近兩年來，人工智能的熱潮與安防的融合，讓“封閉”已久的安防行業突然涌現出新的生命力，讓人們重新以另外的角度開始審視這個行業。在智能安防的時代中，不少IT、互聯網、AI企業宣布高調進軍安防，傳統安防的格局已經悄然發生著改變。本次便邀請由人工智能技術驅動的新晉安防企業代表北京曠視科技有限公司副總裁陳雪松，對人工智能在行業的落地以及智能安防時代市場的變化做一番探討。

　　Q：a&s總經理、總編輯關玉娟

　　A：北京曠視科技有限公司副總裁陳雪松

　　Q：請簡要介紹一下曠視目前在安防領域的發展現狀？

　　A：我們作為端到端的解決方案提供商，關注的是具體業務應用的價值、閉環、落地。曠視以算法起家，算法存在于整個業務的各個環節。從橫向技術維度上來說，整個公安業務經歷了四個階段（“黑白紅灰”名單需求），并實現了智能告警，具備規模化的數據預測與分析。從縱向維度而言，智能前端和AI賦能的兩端，是行業關注的重點。橫向與縱向的維度加起來就是一個矩陣，也是AI在全行業落地的關鍵。

　　算法其實在每個環節中都有其個性化的需求，這樣才能讓智能化真正落地，而不僅僅是實驗室的指標。所以曠視比較關注的是行業完整價值鏈的閉環建立，以及實現最佳實踐，這樣才能真正推動行業進步，而不是等著技術賦能讓行業自己成熟。這是推動與引領的區別，也是我們對于安防行業的看法。

　　Q：請具體再說明一下完整價值鏈閉環的內涵？

　　A：首先要明確用戶的鏈條中，存在的每個環節通過AI能實現的價值。比如曠視不僅僅有后端的業務處理平臺，也推出相應的智能前端設備，對于用戶而言，獲取的信息來源于前端，在前端沒有達到智能時，將會損失大量的信息，普通的攝像機只是信息的采集設備，并不會處理與場景相關的信息，而現在智能跟蹤、智能抓拍、自動報警的攝像機，能通過前端對于目標對象進行有效的跟蹤識別與曝光，取得最有效的信息，因此回傳給后臺的信息也是最有效的。前后端結合，才能保證信息不漏不丟，避免用戶的價值體現以及關鍵場景運用無法實現。這也是之前為什么智能算法無法普遍運用的原因，因為它不能確保比人的能力強，用戶需要進行重新檢查，以至于其無法在實際中運用。

　　其次人工智能在行業應用發展，受兩個維度的影響。一個是做到比人強，另一個是做到人做不到的事情。前者主要是機器的識別精度比人準，能讓人信服，后者指的是面對攝像頭每天產生的TB級數據，僅僅依靠人的力量是無法看得過來的，但經過系統處理后，便能把有價值的信息呈現給人。這兩個維度相互結合便會產生大數據的規模應用以及精準識別的應用。

　　曠視致力于推動安防在數據維度、縱向維度上落地，第一是要把端做好，第二是“黑白紅灰”業務模式要適合用戶需求，一開始公安運用視頻圖像進行捕捉壞人（黑名單），隨著業務發展用戶開始在重大安保活動中產生安檢準入需求（白名單），接著是對目標對象的專項軌跡分析（紅名單），在智能前端開始規模化部署之后，攝像機便能抓拍到許多的人臉狀態（灰名單），雖然不知道每張人臉是誰，但是可以通過聚類及軌跡還原，了解一個人平時的行為軌跡，這也是預測與預防較好的手段，實現“從陌生人中發現壞人”。

　　在終端層面，要實現這些應用落地，遠遠要比在后端提供算法服務要復雜得多，需要從體系架構上設計重構整個平臺算法，支撐業務運作落地，這才是用戶的最終價值。在前端，也叫穿戴式智能，從便攜到車載到眼鏡，AI的應用對于用戶而言是閉環的，在前端采集與后端分析都已經完成智能化的準備后，接下來的部署還是要落實到人的執行，那么閉環對于他們而言是什么？

　　一是業務鏈條的打通，由于新的技術的出現，所以業務出現了新的推送邏輯與模式，這是之前所不存在的，需要人去幫他們構建，將這些新的技術整合到指揮與情報中去，不僅僅是信息推送的過程，還有前端智能。對于任何一個攝像頭抓拍的圖像而言，高清度遠遠比不上手持終端所拍的，可能識別率只能達到80%-90%，為了減少誤抓的頻率，提升執行效率，在智能前端上的推送信息除了能提供移動軌跡外，在抓捕現場還能直接進行比對，減少誤報帶來的損失；

