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回顾2018,看智能安防产业之变

发布日期:2019-01-28 作者:增诚 点击:

     前言:2018年正进入倒计时,今年的时间仿佛比以前走得更快。而这也或许是因为近一年来,行业曝出的热点比往年更加频繁,在历经了算法演化、产品线的全面拓展之后,如何将产品和技术更好的结合实际应用场景真正为行业带来效能提升,正成为当下智能安防产业聚焦的热点,这些热点也成为产业向前发展的关键节点。   

     

    回顾过去一年,3月份海康威视宣布全面开放AI Cloud开放平台,面向合作伙伴及全行业提供开放的训练系统、AI服务能力、数据标注和数据共享等服务;4月份,美国商务部发布公告,7年内禁止美国企业向中兴通讯出口任何技术、产品,“中兴事件”的爆发推高了国内对芯片产业的反思浪潮;2018年下半年,云天励飞、比特大陆、地平线等国产AI芯片厂商自主研发的AI芯片的陆续流片,让大家看到了国产芯未来的希望;11月,《中国互联网发展报告2018》发布,报告显示中国已基本明确5G目标频段,正积极推动相关频率规划方案出台,6GHz以下相关频率已经用于技术研发试验,中国5G研发进入全球领先梯队……   

     以上种种,如果换成年度关键词的话,将会是“AI开放平台”、“边缘计算”、 “AI芯片”“5G” ,偶然之中夹杂着必然, 是2018年智能安防产业的大事件,也是产业在智能化升级,走向成熟过程中的必经节点。   

     这一年来,a&s在全国范围内走访了多家企业,包括AI算法厂商、AI芯片厂商、联网管理平台商、系统集成商、数据安全企业以及其他通过各种创新技术切入大安防产业的多家企业。这些企业有的已在安防产业深耕多年,此前一直以产品或技术供应商的身份隐匿幕后,更多的是在人工智能这波浪潮中崛起的初创技术公司,尽管成立时间不算长,但因为基本都有核心技术傍身,也能在产业链上找到一片合适的“土壤”,生根发芽。   

     这些企业还只是我们所了解的一部分,相信还有很多类似的企业在默默的拓展着“安防+AI”的能力输出版图。也正在这些企业的集体作为之下,或者说市场的时机刚好到来,我们看到了智能安防产业本质性的变化。   AI技术下沉驱动边缘计算到来   

    相比于前两年,今年产业正进入到AI的落地应用阶段,大家或多或少可以感觉得到一些基于AI技术的创新应用方案已经投入到大众生活能够接触到的场景。比如今年在全国多个城市建起的AI人脸识别防闯红灯系统,河滩路段用于防止学生野泳的人脸抓拍警示系统,校园中基于AI视频监控系统搭建的人脸考勤、教学录播系统,智慧社区中全面升级的人脸门禁、梯控、高空抛物等智能安防系统以及高端楼宇、写字楼等场所投入使用的人脸闸机…..   

     边缘计算在过去两年里开始在安防领域被越来越多的提及,但其实这并非一个新鲜的技术概念。它最早诞生于IT领域,安防对于物联网智能化升级方面的应用需求驱动着智能安防系统从传统的云端集中处理的模式开始朝云、边、端的边缘计算的技术架构迁移。   随着时代发展,很多终端设备都需要具备更快速、近距离的数据处理能力。云端在数据处理中面临诸多挑战,边缘计算应运而生,但边缘计算并非云计算的替代品,他们之间相辅相成,满足不同场景的需求。   

      对物联网而言,边缘计算技术取得突破,意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端,处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率,减轻云端的负荷。由于更加靠近用户,还可为用户提供更快的响应,将需求在边缘端解决。   

     安防领域越来越多城市级的人脸识别、车辆布控系统对于数据的实时处理提出了更高的要求,边缘计算所带来的云、边、端架构可助力数据分层分级的采集、存储、计算及应用,带来更快的系统响应速度,更低的系统部署成本,更好的应用体验。   

