AI安防下半場(chǎng)，智能「向前」

任一市場(chǎng)，隨時(shí)代而變，時(shí)間的意義，便不同尋常。

安防行業(yè)在2002經(jīng)歷產(chǎn)品數字化變革后，2005開(kāi)始智能初探，那時(shí)智能視頻分析大多以移動(dòng)偵測為主，應用差強人意。到了2016年，AI安防元年開(kāi)啟，開(kāi)始了智能探索，技術(shù)日臻完善。時(shí)至2020，AI安防已進(jìn)入下半場(chǎng)，技術(shù)下沉后，考慮更多的是AI如何與市場(chǎng)全面無(wú)縫對接，如何適應場(chǎng)景，賦能千行百業(yè)，做深垂直應用。

可見(jiàn)，安防市場(chǎng)對智能，一直有渴望。何為智能，難一概而論，不像高清有明確技術(shù)標準。

正由于概念的不固化，智能在不同時(shí)期有特定價(jià)值。用發(fā)展的眼光看當下的智能，才合適。于是，二個(gè)問(wèn)題浮出，為什么行業(yè)需要智能，需要什么樣的智能，也就是說(shuō)，智能應有的模樣與最佳落腳方式。

盛世下，說(shuō)安防，最繞不開(kāi)的熱詞，便是智能。

2020，新十年的開(kāi)啟，智能安防也有了新的征途。蛻變與變革，是這場(chǎng)征途的真實(shí)寫(xiě)照。

瞄準智能世界，智能安防增量巨大

說(shuō)智能世界，或許還遠，或許也近?！傲_馬非一日建成”，智能世界是一個(gè)體系變革，瞄準智能世界，建設步伐需一步一個(gè)腳印。而智能世界與智能安防，息息相關(guān)。同時(shí)，2020新基建成風(fēng)口，風(fēng)口之下，皆為商機。

從大勢上看：安平行業(yè)仍是智能安防主戰場(chǎng)。預測到2025年，安平領(lǐng)域全球約50$億市場(chǎng)空間。在這里，傳統安防頭部企業(yè)“死磕”；安防新貴們相繼將以戰略級來(lái)此攻城拔寨；AI初創(chuàng )企業(yè)以“城市大腦”形成中樞到端側征戰布局；還有諸多以平臺+行為分析的新進(jìn)企業(yè)都在安平領(lǐng)域，一爭高下也寸土不讓。

交通行業(yè)智能需求僅次于安平，這一細分市場(chǎng)蛋糕也分外誘人。從2016年起對車(chē)輛屬性識別成為主流應用，最近智能非現場(chǎng)執法、全息路口、高速公路自由流收費都是智能安在交通的新體驗。

到2025年，泛園區市場(chǎng)的智能化市場(chǎng)可參與空間達到113$億，約占總空間的42%，其中在行業(yè)園區、智慧商業(yè)都有較大的可參與空間。而其他行業(yè)也在智能加持下遍地開(kāi)花。智能在安防，“千樹(shù)萬(wàn)樹(shù)梨花開(kāi)”。

千行百業(yè)，構成世界，千行百業(yè)智能化，就是智能世界，對于智能安防如何掘金“新藍?！?，又是一段征程。

這時(shí)代，智能應有的模樣

智能是一發(fā)展物，進(jìn)入AI安防的下半場(chǎng)，智能開(kāi)始質(zhì)變，這源于技術(shù)本身，也源于市場(chǎng)驅動(dòng)。

智能安防，算力、算法與數據是最為關(guān)鍵的三要素。

算力之于智能，如同發(fā)動(dòng)機之于汽車(chē)，動(dòng)力澎湃方可馳騁。在A(yíng)I安防下半場(chǎng)，算力可謂是產(chǎn)業(yè)智能升級改造的第一要素。過(guò)去十幾年間，安防依靠CPU和DSP做淺層異構計算配合，只能完成簡(jiǎn)單周界和單目標檢測，現在依靠CPU、GPU或者FPGA等芯片完成智能攝像機算法的運算。

隨著(zhù)算力大幅提升，原先需要幾個(gè)月才能完成的深度訓練迭代，現在只需要幾個(gè)小時(shí)便可完成。同年，華為智能攝像機X系列登場(chǎng)，是業(yè)界首款具備16T澎湃算力的前端產(chǎn)品，得益于強算力，該機將算力進(jìn)行最優(yōu)分配，輕松實(shí)現對非智能攝像機的智能一拖八改造。從計算能力分析，0.66T能識別不超過(guò)二十張人臉，而4T算力能識別5百多張人臉。面多不同場(chǎng)景，要承擔智能的訓練、推理和數據的挖掘等一些列“神操作”，都需匹配相應的算力。

