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| 行業(yè)新聞 |
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| 中山監控工程分享AI安防應用工程化的挑戰 |
| 添加日期：2020-11-12 16:09:46 編輯：力豐科技 來(lái)源：http://mbgbq.cn/ 閱讀次數：3483 |
據艾瑞咨詢(xún)統計，2018年中國人工智能賦能實(shí)體經(jīng)濟各產(chǎn)業(yè)的份額中，“AI+安防”占比超過(guò)50%。中山監控工程表示人工智能在安防行業(yè)的落地增速也在持續加速，安防監控公司中的AI化所占比例在持續增加，據艾瑞咨詢(xún)披露，2018年，我國AI+安防軟硬件市場(chǎng)規模達到135億元，部分頭部安防廠(chǎng)商AI業(yè)務(wù)在總營(yíng)收中占比從大約4%提升至超過(guò)8%，部分典型AI公司安防業(yè)務(wù)則占接近一半的營(yíng)業(yè)收入。2018年城市公共安防中AI滲透率達到2.6%。預計2019年市場(chǎng)仍將保持高增速，到十三五收官之年2020年增速開(kāi)始穩定，屆時(shí)市場(chǎng)規?？蛇_到453億元(城市公共安防AI滲透率達到11%)．2022年市場(chǎng)規模有望突破700億元（城市公共安防AI滲透率達到25%）。
盡管人工智能在安防行業(yè)開(kāi)了一個(gè)好頭，落地好，增速快，但并不意味著(zhù)人工智能在安防行業(yè)的發(fā)展過(guò)程一帆風(fēng)順，發(fā)展前路一馬平川，有很多的挑戰和問(wèn)題需要解決。以下從工程化的挑戰、標準化的缺失和AI需求的碎片化三個(gè)角度闡述當前面臨的問(wèn)題和挑戰。
工程化的挑戰
縱觀(guān)目前安防+AI落地好的場(chǎng)景，工程屬性的問(wèn)題解決得好是必要條件，前端的工程屬性包括布點(diǎn)、工堪、立桿、安裝、補光、調試等等，后端的工程屬性主要是指數據的技戰法。比如ITS的應用是一個(gè)典型的AI落地場(chǎng)景，人工智能最早在安防行業(yè)落地就是叭ITS開(kāi)始，前端的卡口和電警等設備，被明確地定義了工程屬性參數，在停止線(xiàn)后多少距離布點(diǎn)、抓拍點(diǎn)至立桿距離多少，配什么樣的鏡頭，抓拍幾車(chē)道，補光燈強度要求多少，安裝照射角度是什么，調試規范怎樣等等，都有嚴格的工堪表格和實(shí)施規范。按這樣的工程屬性安裝和調試的系統，再加上后端數據的技戰法，可以最大程度地滿(mǎn)足客戶(hù)的需求。從ITS衍生的出入口停車(chē)場(chǎng)車(chē)輛管理系統，明確的工程化屬性定義，加上后端的數據運維平臺，是典型的to G端到to B端衍生的案例。
再比如人臉識別相機，要求安裝高度、人臉像素大小、補光等等。反過(guò)來(lái)思考，如果離開(kāi)或者弱化這些工程化屬性實(shí)施的可能性，人工智能在安防行業(yè)的落地還能繼續發(fā)揮優(yōu)勢嗎？首先，強調工程化本質(zhì)上沒(méi)有錯，工程上意味著(zhù)場(chǎng)景的準確定義和人工智能的可實(shí)施可復制；其次，算法的不斷進(jìn)步，以及用于算法訓練的場(chǎng)景素材不斷豐富，正在泛化人工智能的適應性能力，逐步減弱對工程化屬性的依賴(lài)；再次，客戶(hù)調整需求和對人工智能的期望值，比如使用兩個(gè)泛智能的攝像機，代替一個(gè)工程屬性極強的專(zhuān)業(yè)智能攝像機，抓拍率也許可以達到同樣的效果，但降低了工程實(shí)施的難度和整體TCO。 |
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