      也正是基于这样的应用优势,业内已经有不少厂商开始围绕着边缘计算展开了相关布局,产业链上的产品结构正在逐渐朝边缘计算的应用倾斜。   边缘计算带来产业全链式变化   在产业面,这种变化是全链式的,从上游的芯片、存储、图像传感器,到中游的边缘计算产品、平台,再到下游对接应用层。通过2018年的北京安博会,我们能更直观的感受到这种变化的存在。   比如在今年声名鹊起的天、寒、地、鉴这一批AI芯片公司,大家展出的AI芯片中,有针对云端应用的,也有针对边缘计算应用的芯片以及开发板、计算棒等算力产品,为各种需要强大深度学习能力的边缘计算应用而设计,帮助开发者完成各种类型的AI应用程序开发。   

       又比如监控存储领域,传统的监控存储一般都采用机械硬盘,近两年来,以西部数据和希捷为首的两家存储厂商开始面向安防领域人工智能的应用,一方面推出了能够支持数据高速读写的大容量HDD机械硬盘以及设备健康自我监测的软件管理系统,另一方面,针对边缘计算的应用趋势,还推出了用于端侧的移动存储卡产品,满足用户在端侧做数据存储和备份的应用需求。   这种变化还对图像传感器的设计产生了影响。据了解,传统安防监控领域所使用的图像传感器,其灵敏度难以满足如今智能安防的复杂应用场景,特别是对于人脸图像准确捕获和识别,因此需要进一步提升了图像传感器的灵敏度和信噪比,加强了动态范围输出的能力,充分保证了智能安防摄像头面对复杂场景(暗光/逆光)的适应性。   在产品面,这种变化最明显的是在前端、终端的智能化部署方面,比如厂商会越来越强调摄像机前端即能实现多少路的人脸识别,无需额外部署结构化服务器。同时,端侧智能的方案可以更便捷的部署到轻量化的应用场景当中,比如中小型的商铺、社区等场所,亦或是做嵌入式部署到无人机、机器人、智能家居设备中。   

        与此同时,在边缘计算趋势引导之下,一些基于云、端、边融合架构的平台开始推向市场,比如海康威视的AI Cloud开放平台,数据从边缘节点到边缘域,实现“聚边到域”,从边缘域到云中心,实现 “数据入云”。 通过云边融合来解决从边到云所带来的应用、数据处理、管理等一系列问题。   数据服务商登上历史舞台   今年安博会上特别开设了一个警务应用馆,在这里我们可以发现很多原本藏身于“幕后”的企业的亮相,他们并不做硬件,但却是不少实战应用中强大平台软件的提供商或大数据服务商。   在大家所熟知的老牌平台企业东方网力之外,今年安博会上,包括熙菱信息、以萨技术、海云数据这些企业也都吸引了很大的关注,这些企业作为实战应用最后一环的方案输出方,也最懂用户需求,是连接起产品设备供应商和终端用户之间的桥梁角色。   从平安城市到雪亮工程,视频监控从全域覆盖正走向全程可用,全程可控的阶段,海量视频监控数据的接入、存储、清洗、反馈到应用层,这是一个相当复杂的过程,但同时也是AI真正落地应用的关键环节。   围绕着安防+AI的实战应用,在平台化建设之后,产业走向多维数据融合,打通安防和其他产业的数据边界也将成为新的趋势。单一数据可为公安带来的信息量过于窄小,导致单一维度的数据分析无法对目标全面刻画,轨迹追踪难度加大、轨迹追踪难、预警难。   

      当数据量越来越大,数据层次越来越丰富,数据的融合应用也将产生更高的应用价值。而多维数据的出发点就是打破各环节之间的数据壁垒,让数据进行深度融合,挖掘数据背后的价值信息。   基于这样的发展趋势,一些原本在“幕后”发力的做大数据融合应用、数据安全类服务的企业或将开始登上智能安防的“前台”。   小结   作为人工智能最为典型的应用领域,这两年的安防市场可谓脱胎换骨,技术的快速更迭、产品的持续创新,越来越讲求定制化的系统方案,这些还只是安防人需要面对的传统商业环境。新的市场需求在不断衍生,企业需要提供的将不仅仅是产品和技术。打造AI开放平台,共建AI安防生态圈已经在产业内渐成共识,当“生态纪”真的到来的时候,这个产业又将发生怎样的变化,我们拭目以待! 

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