如同蒸汽機(jī)開(kāi)啟蒸汽時(shí)代、發(fā)電機(jī)開(kāi)啟電氣時(shí)代、計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)將人類帶入信息時(shí)代，人工智能正推動(dòng)著人類進(jìn)入智能時(shí)代。進(jìn)入2019年，人工智能發(fā)展更加迅速。據(jù)中科高服發(fā)布的《 2019 中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》預(yù)測(cè)， 2019 年我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將接近 570 億元。這其中，醫(yī)療、工業(yè)、教育等領(lǐng)域非常具有爆發(fā)潛力，金融領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，占比達(dá)15.8%；而安防作為人工智能落地首站，份額高達(dá)53.8%。
單點(diǎn)突破：AI安防高速增長(zhǎng)
經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，AI安防在算法、算力和數(shù)據(jù)方面取得了重要突破，正處于從“不能用”到“可以用”的技術(shù)拐點(diǎn)，“看得懂”成為了視頻監(jiān)控產(chǎn)品的主旋律。
在當(dāng)下，面向特定領(lǐng)域的人工智能系統(tǒng)由于需求明確、任務(wù)單一，建模相對(duì)簡(jiǎn)單，在局部智能水平的單項(xiàng)測(cè)試中已經(jīng)可以超越人類。以“車牌識(shí)別”為例，系統(tǒng)借助圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)即可實(shí)現(xiàn)高精度的識(shí)別率：即便是采用200萬(wàn)像素智能交通攝像機(jī)，只要場(chǎng)景設(shè)置得當(dāng)，識(shí)別率可達(dá)到99%；而在應(yīng)用智能感知型IPC之后，駕駛員是否系安全帶、是否打電話等行為也可被識(shí)別，甚至可以整理出車輛行駛軌跡與駕駛員行為分析。
據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2018年，我國(guó)AI+安防軟硬件市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到135億元，相較于2017年增長(zhǎng)接近250%，2019年仍將保持高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，到十三五收官之年市場(chǎng)規(guī)模可達(dá)到453億元。
實(shí)際上，我國(guó)城鎮(zhèn)化率不斷提升，而大城市人口增速也較為明顯，因此社會(huì)治理對(duì)技術(shù)手段的需求更迫切，對(duì)AI安防的需求也水漲船高，AI安防將實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期穩(wěn)定增長(zhǎng)。
AI安防邁過(guò)”可以用“階段 與”很好用“仍有距離
”單點(diǎn)突破“仍處于智能安防的起步階段，畢竟人腦是一個(gè)”全能型“智能系統(tǒng)，能舉一反三、融會(huì)貫通，可處理信息采集、判斷、推理、規(guī)劃等各類問(wèn)題。目前，盡管人臉識(shí)別、車牌識(shí)別、智能視頻分析等細(xì)分領(lǐng)域已取得突破性進(jìn)展，但是通用領(lǐng)域的研究與應(yīng)用仍然任重而道遠(yuǎn)，AI安防總體發(fā)展水平仍處于起步階段。盡管當(dāng)前各大城市紛紛開(kāi)始建設(shè)城市大腦，但數(shù)據(jù)治理體系遠(yuǎn)未形成，制約了數(shù)據(jù)資源中所蘊(yùn)含價(jià)值的挖掘與轉(zhuǎn)化，這也導(dǎo)致城市大腦尚未完全發(fā)揮其實(shí)力，大部分功能仍停留在指揮交通的階段。
因此，AI安防依舊存在明顯的局限性，在概念抽象和推理決策等“深層智能”方面的能力還很薄弱，依然還有很多“不能”，與人類智慧還相去甚遠(yuǎn)。
結(jié)語(yǔ)：AI安防不僅獲得了國(guó)家相關(guān)政策支撐，而且還吸引了大量社會(huì)資本，成為人工智能開(kāi)花結(jié)果的成功典型。作為占據(jù)人工智能一半市場(chǎng)的安防行業(yè)，需要率先打破人工智能的交互瓶頸和決策瓶頸，引領(lǐng)全行業(yè)發(fā)展，助力實(shí)現(xiàn)低成本、高效益、廣范圍的普惠型智能社會(huì)。
單點(diǎn)突破：AI安防高速增長(zhǎng)
經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，AI安防在算法、算力和數(shù)據(jù)方面取得了重要突破，正處于從“不能用”到“可以用”的技術(shù)拐點(diǎn)，“看得懂”成為了視頻監(jiān)控產(chǎn)品的主旋律。
在當(dāng)下，面向特定領(lǐng)域的人工智能系統(tǒng)由于需求明確、任務(wù)單一，建模相對(duì)簡(jiǎn)單，在局部智能水平的單項(xiàng)測(cè)試中已經(jīng)可以超越人類。以“車牌識(shí)別”為例，系統(tǒng)借助圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)即可實(shí)現(xiàn)高精度的識(shí)別率：即便是采用200萬(wàn)像素智能交通攝像機(jī)，只要場(chǎng)景設(shè)置得當(dāng)，識(shí)別率可達(dá)到99%；而在應(yīng)用智能感知型IPC之后，駕駛員是否系安全帶、是否打電話等行為也可被識(shí)別，甚至可以整理出車輛行駛軌跡與駕駛員行為分析。
據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2018年，我國(guó)AI+安防軟硬件市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到135億元，相較于2017年增長(zhǎng)接近250%，2019年仍將保持高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，到十三五收官之年市場(chǎng)規(guī)模可達(dá)到453億元。
實(shí)際上，我國(guó)城鎮(zhèn)化率不斷提升，而大城市人口增速也較為明顯，因此社會(huì)治理對(duì)技術(shù)手段的需求更迫切，對(duì)AI安防的需求也水漲船高，AI安防將實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期穩(wěn)定增長(zhǎng)。
AI安防邁過(guò)”可以用“階段 與”很好用“仍有距離
”單點(diǎn)突破“仍處于智能安防的起步階段，畢竟人腦是一個(gè)”全能型“智能系統(tǒng)，能舉一反三、融會(huì)貫通，可處理信息采集、判斷、推理、規(guī)劃等各類問(wèn)題。目前，盡管人臉識(shí)別、車牌識(shí)別、智能視頻分析等細(xì)分領(lǐng)域已取得突破性進(jìn)展，但是通用領(lǐng)域的研究與應(yīng)用仍然任重而道遠(yuǎn)，AI安防總體發(fā)展水平仍處于起步階段。盡管當(dāng)前各大城市紛紛開(kāi)始建設(shè)城市大腦，但數(shù)據(jù)治理體系遠(yuǎn)未形成，制約了數(shù)據(jù)資源中所蘊(yùn)含價(jià)值的挖掘與轉(zhuǎn)化，這也導(dǎo)致城市大腦尚未完全發(fā)揮其實(shí)力，大部分功能仍停留在指揮交通的階段。
因此，AI安防依舊存在明顯的局限性，在概念抽象和推理決策等“深層智能”方面的能力還很薄弱，依然還有很多“不能”，與人類智慧還相去甚遠(yuǎn)。
結(jié)語(yǔ)：AI安防不僅獲得了國(guó)家相關(guān)政策支撐，而且還吸引了大量社會(huì)資本，成為人工智能開(kāi)花結(jié)果的成功典型。作為占據(jù)人工智能一半市場(chǎng)的安防行業(yè)，需要率先打破人工智能的交互瓶頸和決策瓶頸，引領(lǐng)全行業(yè)發(fā)展，助力實(shí)現(xiàn)低成本、高效益、廣范圍的普惠型智能社會(huì)。
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