近两年来,人工智能的热潮与安防的融合,让“封闭”已久的安防行业突然涌现出新的生命力,让人们重新以另外的角度开始审视这个行业。在智能安防的时代中,不少IT、互联网、AI企业宣布高调进军安防,传统安防的格局已经悄然发生着改变。本次便邀请由人工智能技术驱动的新晋安防企业代表北京旷视科技有限公司副总裁陈雪松,对人工智能在行业的落地以及智能安防时代市场的变化做一番探讨。

Q:a&s总经理、总编辑关玉娟

A:北京旷视科技有限公司副总裁陈雪松

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Q:请简要介绍一下旷视目前在安防领域的发展现状?

A:我们作为端到端的解决方案提供商,关注的是具体业务应用的价值、闭环、落地。旷视以算法起家,算法存在于整个业务的各个环节。从横向技术维度上来说,整个公安业务经历了四个阶段(“黑白红灰”名单需求),并实现了智能告警,具备规模化的数据预测与分析。从纵向维度而言,智能前端和AI赋能的两端,是行业关注的重点。横向与纵向的维度加起来就是一个矩阵,也是AI在全行业落地的关键。

算法其实在每个环节中都有其个性化的需求,这样才能让智能化真正落地,而不仅仅是实验室的指标。所以旷视比较关注的是行业完整价值链的闭环建立,以及实现最佳实践,这样才能真正推动行业进步,而不是等着技术赋能让行业自己成熟。这是推动与引领的区别,也是我们对于安防行业的看法。

Q:请具体再说明一下完整价值链闭环的内涵?

A:首先要明确用户的链条中,存在的每个环节通过AI能实现的价值。比如旷视不仅仅有后端的业务处理平台,也推出相应的智能前端设备,对于用户而言,获取的信息来源于前端,在前端没有达到智能时,将会损失大量的信息,普通的摄像机只是信息的采集设备,并不会处理与场景相关的信息,而现在智能跟踪、智能抓拍、自动报警的摄像机,能通过前端对于目标对象进行有效的跟踪识别与曝光,取得最有效的信息,因此回传给后台的信息也是最有效的。前后端结合,才能保证信息不漏不丢,避免用户的价值体现以及关键场景运用无法实现。这也是之前为什么智能算法无法普遍运用的原因,因为它不能确保比人的能力强,用户需要进行重新检查,以至于其无法在实际中运用。

其次人工智能在行业应用发展,受两个维度的影响。一个是做到比人强,另一个是做到人做不到的事情。前者主要是机器的识别精度比人准,能让人信服,后者指的是面对摄像头每天产生的TB级数据,仅仅依靠人的力量是无法看得过来的,但经过系统处理后,便能把有价值的信息呈现给人。这两个维度相互结合便会产生大数据的规模应用以及精准识别的应用。

旷视致力于推动安防在数据维度、纵向维度上落地,第一是要把端做好,第二是“黑白红灰”业务模式要适合用户需求,一开始公安运用视频图像进行捕捉坏人(黑名单),随着业务发展用户开始在重大安保活动中产生安检准入需求(白名单),接着是对目标对象的专项轨迹分析(红名单),在智能前端开始规模化部署之后,摄像机便能抓拍到许多的人脸状态(灰名单),虽然不知道每张人脸是谁,但是可以通过聚类及轨迹还原,了解一个人平时的行为轨迹,这也是预测与预防较好的手段,实现“从陌生人中发现坏人”。

在终端层面,要实现这些应用落地,远远要比在后端提供算法服务要复杂得多,需要从体系架构上设计重构整个平台算法,支撑业务运作落地,这才是用户的最终价值。在前端,也叫穿戴式智能,从便携到车载到眼镜,AI的应用对于用户而言是闭环的,在前端采集与后端分析都已经完成智能化的准备后,接下来的部署还是要落实到人的执行,那么闭环对于他们而言是什么?