　　二是案件高發區往往是無法完全覆蓋攝像頭的，也沒有完全依靠人力去記住全國30萬追逃庫以及重點人員庫的名單，往往只有等對象出現一些異常行為，才能鎖定目標。所以亟需解決這個方面的困難，治安的權限包括固定、車載、移動穿戴，曠視要打造的是城市之眼來打通這些為公安提供端到端的解決方案，才能真正實現創新價值。通過這些設備之間的互補，公安的所見才能被智能化技術所增強。固定前端感知與穿戴式感知設備區別較大，需要打通上面的算法、優化、業務流程以及前后臺的支撐邏輯。

　　曠視強調的端到端，指的是從感知端到最后的執行層，這才是整個價值鏈閉環與安防能產生價值的地方。如果只停留在終端，等整個業務自動走起來，相信會是個漫長的過程，AI也無法起到加速行業發展的作用。這也是賦能與引領的區別，我們通過自己做好最佳實踐，然后將接口與業務流程模式開放給合作伙伴，再根據他們提的具體場景及算法優化需求，進行產品迭代。

　　　Q：曠視在人工智能提升治安管理效率上，具體先落地做哪些事情？

　　A：從人工智能進入到公安應用以來，已經從試點與區域示范，進入全域推廣的階段。曠視現在做的還是要將端到端的方案應用到業務產品上。例如白名單應用于大型的活動場景，如峰會、商業通行、園區管理等。而灰名單應用的實現前提是前端智能化建設需要形成一定規模，曠視也正在做前端賦能，通過最佳實踐，做出領先行業的算法與芯片結合的模組，為整個行業賦能，這也是我們落地的關鍵點。

　　Q：剛剛提到的是曠視應對攝像機增量市場的策略，能否介紹下在存量市場的部署？

　　A：存量市場也是我們關注的重點，從技術發展的角度而言，我們的發展模式有以下幾個點：第一是人臉識別，這是我們較早的技術，現在也在不斷提升精度；第二是視頻結構化，解決部分存量市場問題，它更多的是針對人與車進行分析，且更適用于傳統攝像頭中；第三是跨攝像頭追蹤，解決攝像頭無法捕捉到人臉，但可以根據具體的形態識別出同一個人，這是一種利舊的模式，在新舊交替的當下發揮過渡的作用。當前我們的黑名單、白名單、紅名單都已經得到用戶的認可并投入實用中，今年我們的灰名單應用也會進行全力推廣。

　　Q：在公安項目中，曠視集中在國內哪些區域？公安業務的比重如何？

　　A：全國34個省份差不多都有曠視落地的項目，公安業務作為公司整個城市大腦業務線的重要部分，也占據較大的比重。我們其實一直也在對外強調，曠視不是一家單純的人工智能算法公司，我們就是AI+安防的解決方案公司。這兩者的區別還是在于賦能行業還是行業引領，更直接的說是幫助別人補充業務，還是自己做業務帶領行業，反向推動行業智能落地。因為這些“坑”在自己沒有走過之前，是不會知道里面有多少障礙，例如在攝像機上，我們發現普通的攝像機無法實現智能的落地，所以只好專門針對攝像機的計算力，重新構建算法與深度神經網絡設計，才能實現預想的效果。

　　　Q：能具體談下曠視AI攝像機的優勢嗎？

　　A：從攝像機本身的設計理念上看，它是給人看的，通過光線的調節呈現更好的畫面，而人工智能不同，它需要精準地呈現關注的內容，因此需要在底層設計上開發與人工智能的曝光、跟蹤的調校，本質而言，曠視AI攝像機的設計是為了給機器看的，因此更關注數據的質量。

　　同時我們還有另一個指標要求，對場景中的每個人進行有效跟蹤，并將最清晰的一張圖像傳到后臺去，減少不必要的損失這是我們最關注的重點。因此我們必須要在前端解決所有問題，當然還包括結構化處理以及周邊的增強，一方面給用戶帶來最大價值（后端處理要求降低），另一方面它可以提供更多的感知信息，增加更多的業務維度。

