、ModelArts SDK、圖神經網絡、強化學習、模型評估/診斷、模型壓縮/轉換、自動難例發(fā)現(xiàn)、在線學習等，覆蓋AI模型全生命周期。據華為工作人員介紹，ModelArts可自動學習，不斷提升識別的準確度和運行速度，還可以不斷擴充模型類型，包括文本分類、行為識別等場景模型的定制化開發(fā)。

　　以?？低暤腁I開放平臺舉一個例子，比如一家連鎖商店的老板需要通過AI技術檢測商鋪門口是否堆有垃圾，但商戶本身沒有任何技術能力。這種情況下，只需要商戶注冊成為?？礎I開放平臺的合作伙伴，在線上傳幾十張自己拍攝的店門口的垃圾圖片，并通過平臺上的標定工具標定垃圾信息，同時選定攝像機，將標定后的垃圾數(shù)據進行算法訓練后關聯(lián)到選定攝像機，商戶即可自行給普通的攝像機DIY出可實現(xiàn)垃圾堆疊檢測的AI能力，整個過程只需半小時左右。

　　顯而易見，這種類型的開放平臺將算法訓練以工具的形式開放給廣大的零散的用戶，這是企業(yè)對于AI賦能意義最接地氣的詮釋，也是實現(xiàn)價值轉換的基礎途徑。

　　目前市面上的AI開放平臺均提供了數(shù)據標注、算法訓練、模型評估、應用發(fā)布和部署的一系列能力，只是各自的平臺在不同環(huán)節(jié)上都有針對性的核心技術來解決響應的問題。

　　廠商通過這一類AI開放平臺，可以很好地聚合平臺以及用戶雙方的優(yōu)勢，讓AI技術能夠深度融合到實際業(yè)務需求當中，實現(xiàn)定制化的AI應用。與此同時，通過AI開放平臺這一固定平臺，可以進一步放大AI技術工具的通用性，讓這些能力成為可共享的資源，一定程度上也為海量的、零散的小型行業(yè)應用需求提供了一個公共的入口，縮短了中小行業(yè)用戶在這方面需求響應的距離和速度，讓傳統(tǒng)的可能需要以項目方式進行的方案能夠短、平、快的快速完成方案設計和應用部署。

　　而廣大的行業(yè)用戶他們對于細分的業(yè)務需求有著充分的了解，而通過這一類AI開放平臺，則可以很好的聚合平臺以及用戶雙方的優(yōu)勢，讓AI技術能夠深度融合到實際業(yè)務需求當中，實現(xiàn)定制化的AI應用。

　　7、算法的長足進步

　　在人工智能賦能安防的過程中，算法是重要的一環(huán)。隨著算法精度以及各項新研究的突破正不斷為智能安防創(chuàng)造新的應用，步態(tài)識別以及AI超微光便是其中的典型例子。

　　（1）步態(tài)識別

　　步態(tài)識別，作為一種新興的生物識別技術，通過人們行走的姿態(tài)特征進行身份識別或驗證，具有遠距離、多角度、抗著裝變化等優(yōu)勢，且每個人的步態(tài)特征都不盡相同，應用價值重大。目前該項技術易受目標及相機角度、遮擋物、附屬物、小目標等因素的影響，尤其在復雜場景中，步態(tài)識別技術產業(yè)化面臨諸多挑戰(zhàn)。

　　圖表：市場主流識別技術對比

　　隨著安企在AI領域的持續(xù)投入，經過多年技術積累，目前步態(tài)識別算法已經取得了不錯的進展，例如大華股份基于對行人以圖搜圖技術的深刻理解，創(chuàng)新提出多尺度特征提取的方法，使得特征魯棒性更強；同時采用一種輪廓注意力特征融合模塊，解決步態(tài)周期內剪影圖分割效果不同帶來的干擾，更具應用性。

      這兩年來，步態(tài)識別技術進步的同時相關產品和應用方案也在逐步落地，比如疫情期間，國內步態(tài)識別公司銀河水滴推出的“發(fā)熱人員智能篩查與軌跡追蹤系統(tǒng)”，該系統(tǒng)配備雙光智能測溫攝像機及步態(tài)識別技術，可支持遠距離(2-12米)的多目標、非接觸式測溫，在通行人員體溫異常時進行實時聲音及彈窗報警。為機場、車站等交通樞紐，社區(qū)、辦公樓宇等公共空間的疫情防控帶來了極大的助力。

　　當前步態(tài)識別技術在許多行業(yè)場景中實現(xiàn)落地，如石油行業(yè)引入步態(tài)識別技術完善防控網絡，防范非法闖入者對油田安全的威脅和對油田經濟利益的損害，家居領域應用于家電，實現(xiàn)家電的智能化感知，提供更加個性化的服務，公共安全行業(yè)中越來越多的公共安全機關、公共交通機構、大型展會服務商、物業(yè)管理等機構開始利用步態(tài)識別技術進行人員管理，保障公共安全等。

　　（2）AI超微光

　　為了提升夜間攝像頭的成像質量，過去幾十年內，業(yè)內均是通過傳統(tǒng)的主動補光(紅外、激光或者LED補光)這一類常規(guī)方式。但LED補光強光容易導致人瞬間失明存在安全隱患，而紅外補光燈的黑白視頻又丟失了重要的色彩信息，無法作為違法取證的證據和獲得更加有效的色彩等細節(jié)破案信息。為了追求全彩高清的效果，業(yè)內很快出現(xiàn)了兩種主流技術——超星光與黑光。

圖表：低照度技術對比

　　2019年，以蘇州科達為代表的安防企業(yè)重磅推出了AI超微光技術，與以上兩種主流的技術不同的是，AI超微光的實現(xiàn)方式主要是通過深度學習圖像增強算法，實現(xiàn)了夜間超弱光環(huán)境下的高清全彩抓拍。

　　據官方資料介紹，AI超微光攝像機采用深度學習圖像增強算法，通過對應用場景目標圖像要求的提煉，采集了海量夜間低照情況下車輛卡口、車輛電警、人員卡口以及全結構化攝像機的圖像樣本與模擬數(shù)據，并針對性地進行了數(shù)學建模，設計了一套從采集、標圖、訓練以及模型轉化的端到端的深度學習模型 。在低照環(huán)境下，該算法模型跳過了傳統(tǒng)攝像機的ISP成像調制方式，通過對大量場景抓拍圖片的學習，算法直接對傳感器輸入數(shù)據進行圖像恢復。這樣可以大幅減少攝像機對補光燈的依賴，在提升圖像亮度的同時，還能充分還原物體顏色與紋理等細節(jié)信息。依托該算法還原出來的圖像，不僅大幅度提升了人眼對抓拍圖像的主觀體驗，也能提升后端諸多的智能算法對圖像的特征分析。比如對車輛特征分析、非機動車特征分析、駕乘人員特征分析等。

　　a&s Research認為，草蛇灰線，伏脈千里。隨著算力與算法的長足發(fā)展，未來智能安防產品將不再依賴于硬件堆疊的模式，通過軟件等其他方式營造產品百花齊放的局面。