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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   來源:http://www.www.qqhrchina.com/   閱讀次數:1167
             據艾瑞咨詢統計,2018年中國人工智能賦能實體經濟各產業的份額中,“AI+安防”占比超過50%。中山監控工程表示人工智能在安防行業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,據艾瑞咨詢披露,2018年,我國AI+安防軟硬件市場規模達到135億元,部分頭部安防廠商AI業務在總營收中占比從大約4%提升至超過8%,部分典型AI公司安防業務則占接近一半的營業收入。2018年城市公共安防中AI滲透率達到2.6%。預計2019年市場仍將保持高增速,到十三五收官之年2020年增速開始穩定,屆時市場規??蛇_到453億元(城市公共安防AI滲透率達到11%).2022年市場規模有望突破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開了一個好頭,落地好,增速快,但并不意味著人工智能在安防行業的發展過程一帆風順,發展前路一馬平川,有很多的挑戰和問題需要解決。以下從工程化的挑戰、標準化的缺失和AI需求的碎片化三個角度闡述當前面臨的問題和挑戰。
          工程化的挑戰
             縱觀目前安防+AI落地好的場景,工程屬性的問題解決得好是必要條件,前端的工程屬性包括布點、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的應用是一個典型的AI落地場景,人工智能最早在安防行業落地就是叭ITS開始,前端的卡口和電警等設備,被明確地定義了工程屬性參數,在停止線后多少距離布點、抓拍點至立桿距離多少,配什么樣的鏡頭,抓拍幾車道,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,可以最大程度地滿足客戶的需求。從ITS衍生的出入口停車場車輛管理系統,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。反過來思考,如果離開或者弱化這些工程化屬性實施的可能性,人工智能在安防行業的落地還能繼續發揮優勢嗎?首先,強調工程化本質上沒有錯,工程上意味著場景的準確定義和人工智能的可實施可復制;其次,算法的不斷進步,以及用于算法訓練的場景素材不斷豐富,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;再次,客戶調整需求和對人工智能的期望值,比如使用兩個泛智能的攝像機,代替一個工程屬性極強的專業智能攝像機,抓拍率也許可以達到同樣的效果,但降低了工程實施的難度和整體TCO。
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