當然，2020依然是1\2T算力產(chǎn)品為主，如果要拔高和拓展智能能力，算力是“硬核”，這也是安防企業(yè)要創(chuàng )新智能產(chǎn)品發(fā)力點(diǎn)，強悍于“芯”就是此理。只有超強算力為支撐，在前端，攝像機通過(guò)AI芯片具備足夠算力，為智能算法和應用提供高效運行環(huán)境。同時(shí)在邊緣和中心，超強算力也為海量視頻、圖片、數據的深度解析和大數據碰撞、檢索提供算力保障。

如果將算力簡(jiǎn)單理解為計算能力，那么算法就是解決問(wèn)題的方法。以前，傳統攝像機或者偽智能產(chǎn)品，面對復雜場(chǎng)景，束手無(wú)策，難以勝任用戶(hù)個(gè)性化需求等，這些其實(shí)就是算法瓶頸問(wèn)題。在超強算力支持下，算法也越發(fā)成熟。

在A(yíng)I安防下半場(chǎng)，算法就是服務(wù)場(chǎng)景來(lái)做落地應用，并以此形成智能安防解決方案，只有在場(chǎng)景不斷豐富和應用不斷深入，更多成熟可用算法才可融入到業(yè)務(wù)應用中。如平安城市，業(yè)務(wù)需求早已從單一的管控到城市治理階段。

此外，如果一個(gè)硬件只有一種算法，或者說(shuō)硬件植入的算法不能延展，那對于智能安防將是一個(gè)桎梏。因為一個(gè)智能算法需要大量數據進(jìn)行訓練和標注，智能安防場(chǎng)景千千萬(wàn)，而且還需應對全天候。華為之所以要做HoloSens Store簡(jiǎn)單理解就是讓工程項目從算法加載到場(chǎng)景應用，無(wú)縫連接。只需要在HoloSens Store網(wǎng)站上選擇自己的設備型號和場(chǎng)景需求，就能匹配到合適、高質(zhì)量的算法，一鍵部署到設備上。

智能與數據，就如同智能高清是個(gè)組合詞，誰(shuí)都離不開(kāi)誰(shuí)。

智能+數據=業(yè)務(wù)的無(wú)限可能。舉例來(lái)看，在平安校園中，通過(guò)機器視覺(jué)和大數據分析等AI手段，盡可能將一切關(guān)乎于安全的數據都進(jìn)行匯集，形成平安校園視頻大數據應用（黑名單聚集預警、行為異常提示、在/離校失聯(lián)預警、陌生人徘徊預警……），為校方提供趨勢性的研判，在事情未發(fā)生之前就形成可視化的研判軌跡，實(shí)現從事后查看到事前預警的根本轉變。

總之，進(jìn)入AI下半場(chǎng)，智能安防需要強算力做基礎支撐，算力看似夠用其實(shí)是開(kāi)發(fā)利用程度遠未達到市場(chǎng)所期；算法方面應能按需加載，一機適配多重算法；在智能力方面應該會(huì )思考，而不是僅僅識別就是智能的全部。從被動(dòng)防御到主動(dòng)預防，這是這個(gè)時(shí)代給予智能安防最為現實(shí)的課題。華為智能安防ICAN智能指數之所以備受行業(yè)關(guān)注與熱議，就是因為重構了安防行業(yè)的智能想象，也為智能在安防做出了循序漸進(jìn)的規劃。在這個(gè)指數中，AI安防下半場(chǎng)不再是停留于描述級的智能，而是在診斷級和預測級智能力方面，做自我進(jìn)提升與進(jìn)化。

AI安防最佳落腳點(diǎn)，智能前置

安防全面進(jìn)入智能時(shí)代，已成共識。但，長(cháng)久以來(lái)，智能向前，還是往后，是行業(yè)辯題。當時(shí)間來(lái)到2020，進(jìn)入AI安防下半場(chǎng)后，前后之爭，答案已見(jiàn)分曉。

從市場(chǎng)數據看，2019相較于2018，前端智能化增速極為明顯，占比增長(cháng)100%；在細分市場(chǎng)，安平和交通前端智能化滲透率最優(yōu)，新建市場(chǎng)占比10%，其他行業(yè)前端智能化占比3%。

智能在安防，無(wú)非兩種解決方案，前端智能還是后端智能。前端智能化，就是將AI功能集成到智能攝像機，對視頻數據做結構化或半結構化處理，并將處理結果移至后端。

當下時(shí)代，前端智能，優(yōu)勢凸顯：

其一，智能世界需要萬(wàn)物感知，而智能攝像機就是絕佳“抓手”和“眼睛”。華為認為，智能攝像機本身就是全息感知的HUB，將各類(lèi)傳感信息匯入分析，賦予攝像機不再是單一的功能節點(diǎn)，它將會(huì )成為連接世界的萬(wàn)物感知中心節點(diǎn)。

其二，智能分析力、適應力更強。通常智能分為識別類(lèi)（偏向于對靜態(tài)場(chǎng)景的分析處理）、行為類(lèi)（側重于對動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的分析處理）和診斷類(lèi)（偏向于圖像質(zhì)量本身診斷和調優(yōu)）智能分析。

