11月7日，在烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)，中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所聯(lián)合宇視科技發(fā)布《安防+AI 人工智能工程化白皮書》。這是全球安防業(yè)界首個(gè)AI落地報(bào)告，中國開啟人工智能規(guī)模建設(shè)。人工智能從此擺脫概念，以產(chǎn)品、方案、工程化，加速在中國落地和應(yīng)用，而第一個(gè)落地的場景就是安防。
報(bào)告從當(dāng)前人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的背景、智慧安防生態(tài)圈、智慧安防典型應(yīng)用、智慧安防規(guī)?；瘧?yīng)用存在的問題，以及智慧安防未來趨勢(shì)等五個(gè)維度，系統(tǒng)梳理總結(jié)了當(dāng)前安防+AI的發(fā)展現(xiàn)狀，尤其重點(diǎn)分析指出了智慧安防領(lǐng)域存在的八大限制性因素，以及智慧安防的八大最新發(fā)展趨勢(shì)。
由于編寫時(shí)間倉促，本報(bào)告存在一定的不足，歡迎業(yè)內(nèi)各界批評(píng)指正；作為一個(gè)開放系統(tǒng)，也歡迎其他國內(nèi)外的機(jī)構(gòu)和企業(yè)加入?yún)R聚自己的經(jīng)驗(yàn)智慧。郵箱地址：casia@ia.ac.cn 、zhubing@uniview.com。
以上內(nèi)容選自：宇視科技微信公眾號(hào)。
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從人工智能的技術(shù)架構(gòu)來看，得益于基礎(chǔ)硬件的強(qiáng)化與軟件框架的優(yōu)化，使這一輪人工智能的爆發(fā)式增長得以實(shí)現(xiàn)。而基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)的進(jìn)一步研發(fā)則使人工智能從抽象技術(shù)實(shí)現(xiàn)了向可及性產(chǎn)品與服務(wù)的轉(zhuǎn)變。
基礎(chǔ)硬件層為算法提供了基礎(chǔ)計(jì)算能力。涵蓋 GPU、CPU、FPGA、ASIC。
軟件框架層實(shí)現(xiàn)算法的模塊化封裝，為應(yīng)用開發(fā)提供集成軟件工具包。該層涵蓋范圍包括針對(duì)算法實(shí)現(xiàn)開發(fā)的各類應(yīng)用及算法工具包，為上層應(yīng)用開發(fā)提供了算法調(diào)用接口，提升應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的效率。
算法框架是人工智能核心生態(tài)圈建立的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是決定人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用的核心環(huán)節(jié)，是人工智能核心生態(tài)圈建立的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。
在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，我國智慧安防領(lǐng)域走在了世界的最前沿。在國內(nèi)眾多關(guān)于人工智能的政策、發(fā)文、規(guī)劃中多次提到將人工智能技術(shù)應(yīng)用于公共安全領(lǐng)域，進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品和應(yīng)用創(chuàng)新，同時(shí)相關(guān)部門也提出并發(fā)布了在視頻監(jiān)控應(yīng)用中基于人工智能的視頻圖像處理技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。
在機(jī)器視覺領(lǐng)域市場構(gòu)成中，安防行業(yè)以 67.9%占據(jù)大部分份額，這得益于中國公共安全視頻監(jiān)控建設(shè)的龐大市場。隨著高清視頻、智能分析、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，安防系統(tǒng)正在從傳統(tǒng)的被動(dòng)防御升級(jí)成為主動(dòng)判斷和預(yù)警的智能防御。