　　Q：這款攝像機的芯片是自己開發的嗎？

　　A：我們采用FPGA型芯片，在此基礎下進行開發，算法便完全是自己的。實際上我們在業界幾款主流芯片中進行了適配，AI芯片都處于第一代產品，無論是算力還是可調整的程度都處于磨合期，FPGA的開放性讓我們的算法能發揮得更好。相信在未來隨著人工智能在前端計算被理解得更深，芯片的優化會更加好，也能推動芯片更加多元化。

　　Q：這款AI攝像機的性價比如何？

　　A：在新興市場上我們有更大的成本優勢。同樣的性能，有些廠商的做法是將高性能的GPU與昂貴的芯片融合進去，雖然在性能上會大同小異，但在散熱、功耗方面卻無法處理得很好。決定攝像機的價值在于算力與算法，這并不是硬件廠商的優勢，也許這些廠商的算法是通過兩倍的算力，達到算法公司的0.6-0.7的能力，因此只有把算法優化得更好，才能真正降低能耗，實現產品真正落地。

　　Q：曠視方案的推廣模式主要是通過渠道嗎？

　　A：主要是兩個維度，一是在全國通過總代的模式向行業客戶進行深刻溝通交流，推廣方案的落地，二是通過全國的合作伙伴，通過他們覆蓋全國的渠道，與他們的項目進行對接與合作。

　　Q：曠視覺得在安防行業中經營最大的困擾點會是哪些？

　　A：最大的困擾點在于用戶對于智能化的全面理解和認知上。任何行業都有其慣性，從安防而言，本質上的業務維度與公司是一致的，但從行業用戶的建設規劃上，對智能的考慮其實是逐年調整的，用戶對于智能化的認知需要一個過程，尤其是在新技術推廣與實際落地之間，就好像當年高清取代標清一樣，并不是一帆風順。當前智能化在行業的推動中，上下游合作伙伴的配套能力、用戶對于智能化的認知，都會形成比較大的阻力。另外標準體系規劃建設也是一個方面，從國家層面上看，標準體系建設能讓行業生態更好地銜接。但由于一方面標準的出臺需要時間，另一方面技術發展太快，導致標準出臺困難，相信隨著行業慢慢發展，更多智能化解決方案的落地，這些空白都將被填補。

　　Q：如何看待圍繞智能安防競爭的態勢日趨白熱化的現狀？

　　A：當前傳統企業在智能安防做得比較好的，也是在上一波安防技術變革的浪潮中成長起來的，模擬轉高清之后，市場重新洗牌，現在處于高清轉智能的階段，當年的巨頭在規模、體量、資金上都具備優勢，但在關鍵的數字編碼技術上積累較弱，加上企業本身的慣性，很難真正調轉方向。我們現在和傳統安防企業有很好的合作與互動，本質上是競合關系。但從市場的接觸也反饋了兩點信息：一是我們面臨AI的巨大沖擊，二是我們期待技術變革的時間窗口足夠長，能夠讓人工智能的門檻降到足夠低，讓傳統企業可以走上來。但人工智能的本質的出發點并不是攝像機，而是從算法出發，所以這并不是簡單地從原來的技術平臺與人員架構優勢上去重新構建，對于傳統企業而言相當吃力。在這股浪潮中經過各自發展，也許會出現另一波巨頭，引領智能化落地，改變目前格局。

　　編后語

　　安防進入智能化時代是新的一輪由技術迭代更替帶來產業格局的深刻演變，一切都充滿著未知，也充滿著機會以及可以預見的更高門檻和更高層次的技術、市場、資本、人才和理念的競爭。隨著攝像機等產品的差異性逐步降低，未來競爭的聚焦點將從傳統的硬件以及配套硬件方案中逐步轉移，更加取決于對用戶業務的系統性需求的理解和把握以及系統性痛點解決方案的落地，行業格局和生態將更加豐富多樣，也將給不同場景的用戶提供更加有價值的服務。

　　當前留給傳統安防企業的時間已經不多，技術更迭之快已經遠超人們的預期，技術門檻降低的時候，相信智能化時代的格局便已然穩定，企業應更主動地去融入到這不可逆轉的智能時代中去，并且及時思考和調整自己在智能化時代的定位和價值，畢竟智能泛安防泛視頻的市場有著無比廣闊的想象空間。

　　如果您對安防市場有獨特見解或新的技術分享，請隨時聯系我們，共同探討行業發展的新動向。