淺析公共安全領域之人工智能
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【摘要】：
國務院總理李克強在十二屆全國人大五次會議作政府工作報告時表示，要“全面實施戰略性新興產業發展規劃，加快新材料、人工智能、集成電路、生物制藥、第五代移動通信等技術研發和轉化”，這是“人工智能”這一表述首次出現在政府工作報告中。
在公共安全領域尤其是安全防范產品技術應用領域，人工智能應用已經落地，2016年底北京安博會眾多安防企業的高性能芯片+機器視覺、深度學習算法等方案的相繼提出，同時在安博會上，基于GPU運算的方案、人臉識別、大數據應用等已經成為廠商的共識。
那么，在安防領域當前人工智能的發展水平究竟如何？還有哪些障礙和困難需要跨越和克服？未來的發展趨勢究竟如何？非常值得我們去關注與探討。基于此，北京中盛益華科技有限公司研發總監顧長海顧總，通過以下幾點問題，進行闡述：
目前安防領域人工智能的落地情況如何？發展水平處于一個什么水平階段？
1、安防領域的人工智能主要集中在人、車、行為上。對于人的人工智能主要包括人臉識別和行人識別，人臉識別特征，如性別、年齡、民族、眼鏡、笑容以及人臉特征數據，行人識別特征，如背包、挎包、拉桿箱、裙子、帽子、傘、頭發、圍巾等。當前的安防領域人臉的應用，對于定點的，按照人臉抓取要求條件安裝的攝像機可實現落地應用，對于通用的安防類攝像機，其應用水平將大打折扣，不適合落地。對于行人特征識別受到攝像機分辨率、光線以及角度的影響，在當下的技術水平尚無法實現高精度的人體識別。車輛特征化比較成熟，在卡口/微卡口系統中基本做到落地實用，但是在治安攝像機，其精準度受到光線和角度的影響，精準度快速下降，無法達到落地實用。異常行為，如絆線、區域、遺留等可實現落地使用，其他如徘徊、聚集、火焰等需在特定場景下才可落地實用，通用場景尚無法落地實用。
2、行業內有人認為安防是人工智能最具市場空間的應用領域，您對此怎么看？
我認可這種看法。視頻是安防領域內應用最多的數據，而視頻結構化描述又是人工智能最直接的表達方式，隨著國家對維穩的重視，視頻結構化描述面臨爆發的增長模式，因此人工智能在安防領域最具市場空間。
3、您覺得目前支持人工智能在安防領域得以落地的關鍵技術有哪些？為什么？
支持人工智能在安防領域內得以落地的關鍵技術就是深度學習與高效計算。眾所周知，由于深度學習的出現使得人臉識別技術得到突飛猛進的發展，由原來的實驗室階段一躍成為現場可使用的技術，但是深度學習帶來的另外一個負面效應就是超大計算量。由于傳統的CPU不適合并行的圖像運算，使得人臉的解決方案面臨高昂的代價，而GPU（或TPU）等高密度計算的出現極大地緩解了深度學習對計算資源的需求，使得人工智能最終實現落地。
4、從市場應用的角度去看，您認為哪些領域對于安防人工智能的需求更為旺盛？
如前所述，人工智在視頻分析領域異軍突起，使得相關智能分析功能得以落地實用，如人臉識別、車輛識別、異常行為識別等。這也意味著對于視頻需求旺盛的相關領域對人工智能同樣需求旺盛。如 公安、交通、金融、園區、監獄等領域對安防人工智能需求更為旺盛。
5、人工智能在國家政策層面的被肯定，您認為對于人工智能在安防領域的機遇有哪些？
2017年3月，“人工智能”首次寫進政府工作報告，多只人工智能概念股在兩會期間也表現搶眼。安防領域主要是以視頻為核心數據，通過視頻的直觀展現實現安防實際需求，隨著安防領域視頻的逐步增多，已經無法通過人眼進行實時瀏覽和監看，此時通過對非結構化視頻數據的結構化描述，達到快速定位視頻興趣區域，快速檢索查找的目的，實現類似人類大腦一樣的數據分析與信息碰撞，形成安防領域的行業數據應用。為安防領域最終實現智能化、集約化奠定基礎。所有這些將會極大提升視頻安防領域應用前景，為人工智能在安防領域拓展多種機遇。
6、您認為人工智能在安防行業還存在哪些挑戰或者技術、市場瓶頸需要去克服？
人工智能在安防行業遇到的首要挑戰就是技術的普適性，如光線、分辨率、環境等的影響。以人臉為例，按照人臉采集標準設立的攝像機與普通的治安攝像機在捕捉人臉的數量和質量上存在巨大差異。其次是技術計算需求，我們知道人工智能需要大量的機器運算，這對系統建設和維護都提出了較高的要求。仍然以人臉為例，當前流行的CPU（i7）只能處理3-4路1080P分辨率下的人臉捕捉與特征化，如果要進行大量的人臉采集入庫，則需要大量的計算資源。現在很多公司為了提高計算效率，采用GPU，但是如何保證GPU7X24不間斷穩定運行，仍是橫亙在各家公司面前的難題。最后在市場上，人工智能當前還處于應用前期，這注定其處于較高的價位，如要進行大面積應用，必然會對其價格提出較為適宜的要求。
7、未來人工智能在安防領域的發展趨勢您做預判？在哪行技術或應用領域會有較大的突破與進展呢？
隨著人工智能在安防領域的大面積應用，必然會催生更加適合應用場景的技術創新，使得人工智能能夠適應多種應用場景，真正實現落地實用。
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