安天下：在下面餅圖中，安防達(dá)68%比例，小編是有些疑惑的：安防行業(yè)計(jì)算機(jī)視覺指的是帶有AI功能的攝像機(jī)？目前安防行業(yè)攝像機(jī)市場規(guī)模按500億，帶有AI功能的攝像機(jī)假如按（高估）比例5%，即25億？十億規(guī)模的“金融及互聯(lián)網(wǎng)”應(yīng)用沒有一席之地？工業(yè)機(jī)器視覺呢？醫(yī)療呢？解決方案又指的是？
安防行業(yè)從單一的安全領(lǐng)域向多元化行業(yè)應(yīng)用方向發(fā)展，旨在提升生產(chǎn)效率、提高生活智能化程度，為更多的行業(yè)和人群提供可視化、智能化解決方案。隨著智慧城市、智能建筑、智慧交通等智能化產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)，智慧安防也將保持高速增長。預(yù)計(jì)在 2020 年全球產(chǎn)業(yè)規(guī)模實(shí)現(xiàn) 106 億美元，中國會(huì)達(dá)到20 億美元。
安天下：上文說2020年產(chǎn)業(yè)規(guī)模20億美元，指的是智慧安防？目測(cè)2018年中國安防產(chǎn)品（供給側(cè)）市場規(guī)模在2500億，其中監(jiān)控產(chǎn)品在1200億，而前端攝像機(jī)規(guī)模在500億，2020年帶有AI功能監(jiān)控（樂觀）估計(jì)在20%，應(yīng)該是240億，20億美元對(duì)應(yīng)的是哪？
近年來，具備云計(jì)算平臺(tái)等技術(shù)資源的公司，如阿里云、華為云等云平臺(tái)廠商，推出了針對(duì)智慧安防行業(yè)的智能視頻云平臺(tái)。除了傳統(tǒng)的?？?、大華、宇視、科大、天地偉業(yè)、東方網(wǎng)力等企業(yè)外，CV 廠商和云平臺(tái)供應(yīng)商也逐步開始提供云平臺(tái)產(chǎn)品和行業(yè)應(yīng)用。
安防行業(yè)的算法企業(yè)總體來說可以分為兩大類。第一大類是商湯、曠視、云從、依圖、中科神探等 CV 企業(yè)；第二大類是?？?、大華、宇視，也開始 AI 算法技術(shù)布局。隨著各企業(yè)的投入進(jìn)一步加大，視頻識(shí)別算法準(zhǔn)確率大幅度提升。例如人臉識(shí)別算法，在特定條件下，已經(jīng)達(dá)到很高的水平。
此外，在圖像分類、物體檢測(cè)等方面，計(jì)算機(jī)的識(shí)別率都已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人類平均水平。
除了傳統(tǒng)的海康、大華、宇視、科達(dá)、天地偉業(yè)、東方網(wǎng)力等安防廠商外，CV 廠商和云平臺(tái)供應(yīng)商也逐步開始提供產(chǎn)品和行業(yè)應(yīng)用。除了前文提到的云中心產(chǎn)品，各企業(yè)基本已經(jīng)完成邊緣智能產(chǎn)品序列化。隨著邊緣和中心產(chǎn)品的豐富，用戶開始對(duì)應(yīng)用業(yè)務(wù)提出了更高的要求。從目前行業(yè)情況來看，無論是傳統(tǒng)安防企業(yè)，還是 CV 和云平臺(tái)企業(yè)，在業(yè)務(wù)應(yīng)用上雖有部分提升，但仍以典型通用應(yīng)用為主。
隨著 AI 在安防行業(yè)的滲透和深層次應(yīng)用技術(shù)的研究開發(fā)，當(dāng)前安防行業(yè)已經(jīng)呈現(xiàn)“無 AI，不安防”的新趨勢(shì)，各安防監(jiān)控廠商全線產(chǎn)品 AI 化已經(jīng)是當(dāng)前不爭的事實(shí)，同時(shí)也成為各廠商的新戰(zhàn)略。隨著 AI 在安防行業(yè)的深入落地，AI在安防領(lǐng)域尤其是視頻監(jiān)控領(lǐng)域的產(chǎn)品形態(tài)及應(yīng)用模式也開始趨于穩(wěn)定，安防行業(yè)的 AI 技術(shù)主要集中在人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、行人識(shí)別、行為識(shí)別、結(jié)構(gòu)化分析、大規(guī)模視頻檢索等方向。
安天下：上圖中，小編認(rèn)為智能NVR不能算做邊緣智能產(chǎn)品范疇，只有IPC及AI-BOX算，另外，對(duì)于人臉核驗(yàn)、速通門、人臉門禁等，對(duì)于所有AI公司，其實(shí)都非常容易，但是落地和“玩票”有本質(zhì)區(qū)別，如果說邊緣智能，目前海大宇科、華為及云天云從等靠譜。