一是业务链条的打通,由于新的技术的出现,所以业务出现了新的推送逻辑与模式,这是之前所不存在的,需要人去帮他们构建,将这些新的技术整合到指挥与情报中去,不仅仅是信息推送的过程,还有前端智能。对于任何一个摄像头抓拍的图像而言,高清度远远比不上手持终端所拍的,可能识别率只能达到80%-90%,为了减少误抓的频率,提升执行效率,在智能前端上的推送信息除了能提供移动轨迹外,在抓捕现场还能直接进行比对,减少误报带来的损失;

二是案件高发区往往是无法完全覆盖摄像头的,也没有完全依靠人力去记住全国30万追逃库以及重点人员库的名单,往往只有等对象出现一些异常行为,才能锁定目标。所以亟需解决这个方面的困难,治安的权限包括固定、车载、移动穿戴,旷视要打造的是城市之眼来打通这些为公安提供端到端的解决方案,才能真正实现创新价值。通过这些设备之间的互补,公安的所见才能被智能化技术所增强。固定前端感知与穿戴式感知设备区别较大,需要打通上面的算法、优化、业务流程以及前后台的支撑逻辑。

旷视强调的端到端,指的是从感知端到最后的执行层,这才是整个价值链闭环与安防能产生价值的地方。如果只停留在终端,等整个业务自动走起来,相信会是个漫长的过程,AI也无法起到加速行业发展的作用。这也是赋能与引领的区别,我们通过自己做好最佳实践,然后将接口与业务流程模式开放给合作伙伴,再根据他们提的具体场景及算法优化需求,进行产品迭代。

 Q:旷视在人工智能提升治安管理效率上,具体先落地做哪些事情?

A:从人工智能进入到公安应用以来,已经从试点与区域示范,进入全域推广的阶段。旷视现在做的还是要将端到端的方案应用到业务产品上。例如白名单应用于大型的活动场景,如峰会、商业通行、园区管理等。而灰名单应用的实现前提是前端智能化建设需要形成一定规模,旷视也正在做前端赋能,通过最佳实践,做出领先行业的算法与芯片结合的模组,为整个行业赋能,这也是我们落地的关键点。

Q:刚刚提到的是旷视应对摄像机增量市场的策略,能否介绍下在存量市场的部署?

A:存量市场也是我们关注的重点,从技术发展的角度而言,我们的发展模式有以下几个点:第一是人脸识别,这是我们较早的技术,现在也在不断提升精度;第二是视频结构化,解决部分存量市场问题,它更多的是针对人与车进行分析,且更适用于传统摄像头中;第三是跨摄像头追踪,解决摄像头无法捕捉到人脸,但可以根据具体的形态识别出同一个人,这是一种利旧的模式,在新旧交替的当下发挥过渡的作用。当前我们的黑名单、白名单、红名单都已经得到用户的认可并投入实用中,今年我们的灰名单应用也会进行全力推广。

Q:在公安项目中,旷视集中在国内哪些区域?公安业务的比重如何?

A:全国34个省份差不多都有旷视落地的项目,公安业务作为公司整个城市大脑业务线的重要部分,也占据较大的比重。我们其实一直也在对外强调,旷视不是一家单纯的人工智能算法公司,我们就是AI+安防的解决方案公司。这两者的区别还是在于赋能行业还是行业引领,更直接的说是帮助别人补充业务,还是自己做业务带领行业,反向推动行业智能落地。因为这些“坑”在自己没有走过之前,是不会知道里面有多少障碍,例如在摄像机上,我们发现普通的摄像机无法实现智能的落地,所以只好专门针对摄像机的计算力,重新构建算法与深度神经网络设计,才能实现预想的效果。

Q:能具体谈下旷视AI摄像机的优势吗?

A:从摄像机本身的设计理念上看,它是给人看的,通过光线的调节呈现更好的画面,而人工智能不同,它需要精准地呈现关注的内容,因此需要在底层设计上开发与人工智能的曝光、跟踪的调校,本质而言,旷视AI摄像机的设计是为了给机器看的,因此更关注数据的质量。

同时我们还有另一个指标要求,对场景中的每个人进行有效跟踪,并将最清晰的一张图像传到后台去,减少不必要的损失这是我们最关注的重点。因此我们必须要在前端解决所有问题,当然还包括结构化处理以及周边的增强,一方面给用户带来最大价值(后端处理要求降低),另一方面它可以提供更多的感知信息,增加更多的业务维度。

Q:这款摄像机的芯片是自己开发的吗?