前端智能的低延時(shí)感知特性，在智能業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性高的場(chǎng)景，前端智能秒級實(shí)時(shí)響應，可以直接采集人臉、車(chē)牌等關(guān)鍵信息和交通違章檢測、防區入侵檢測等動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的分析處理，幫助客戶(hù)高效抽取視頻中關(guān)鍵信息，形成算法融合和實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)；對于視頻感知，前端智能提供極致圖像，提高提高智能識別率，降低智能安防的漏抓誤報；提升效率后，前端智能場(chǎng)景適配性和適應性更優(yōu)，裸數據分析，智能識別率更高。

正是由于前端智能可以在端側進(jìn)行各種智能分析，對各種異?，F象報警，可以及時(shí)給中心信息提示，以便用戶(hù)可以及時(shí)做出相應反應。從傳統的事后查閱錄像到事中及時(shí)響應，可以大大提高智能的事前能力。

其三，降低帶寬與存儲空間。在后端做智能，無(wú)論視頻流是直接從前端獲取還是從流媒體服務(wù)器轉發(fā)，都會(huì )相應增加帶寬消耗。隨著(zhù)智能攝像機點(diǎn)位不斷增多，帶寬占用將成比例增加，容易造成傳輸系統的壓力。而前端智能只是將分析結構傳輸至后端，占用帶寬資源較少。同時(shí)，前端智能無(wú)需將視頻數據遠程壓縮傳輸，可以為后端提供更高清、高質(zhì)量的現場(chǎng)畫(huà)面，更出色的成像效果也大大提升了后端資源利用率，節省中心部署空間。

以華為HoloSens SDC為例來(lái)看，具備高性?xún)r(jià)比，在算力利用率和機房空間上壓縮成本。由于前端智能減少傳輸帶寬，交通流量攝像機只需流量信息，無(wú)需視頻和圖片數據，客流流量攝像機，也只是提供流量信息，不產(chǎn)生其他數據。

華為基于深度學(xué)習對視頻編碼優(yōu)化，在保障視頻畫(huà)質(zhì)、觀(guān)看體驗更好情況下，對視體積大幅瘦身，可節省50%以上傳輸帶寬和存儲成本，也能提供4K或更高分辨率本地抓圖和2MP/4MP視頻上傳，兼顧智能應用和態(tài)勢監控需求。

其四，AI要大規模落地做應用，工程方面的問(wèn)題不得不考慮，這意味著(zhù)場(chǎng)景需求的準確定義和算法疊加的不斷進(jìn)步，來(lái)解決碎片化問(wèn)題。華為HoloSens SDC和HoloSens Store應運而生，舊項目如何對接新項目，甚至是變舊為新是工程商們關(guān)心之事。

之前也提到，AI算力普惠到普通攝像機可以通過(guò)算力分配和算法的動(dòng)態(tài)加載讓其適應智能場(chǎng)景。華為智能安防在普惠AI，智能1拖N攝像機就是為了將非智能產(chǎn)品進(jìn)行智能化改造；前不久顛覆傳統的華為“四無(wú)”生態(tài)型新款攝像機問(wèn)世，再一次將行業(yè)關(guān)注目光重新聚焦于前端智能化。

所謂“四無(wú)”生態(tài)，即無(wú)電、無(wú)網(wǎng)、無(wú)光和無(wú)現場(chǎng)運維，對于工程安裝幾乎不可能實(shí)現的場(chǎng)景，對于水利、能源等場(chǎng)景具有極強的適應性。

在A(yíng)I安防的下半場(chǎng)，華為是徹頭徹尾的變局者，他們智能攝像機有三大全新特質(zhì)：AI新架構、算力換圖像、全息數據感知。今年五月在錢(qián)塘江畔華為機器視覺(jué)推出5款重磅攝像機產(chǎn)品，可見(jiàn)華為在前端智能化方面的決心與魄力。之于華為，智能讓攝像機成為“新工具”，在我們熟知的“舊行業(yè)”中，重新碰撞出智能的火花。

共生之道：前后協(xié)同智能更高效

誠然，前端智能是大勢所趨，但在云邊端構架中，智能的前與后，二者不是對立關(guān)系，更多是協(xié)同。這利于各自發(fā)揮所長(cháng)，補己之短，讓智能更為高效：數據碰撞，多維數據碰撞，創(chuàng )造更大價(jià)值；集群聯(lián)網(wǎng)：通過(guò)大規模集群，構建超級算力與超級存儲；資源共享：共享數據信息，打破信息孤島。華為機器視覺(jué)倡導全棧智能，就是此意。如此，安防在A(yíng)I世界才能闖蕩出別樣的精彩。

2020，進(jìn)入AI安防下半場(chǎng)，前端智能是“智”同道合后的行業(yè)共識。智能，讓安防“變大”，讓世界“變小”！