當(dāng)前，影響“安防+AI”產(chǎn)品解決方案規(guī)?；瘧?yīng)用的因素有很多，成本高昂是眾多原因之一。從一個(gè)典型中大型城市級(jí)公共安全視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目各部分成本占比情況可以清晰看出成本是“安防+AI”發(fā)展的重要瓶頸。
設(shè)備本身由于產(chǎn)品性能、算力性能等多方面要求造成布置成本較高；而科學(xué)化工勘布點(diǎn)需求帶來的時(shí)間和人力成本、海量圖片高并發(fā)網(wǎng)絡(luò)帶寬需求帶來的設(shè)備和鏈路成本、多業(yè)務(wù)系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用帶來的溝通和研發(fā)成本、大數(shù)據(jù)研判分析應(yīng)用帶來的設(shè)備及研發(fā)成本以及不斷增長的設(shè)備與集成施工和機(jī)房改造等因素則進(jìn)一步疊高了“安防+AI”落地的成本。
通過統(tǒng)計(jì)典型案例的數(shù)據(jù)，以建設(shè) 1000 路規(guī)模的高清安防監(jiān)控系統(tǒng)和 1000路高清 AI 人臉識(shí)別系統(tǒng)為例，來對(duì)比分析“安防+AI”及“傳統(tǒng)安防”的建設(shè)成本（注：各部分設(shè)備費(fèi)用包含安裝施工等人力成本）。
前端部分：“安防+AI”比“傳統(tǒng)安防”要高出 225%，主要原因除了前端設(shè)備多出的算力之外，還來源于設(shè)備的工勘選點(diǎn)、設(shè)備安裝調(diào)試的人力成本，這是傳統(tǒng)安防監(jiān)控點(diǎn)位所不需要的?；A(chǔ)管理平臺(tái)及網(wǎng)絡(luò)傳輸部分：這兩部分成本兩種方案基本持平，對(duì)于整個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)部分來說，兩種解決方案所需設(shè)備基本一致，而傳輸網(wǎng)絡(luò)因?yàn)榈矫總€(gè)點(diǎn)位均采用千兆網(wǎng)絡(luò)帶寬，故也是相同的成本。
存儲(chǔ)部分：這一部分成本可以看出“安防+AI”方案要比“傳統(tǒng)安防”方案高出 86%，主要原因是“傳統(tǒng)安防”方案對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備的讀寫性能和可靠性沒有“安防+AI”方案要求高。隨之而來便是產(chǎn)品方案的選擇不同，“傳統(tǒng)安防”方案可采用傳統(tǒng) NVR 或者 IPSAN 磁盤陣列方案，而“安防+AI”方案則需要采用云存儲(chǔ)方案，另外一方面原因是“安防+AI”方案多出了海量圖片全周期的存儲(chǔ)空間要求。
安天下：小編不理解融入AI元素之后，會(huì)導(dǎo)致存儲(chǔ)環(huán)節(jié)成本增加86%原因何在。“傳統(tǒng)安防”方案可采用傳統(tǒng) NVR 或者 IPSAN 磁盤陣列方案，而“安防+AI”方案則需要采用云存儲(chǔ)方案... 這個(gè)解釋小編不認(rèn)可，按海大宇宣傳，你們的傳統(tǒng)安防早就上“云”了；按菊花廠說法，你們的AI安防也未必上“云”。如果說AI+導(dǎo)致成本增加，則是“吃完原告吃被告”做法。
其他部分：“安防+AI”方案要比“傳統(tǒng)安防”方案高出 22%，由于前面幾大系統(tǒng)的整體高出，使得“安防+AI”方案系統(tǒng)集成、施工輔材、機(jī)房改造等設(shè)備及人力成本隨之升高。通過以上分析不難看出，在同等條件下，當(dāng)前“安防+AI”解決方案的總體成本要比“傳統(tǒng)安防”整體成本要高出 73 個(gè)百分點(diǎn)。高昂的成本在很大程度上限制了“安防+AI”解決方案的規(guī)模化落地。
人工智能往往有特定的場景要求，只有在特定場景下才能保持較好的識(shí)別率。以人臉識(shí)別為例，公安部發(fā)布的《GB/T 35678-2017 公共安全 人臉識(shí)別應(yīng)用圖像技術(shù)要求》標(biāo)準(zhǔn)按照當(dāng)前主流人臉識(shí)別水平規(guī)定了公共安全人臉識(shí)別應(yīng)用中人臉圖像的技術(shù)要求，詳細(xì)如下：
1. 圖像格式：人臉圖片格式應(yīng)為 BMP、JPEG、JPEG 2000 和 PNG 中的任一種。若圖像為灰度圖時(shí)，圖像灰度級(jí)應(yīng)為 256 級(jí)；
2. 遮擋：遮擋物應(yīng)不遮擋眉毛、眼睛、嘴巴、鼻子及臉部輪廓等；
