3月9日，智東西主辦的GTIC 2018全球AI芯片創(chuàng)新峰會(huì)在上海召開，業(yè)內(nèi)專家齊聚一堂，論道AI芯片、技術(shù)、應(yīng)用。在這一輪興起的人工智能浪潮中，安防是最為火熱、最頻繁地被人提起的落地行業(yè)。本文根據(jù)宇視副總裁兼首席架構(gòu)師姚華的演講整理，詳細(xì)解讀了AI+安防的發(fā)展現(xiàn)況，并著重分析了當(dāng)下人工智能與安防融合所面臨的七大挑戰(zhàn)。

一、監(jiān)控將成為生活的基礎(chǔ)設(shè)施

與美國的治安相比，在中國深夜擼串有一種深深的優(yōu)越感，這主要得益于中國有遍布的攝像頭和監(jiān)控系統(tǒng)。

從2017年開始，AI成為安防技術(shù)與政策中最熱的關(guān)鍵詞，我們可以看到諸如大聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人臉智能、視圖解析、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)對整個(gè)公共安全系統(tǒng)帶來了效率提升與功能擴(kuò)展。

目前，國家加大了對公安的信息系統(tǒng)要求。國家在996號文檔中提出到，2020年在全中國建設(shè)一個(gè)遍布所有區(qū)域的基于攝像機(jī)的IoT（物聯(lián)網(wǎng)）網(wǎng)絡(luò)，只要中國有人活動(dòng)的地方就有攝像機(jī)，來給我們帶來安全。

未來，中國有人的地方就會(huì)有監(jiān)控。監(jiān)控將會(huì)與水、電、路、路燈等一同成為我們生活的基礎(chǔ)設(shè)施。與此對應(yīng)的是，我國已經(jīng)建成了世界上最大的視頻監(jiān)控網(wǎng)——“中國天網(wǎng)”，視頻攝像頭超過2000萬個(gè)，利用AI和大數(shù)據(jù)進(jìn)行警務(wù)預(yù)測。此外，在新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)中，也會(huì)布局大量的攝像頭，從而提升整體存儲能力，比如視頻等信息的存儲由30天變成90天。

二、AI加速安防IT化轉(zhuǎn)型

宇視成立之初就是IP數(shù)字技術(shù)，推進(jìn)安防IT化。安防行業(yè)在IT化的過程中，安防IT化1.0把模擬系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為數(shù)字化系統(tǒng)。隨后安防行業(yè)又將IT化推進(jìn)到2.0，包括車輛大數(shù)據(jù)、視頻網(wǎng)閘、場景智能的融合。當(dāng)AI出現(xiàn)的時(shí)候，AI正加速安防IT化3.0轉(zhuǎn)型。

融合AI后的安防IT化3.0將看得更清、更廣、更準(zhǔn)、更穩(wěn)、更懂。

AI進(jìn)入安防，首先使攝像機(jī)看得更加清楚，從原來的D1（微光）到現(xiàn)在的8K全天候的超高清信息。中國也是全球唯一一個(gè)大規(guī)模視頻聯(lián)網(wǎng)的國家，并建設(shè)了非常完善的聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，因此整個(gè)安防系統(tǒng)可以看得更廣。

以前我們靠人眼來監(jiān)測，隨著視圖智能分析技術(shù)的到來，我們現(xiàn)在可以靠機(jī)器來看，并且看的效果更加準(zhǔn)確。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的幫助下，就能夠看得懂智能分析得到的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。此外機(jī)器還要看得“穩(wěn)”，數(shù)據(jù)安全非常重要。因?yàn)橛辛薃I，有了深度學(xué)習(xí)，整個(gè)安防IT化正在從2.0到3.0跨越。

三、AI對安防帶來七大挑戰(zhàn)

盡管AI+安防的未來充滿前景，但當(dāng)下AI也為安防監(jiān)控系統(tǒng)帶來全流程的挑戰(zhàn)。

所謂“全流程的挑戰(zhàn)”，是因?yàn)锳I出現(xiàn)以后，攝像機(jī)的前端采集，不再只有視頻，還有圖片和結(jié)構(gòu)化的信息。存儲到后臺后，將面臨綜合的智能分析，包括邊緣計(jì)算、云端計(jì)算，這個(gè)業(yè)務(wù)流程都發(fā)生深刻的變化。

