AI时代下安防这块蛋糕改如何啃？

导读：依托中国人口红利的海量数据，资本加持、人才和巨大市场需求，让中国成为人工智能时代最具潜力的选手。同时，政府立志实现“人工智能强国”宏愿，人工智能芯片被列为八大关键技术之一。

　　人工智能技术的落地，研发团队的技术创新，最终都需要以产品化实现行业应用为最终目的。

 （网络配图）

　　中国拥有世界独一无二的市场规模，任何新兴技术面对如此巨大的市场规模都将产生新的质变。人工智能技术在基础层面的研究，需要依靠海量数据以及最终的应用市场来实现变现。
 
　　随着大数据挖掘、人工智能深度学习技术的不断成熟，国内在语音识别、图像识别领域正在迎来良好的市场机遇，应用层中应用场景开始实现多元化延伸，公共安全领域智能安防、健康领域智慧医疗以及出行领域智慧交通、自动驾驶等行业快速崛起，垂直行业应用的不断深入正激发AI快速发展，同时催生着海量的定制化需求。这些要素是美国市场所不具备的，也正是中国人工智能发展优势所在。
 
　　以国内智能安防为例，近些年的快速发展使其在全球安防领域始终保持着领先地位。当前，基于深度学习的人工智能技术正在加速融入安防领域，尤其是人脸识别技术是目前应用较为广泛的，在智慧安防中运用人脸识别技术在布控排查、犯罪嫌疑人识别、人像鉴定以及重点场所门禁等领域获得了良好的应用效果。
 
　　从技术上来看，实现落地的主要集中在以下几个方面：
 
　　通过深度学习等人工智能前沿技术，实现对视频中目标检测、目标跟踪、目标分类、目标检索和行为分析。目标分类在目标检测与跟踪之后，捕获到合适目标，可以对它的属性进行分析。
 
　　以监控场景的人体为例，识别行人的生理属性。通过分析行人身体结构，准确识别视频中人物的性别、年龄、姿态等多种生理特征。
 
　　识别行人与车辆，基于深度学习的行人检测算法能够在各类遮挡的情况下精确找出行人位置，并能够进一步分析行人姿态和动作，可应用于交通监控、辅助驾驶、无人驾驶等。可以在行车场景、交通监控场景、卡口场景中检测多种不同角度的车辆，并同时给出车牌号码、汽车品牌、型号、颜色等物理特征。
 
　　另外，实现人群分析。在高密度公共场所，例如地铁，广场，估计人群数量和密度，同时检测人群过密、异常聚集、滞留、逆行、混乱等多种异常现象。
 
　　无论是传统的安防企业诸如海康威视、大华股份，还是人工智能初创企业商汤、旷视、智慧眼等都在加大AI 安防领域的投入，并通过不断推出结合实战应用的新产品，实现在智慧城市中的落地应用。
 
　　另外，随着大数据、人工智能新技术的落地，激发了潜在的安全需求，促进安防新技术、新产品的开发，实现新的应用模式和市场，大量的人工智能算法企业进入安防领域，与传统安防企业争夺AI时代下安防这块蛋糕。
 
　　以上提到的人工智能在具体行业、细分领域的落地应用，美国人工智能企业由于受到隐私、法律等多种因素限制，在应用、大数据采集等方面无法实现真正落地应用。