3. 兩眼間距：兩眼間距應(yīng)大于等于 30 像素，宜大于等于 60 像素；
4. 姿態(tài)：人臉?biāo)睫D(zhuǎn)動(dòng)角應(yīng)在±30°以內(nèi)，俯仰角應(yīng)在±20°以內(nèi)，傾斜角應(yīng)在±30°以內(nèi)；
5. 臉部區(qū)域：人臉完整，輪廓和五官清晰，無濃妝，圖像臉部區(qū)域應(yīng)無編輯修改性處理，幾何失真應(yīng)小于等于 10%，運(yùn)動(dòng)模糊應(yīng)小于等于 0.20，高斯模糊應(yīng)小于等于 0.25。
進(jìn)行人臉識(shí)別的攝像機(jī)，需要嚴(yán)格遵從公安部發(fā)出的政策標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致大幅度降低人臉識(shí)別的可應(yīng)用空間，也大幅度提升了施工難度。
目前安防系統(tǒng)中，常見的中心計(jì)算架構(gòu)問題已經(jīng)日趨嚴(yán)重，主要體現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬問題、及時(shí)性問題得不到有效解決。邊緣計(jì)算的出現(xiàn)有效緩解了上述問題。云計(jì)算聚焦非實(shí)時(shí)、長周期數(shù)據(jù)以及業(yè)務(wù)決策場景，而邊緣計(jì)算在實(shí)時(shí)性、短周期數(shù)據(jù)以及本地決策等場景方面有不可替代的作用。這使得云端云端結(jié)合成為新趨勢(shì)：一些需要集中式處理的計(jì)算繼續(xù)交由大型云計(jì)算中心，如大數(shù)據(jù)挖掘、大規(guī)模學(xué)習(xí)；大量實(shí)時(shí)的需要交互的計(jì)算、分析在邊緣節(jié)點(diǎn)完成。
同時(shí)邊緣計(jì)算也是云端所需高價(jià)值數(shù)據(jù)的采集終端，可以更好的支撐云端應(yīng)用的大數(shù)據(jù)分析；而云端通過大數(shù)據(jù)分析得出的一些業(yè)務(wù)規(guī)則也可以下發(fā)到邊緣端，優(yōu)化邊緣端的業(yè)務(wù)決策。云計(jì)算與邊緣計(jì)算分工協(xié)作，來滿足智能時(shí)代爆發(fā)式的計(jì)算需求。
云邊結(jié)合的架構(gòu)，解決了集中式云計(jì)算架構(gòu)的幾大問題：
1. 給到云端的數(shù)據(jù)都是邊緣智能產(chǎn)品過濾之后的圖片、結(jié)構(gòu)化信息，相較于原始視頻，帶寬壓力大大降低；
2. 匯聚到云端的數(shù)據(jù)量少，云端的計(jì)算和存儲(chǔ)性能需求可大幅降低。IDC 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，云計(jì)算和邊緣計(jì)算結(jié)合，成本只有單獨(dú)使用云計(jì)算的 39%；
3. 由于邊緣計(jì)算距離用戶更近，在邊緣智能產(chǎn)品處實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的過濾和和分析，海量的設(shè)備數(shù)據(jù)不需要上傳云端，再反饋于終端執(zhí)行，邊緣智能產(chǎn)品可以實(shí)時(shí)分析并給出結(jié)果，本地業(yè)務(wù)快速響應(yīng)。
小結(jié)：本白皮書信息量豐富，涉及面廣，部分信息是從第三方研究報(bào)告摘選，小編其實(shí)質(zhì)疑的是部分?jǐn)?shù)據(jù)（可能引用的第三方）本身。目前安防行業(yè)的研究報(bào)告，不管是第三方專業(yè)機(jī)構(gòu)、媒體或者金融研報(bào)，其實(shí)很多都是疑點(diǎn)重重、互相矛盾，經(jīng)不起推敲。求其原因，跟安防行業(yè)有關(guān)，產(chǎn)品及工程、集成服務(wù)等交織難剝離開來，另外，研究機(jī)構(gòu)照貓畫虎異想天開。
題外話：毫無疑問，有人會(huì)質(zhì)疑安天下不知天高地厚，連中科院白皮書都質(zhì)疑，博眼球。前幾天安天下小編發(fā)表評(píng)論文章，由于忠言逆耳引起某企業(yè)不悅，遭到號(hào)稱該公司研究院人員的強(qiáng)烈DISS，該研究人員一句“媒體沒有資格批評(píng)企業(yè)”把小編嚇一激靈，后雖該人員刪除了全部留言，但小編內(nèi)心久久不能平靜，泛起漣漪一陣陣。本次中科牽頭的白皮書，立意高遠(yuǎn)、信息豐富，直面現(xiàn)實(shí)、態(tài)度謙遜。小編受益匪淺，并斗膽喊話評(píng)論，只為引起大家思考和探討。
