AI安防产品发展现状与趋势分析
2019-11-22
揭密：AI产品工程化的真相
毋庸置疑，AI安防时代已来，它对于安防产业发展的价值意义不言而喻。总结来讲，AI在安防落地具有三大应用，即视频结构化、生物识别和物体识别。其中，生物识别包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别、形体识别、声纹识别等，而人脸识别是当前公共安全领域应用广泛，技术发展较为成熟的AI技术，它可以快速实现人脸识别、人脸检测、人脸比对、活体检测、人脸跟踪等技术应用，帮助公安人员快速确定并锁定对象身份，做到事前预防、事中预警和事后核查，大大提升警方办案效率。
不过，AI产品的工程化落地并非是一蹴而就。
首先，不同行业的实际业务场景，对前端AI产品的算法和算力资源的要求不尽相同，而且对前端产品的形态、可靠性以及功耗网络要求也不同。而且，由于安防业务场景碎片化和复杂化比较严重，对算法提出多样化、个性化的多维分层要求，从而去适配前端产品AI产品各种应用的发挥，而这显然不是短时间内就可完成的工程。
其次，AI产品的部署成本过高，加上用户对AI理解有偏差，造成用户为AI产品买单的欲望并不强烈。再者，当前现阶段各人工智能应用领域的标准存在重大缺失，顶层设计与复杂现状一时仍然难以匹配。
最后，人工智能产品是基于二级图形分析产品，需要更精准的理解场景，而且很多复杂的场景应用并非仅靠AI就能解决，必须结合宽动态、光传感器件、变焦机芯以及安装位置与角度等因素，来解决AI工程化问题。
基于以上原因分析，当前 AI安防产品虽然已走向实用，甚至已经在平安城市和雪亮工程大项目中得到应用，但总的来看，AI安防产品在整体安防市场领域占比仍然较低，可以说，远远低于普通摄像机的布点数量。但无疑，AI安防产品规模化应用是大势所趋，未来已来!只是时间问题。
端边集成是安防产品的趋势
业界皆知，云端边融合是AI安防市场发展的主流方向。所谓的云端边融合即是通过边缘计算将人脸识别、物体识别等应用的计算力分摊至前端，从而解决由于数据量暴涨给传输和云端处理带来的压力。边缘计算其实是实现嵌入式人工智能的关键，其实时性比云端更强，更能满足用户更快的业务响应需求，而云端承载的是第三方提供的专业性服务，以及更加复杂的运算，比如对模型的优化、算法迭代等相对灵活的部署方式。
实际上，云边融合也是智能计算前移的过程，这必须对前端设备的算力提出更高的要求，而随着AI芯片算力的日益增强，边缘计算能力将得到重大突破。不过，由于前端摄像机的本身空间狭小，一般来讲，较大及复杂的数据量的边缘计算及存储则放至边域处理。
深圳市巨龙创视科技有限公司总经理孙成智在接受a&s媒体采访中表示，相对来讲，云端的算力强，前端的算力弱，而安防领域大部分业务应用场景对端侧的响应速度都有很高要求，显然全部数据传输至云端处理，将造成较长的时延性，因此，安防企业在设计AI产品架构系统方案时，一般都会采用集中的前端部署边缘计算，但纯粹的前端无法完全解决数据计算问题，而此时，需要借助边域的算力共同承担云端算力，这意味着，端和边必须先集成，形成整体的边缘智能计算，然后再和云端计算相结合，构建一体化的云边端架构。
当前来看，AI安防系统架构原理有三种方式，一是前端为普通人脸摄像机-码流传输和录像存储-NVR，采用前流后比对的原理，人脸检测、人脸识别和人脸比对放到NVR(即边域);二是人脸抓拍机-码流传输和录像存储-NVR, 采用前抓后比对的原理，人脸检测功能放至IPC端，人脸识别和人脸比对放在NVR边;二是是人脸比对机-码流传输和录像存储-NVR,采用前比后呈现的原理，即人脸检测、人脸识别和人脸比对全部放到IPC端。
在云边端架构中，端无疑侧重多维感知数据采集和前端智能处理;边则侧重感知数据汇聚、存储、处理和智能应用。而云端则是侧重于集中式处理更为复杂及庞大的数据的运算。端边集成是AI安防产品发展的趋势，而后端云化以及与端边融合的一体化系统架构，则无疑是未来AI安防市场发展的必然走向，也将是AI安防工程化的主旋律。
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