具體而言， AI對安防帶來的挑戰(zhàn)概括為七大方面：

第一，來自前端的挑戰(zhàn)。比如在路面復(fù)雜環(huán)境中的人臉識別，復(fù)雜光線、遮擋的人臉、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等都是人臉識別的“殺手”。此外，在前端算力方面，現(xiàn)在算法還要與硬件進(jìn)行適配，前端的算力要強(qiáng)，功耗就高。如何做好結(jié)構(gòu)化信息的算力、功耗與成本的平衡，應(yīng)用到各種（極端）場景下穩(wěn)定工作，都是前端的挑戰(zhàn)。

第二在于存儲的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)在中國只要有案件發(fā)生，基本38小時(shí)就可以找到罪犯，這得益于我們建設(shè)了一張非常卓越的“天網(wǎng)”系統(tǒng)。但隨著AI的應(yīng)用，存儲對象也由視頻變?yōu)橐曨l+圖片+結(jié)構(gòu)化以及半結(jié)構(gòu)化的信息，各類數(shù)據(jù)混存模式下，大量小文件導(dǎo)致普通存儲性能下降。AI激活了原始數(shù)據(jù)，導(dǎo)致寫讀需求大幅上升，變成1:1，這對整個(gè)硬件系統(tǒng)帶來巨大挑戰(zhàn)。

同時(shí)，分析、清洗后產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)，價(jià)值大幅提升，也對可靠性要求更高，如何用較低的成本獲得可靠的保存，產(chǎn)生更高的價(jià)值也是我們面臨的問題。

第三，AI對圖像智能分析的挑戰(zhàn)。目前算法和硬件的匹配都不一致，并不能夠?qū)崿F(xiàn)軟件定義芯片。比如對人的監(jiān)測，可能包括人臉、性別、年齡等信息，而對車輛的監(jiān)測則包括車牌、車標(biāo)、車身顏色等，監(jiān)測對象與場景的不同需要，提出了對多種智能算法并存的需求。

譬如，在地鐵和商場兩個(gè)場景中，地鐵的人臉識別需求集中在上下班的高峰期和晚上需要外出采購以及娛樂的時(shí)間；而商場在營業(yè)期間人臉識別使用多，在我們上下班期間不怎么使用。這就涉及一個(gè)問題，如何讓后臺的機(jī)器和IT系統(tǒng)做到資源的合理分配。

第四，AI在攝像機(jī)中產(chǎn)生了大量結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，又對大數(shù)據(jù)形成挑戰(zhàn)。以宇視參與的一個(gè)大型游樂園項(xiàng)目為例，其每年的數(shù)據(jù)量有200億。面對百億級數(shù)據(jù)，如何高效響應(yīng)，這很重要。此外，規(guī)模增長的數(shù)據(jù)量帶來系統(tǒng)級的機(jī)房空間擴(kuò)張和投資壓力，這時(shí)系統(tǒng)輕量化又十分重要。

第五，AI對安防行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的挑戰(zhàn)。AI進(jìn)入安防，推動(dòng)簡單的視頻業(yè)務(wù)向復(fù)雜視圖信息應(yīng)用升級。目前來看，每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的演化都需要時(shí)間成熟。GA/T1400標(biāo)準(zhǔn)很多接口、檢測方法等都需要大量時(shí)間來完善。

第六，AI對業(yè)務(wù)應(yīng)用的挑戰(zhàn)。當(dāng)AI進(jìn)入安防業(yè)務(wù)后，業(yè)務(wù)的個(gè)性化和不確定性會(huì)對業(yè)務(wù)廠商產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)生矛盾。打個(gè)比方，喬布斯的iPhone給我們生活帶來多大變化，AI也會(huì)給安防帶來多大變化。

第七，AI對信息安全帶來挑戰(zhàn)。目前視頻專網(wǎng)缺乏安全準(zhǔn)入控制，黑客可輕易入侵核心服務(wù)器和存儲，這對安防帶來巨大的安全挑戰(zhàn)。試想，如果淘寶停運(yùn)一天對我們會(huì)有什么影響？難以想象。