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[導(dǎo)讀] 在安防行業(yè),AI技術(shù)的先進(jìn)性及未來發(fā)展趨勢是毋庸置疑的,并且行業(yè)中已經(jīng)有眾多企業(yè)推出了相關(guān)產(chǎn)品和解決方案。雖然安防一直以來都是以人工智能最佳落地點(diǎn)自居,但從目前來看,人工智能在安防行業(yè)市場細(xì)分場

在安防行業(yè),AI技術(shù)的先進(jìn)性及未來發(fā)展趨勢是毋庸置疑的,并且行業(yè)中已經(jīng)有眾多企業(yè)推出了相關(guān)產(chǎn)品和解決方案。雖然安防一直以來都是以人工智能最佳落地點(diǎn)自居,但從目前來看,人工智能在安防行業(yè)市場細(xì)分場景下的應(yīng)用,還無法達(dá)到預(yù)期的效果,AI新產(chǎn)品的替換率依然在謀求新的突破。無論是參與各方企業(yè)實(shí)力,還是在技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品融合應(yīng)用等方面還存在諸多的難點(diǎn)與困境。

1.行業(yè)參與者層面

受限于各自的技術(shù)領(lǐng)域與行業(yè)發(fā)展,在安防領(lǐng)域參與AI技術(shù)研發(fā)應(yīng)用的各方均存在明顯的優(yōu)劣勢,這也是各方在持續(xù)推進(jìn)AI技術(shù)落地應(yīng)用中面臨的一些難題。

首先傳統(tǒng)安防企業(yè)雖然表現(xiàn)出積極擁抱AI技術(shù)的態(tài)度,一些大型安防上市企業(yè)也提出對應(yīng)策略,但時(shí)間點(diǎn)都集中在近兩三年,成熟的AI產(chǎn)品及行業(yè)解決方案還相對較少,算法積累以及與行業(yè)的融合時(shí)間還較短。根據(jù)目前市場上反應(yīng)來看,傳統(tǒng)安防企業(yè)AI產(chǎn)品依然局限于人臉識別、車輛識別以及相應(yīng)的大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用。

其次部分AI算法企業(yè)雖然從四五年前就開始將視角轉(zhuǎn)向安防領(lǐng)域,并基于自身在算法上的積累優(yōu)勢,推出了相應(yīng)的AI安防產(chǎn)品及解決方案。但是算法企業(yè)在硬件制造、行業(yè)積累和渠道拓展方面,與傳統(tǒng)的安防制造企業(yè)存在著很大差距,尤其是在細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用積累,亟需進(jìn)一步提高。

最后處于底層的安防中小企業(yè)既沒有資金實(shí)力,又缺乏算法領(lǐng)域研發(fā),又沒有能力通過與各地公安業(yè)務(wù)部門建立合作關(guān)系獲取大數(shù)據(jù)支撐,唯獨(dú)有細(xì)分領(lǐng)域行業(yè)應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)。這也是AI時(shí)代,安防中小企業(yè)面臨的一系列亟需解決的難題。

2.技術(shù)層面

目前,人工智能技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用表現(xiàn)出一種欣欣向榮的態(tài)勢,但當(dāng)前的應(yīng)用還只是淺層次的,技術(shù)還不成熟,在一些場景應(yīng)用中,人工智能還無法實(shí)現(xiàn)較為理想的落地效果。例如AI在細(xì)分領(lǐng)域中環(huán)境適應(yīng)性較差,目前鑒于車輛及道路環(huán)境的相對標(biāo)準(zhǔn)化,識別率相對較高,但對于人臉的準(zhǔn)確識別則很容易受到光照不足、圖像模糊、目標(biāo)尺寸過小或相互遮擋等環(huán)境影響,以致影響到識別準(zhǔn)確率。

另外,數(shù)據(jù)資源分散,安防領(lǐng)域監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的開放性和共享程度相對較低,很難開展多維數(shù)據(jù)的交叉融合分析,這使得人工智能分析缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐,同樣也會影響準(zhǔn)確率。同時(shí),不同的場景理解受限,由于缺乏有效的專業(yè)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)知識的積累,視頻內(nèi)容的理解能力偏弱,目前的智能分析多為單場景的目標(biāo)檢測和行為分析,很少涉及大范圍場景的關(guān)聯(lián)行為分析,以致很難用于異常行為分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。

3.落地應(yīng)用層面

早在2012年,深度學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用之后,部分AI算法企業(yè)將視角轉(zhuǎn)向安防領(lǐng)域,并研發(fā)出基于人工智能或深度學(xué)習(xí)的AI安防產(chǎn)品。從產(chǎn)品線來看,主要分為人像識別布控系統(tǒng)、視頻結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)、車輛大數(shù)據(jù)平臺、警務(wù)大數(shù)據(jù)平臺、AR實(shí)景指揮系統(tǒng)。但是在硬件制造、行業(yè)積累和渠道拓展方面,算法企業(yè)與傳統(tǒng)的安防制造企業(yè)存在著很大差距,尤其是在細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用積累,亟需進(jìn)一步提高。

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