A:我们采用FPGA型芯片,在此基础下进行开发,算法便完全是自己的。实际上我们在业界几款主流芯片中进行了适配,AI芯片都处于第一代产品,无论是算力还是可调整的程度都处于磨合期,FPGA的开放性让我们的算法能发挥得更好。相信在未来随着人工智能在前端计算被理解得更深,芯片的优化会更加好,也能推动芯片更加多元化。

Q:这款AI摄像机的性价比如何?

A:在新兴市场上我们有更大的成本优势。同样的性能,有些厂商的做法是将高性能的GPU与昂贵的芯片融合进去,虽然在性能上会大同小异,但在散热、功耗方面却无法处理得很好。决定摄像机的价值在于算力与算法,这并不是硬件厂商的优势,也许这些厂商的算法是通过两倍的算力,达到算法公司的0.6-0.7的能力,因此只有把算法优化得更好,才能真正降低能耗,实现产品真正落地。

Q:旷视方案的推广模式主要是通过渠道吗?

A:主要是两个维度,一是在全国通过总代的模式向行业客户进行深刻沟通交流,推广方案的落地,二是通过全国的合作伙伴,通过他们覆盖全国的渠道,与他们的项目进行对接与合作。

Q:旷视觉得在安防行业中经营最大的困扰点会是哪些?

A:最大的困扰点在于用户对于智能化的全面理解和认知上。任何行业都有其惯性,从安防而言,本质上的业务维度与公司是一致的,但从行业用户的建设规划上,对智能的考虑其实是逐年调整的,用户对于智能化的认知需要一个过程,尤其是在新技术推广与实际落地之间,就好像当年高清取代标清一样,并不是一帆风顺。当前智能化在行业的推动中,上下游合作伙伴的配套能力、用户对于智能化的认知,都会形成比较大的阻力。另外标准体系规划建设也是一个方面,从国家层面上看,标准体系建设能让行业生态更好地衔接。但由于一方面标准的出台需要时间,另一方面技术发展太快,导致标准出台困难,相信随着行业慢慢发展,更多智能化解决方案的落地,这些空白都将被填补。

Q:如何看待围绕智能安防竞争的态势日趋白热化的现状?

A:当前传统企业在智能安防做得比较好的,也是在上一波安防技术变革的浪潮中成长起来的,模拟转高清之后,市场重新洗牌,现在处于高清转智能的阶段,当年的巨头在规模、体量、资金上都具备优势,但在关键的数字编码技术上积累较弱,加上企业本身的惯性,很难真正调转方向。我们现在和传统安防企业有很好的合作与互动,本质上是竞合关系。但从市场的接触也反馈了两点信息:一是我们面临AI的巨大冲击,二是我们期待技术变革的时间窗口足够长,能够让人工智能的门槛降到足够低,让传统企业可以走上来。但人工智能的本质的出发点并不是摄像机,而是从算法出发,所以这并不是简单地从原来的技术平台与人员架构优势上去重新构建,对于传统企业而言相当吃力。在这股浪潮中经过各自发展,也许会出现另一波巨头,引领智能化落地,改变目前格局。

编后语

安防进入智能化时代是新的一轮由技术迭代更替带来产业格局的深刻演变,一切都充满着未知,也充满着机会以及可以预见的更高门槛和更高层次的技术、市场、资本、人才和理念的竞争。随着摄像机等产品的差异性逐步降低,未来竞争的聚焦点将从传统的硬件以及配套硬件方案中逐步转移,更加取决于对用户业务的系统性需求的理解和把握以及系统性痛点解决方案的落地,行业格局和生态将更加丰富多样,也将给不同场景的用户提供更加有价值的服务。

当前留给传统安防企业的时间已经不多,技术更迭之快已经远超人们的预期,技术门槛降低的时候,相信智能化时代的格局便已然稳定,企业应更主动地去融入到这不可逆转的智能时代中去,并且及时思考和调整自己在智能化时代的定位和价值,毕竟智能泛安防泛视频的市场有着无比广阔的想象空间。

如果您对安防市场有独特见解或新的技术分享,请随时联系我们,共同探讨行业发展的新动向。