寓揚

2018年3月初，上海灘，在智東西主辦的GTIC 2018全球AI芯片創(chuàng)新峰會上，32位大咖齊聚，圍繞AI芯片、技術(shù)、應用“華山論劍”。大會吸引了來自產(chǎn)業(yè)各界超一萬名觀眾報名參與，9日當天早上7點就有觀眾排起了長隊，參會人數(shù)比預計翻了3倍，現(xiàn)場火爆不已。

在這一輪興起的人工智能浪潮中，最為火熱、最頻繁地被人提起的落地行業(yè)莫過于安防了，6000億元的龐大行業(yè)市場，成為AI、AI芯片落地的必爭之地。智東西也特意推出了“安防智能化變革提速AI芯片賦能機器視覺”，這樣一個AI芯片落地的安防板塊。

其中，來自安防三巨頭之一的宇視副總裁&首席架構(gòu)師姚華，在肯定AI+安防未來前景廣闊的同時，也給當下的AI+安防中潑了一盆冷水，“冷眼旁觀”的分析了當下人工智能與安防融合所面臨的七大挑戰(zhàn)。

一、監(jiān)控，將成為我們的基礎(chǔ)設施

演講一開始，姚華便戲稱到“能在中國深夜擼串有一種深深的優(yōu)越感”，在美國這么晚是不能這么做的，這主要得益于中國有遍布的攝像頭和監(jiān)控系統(tǒng)。

從去年開始，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)、智能、視圖解析、物聯(lián)網(wǎng)等，AI對整個公共安全系統(tǒng)帶來效率提升、功能擴展。

目前國家在公共安全的信息系統(tǒng)方面要求更高了，姚華談到，國家在996號文檔中提出到2020年在全中國建設一個遍布所有區(qū)域的基于攝像機的IoT（物聯(lián)網(wǎng)）網(wǎng)絡，中國只要有人活動的地方就有攝像機，來給我們帶來安全。

“今后，可能除了水、電、路、路燈，還有監(jiān)控，將成為我們生活的基礎(chǔ)設施?！倍c此對應的是我國已經(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，利用AI和大數(shù)據(jù)進行警務預測。此外新一代信息基礎(chǔ)設施的建設中，也會布局大量的攝像頭，也會提升整個存儲能力，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

安防行業(yè)在IT化的過程中，安防IT1.0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化推進到2.0，包括車輛大數(shù)據(jù)、視頻網(wǎng)閘、場景智能。當AI出現(xiàn)的時候，AI正加速安防IT化3.0轉(zhuǎn)型。

姚華分享到，AI進入安防，首先攝像機看得更加清楚，從原來的D1（微光）到現(xiàn)在的8K全天候的超清信息。中國也是全球唯一一個大規(guī)模視頻聯(lián)網(wǎng)的國家，并建設了非常完善的聯(lián)網(wǎng)標準，因此整個安防系統(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)在可以靠機器來看，并且看得效果更加準確。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)。此外機器還要看得“穩(wěn)”，數(shù)據(jù)安全非常重要。因為有了AI，有了深度學習，整個安防IT化正在從2.0到3.0跨越。

總結(jié)來看，就是融合AI后的安防IT化將看得更清、更廣、更準、更穩(wěn)、更懂。

三、AI對安防帶來七大挑戰(zhàn)

在短暫肯定了AI 對安防的價值和意義后，十余年安防行業(yè)的積淀讓姚華對AI與安防的融合看得更加清晰與透徹，盡管AI+安防未來充滿前景，但當下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)”，是因為AI出現(xiàn)以后，攝像機的前端采集，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，包括邊緣計算、云端計算，這個業(yè)務流程都發(fā)生深刻的變化。

具體而言，我們將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)。比如在路面復雜環(huán)境中的智能識別，復雜光線、遮擋、運動狀態(tài)等都是智能識別的“殺手”。此外，在前端算力方面，現(xiàn)在算法還要與硬件進行適配，前端的算力要強，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，應用到各種（極端）場景下穩(wěn)定工作，都是前端的挑戰(zhàn)。

在中國只要有案件發(fā)生，基本38小時就可以找到罪犯，這得益于我們建設了一張非常卓越的“天網(wǎng)”系統(tǒng)。但隨著AI的應用，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，大量小文件導致普通存儲性能下降。AI激活了原始數(shù)據(jù)，導致寫讀需求大幅上升，變成1:1，這對整個硬件系統(tǒng)帶來巨大挑戰(zhàn)。

同時，分析、清洗后產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)，價值大幅提升，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，可能包括性別、年齡等信息，而對車輛的監(jiān)測則包括車牌、車標、車身顏色等，監(jiān)測對象與場景的不同，對多種智能算法并存提出了更高的要求。

姚華以場景不一致對整個機房應用的影響舉例到，在地鐵和商場兩個場景中，地鐵的智能識別需求在我們上下班的高峰期和晚上需要外出采購以及娛樂的時間，商場在開業(yè)期間智能識別使用多，在我們上下班期間不怎么使用，這就涉及一個問題，如何讓后臺的機器和IT系統(tǒng)做到資源的合理分配。

第四，AI在攝像機中產(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)。姚華以他們做過的一個大型游樂園項目為例，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，這很重要。此外，規(guī)模增長的數(shù)據(jù)量帶來系統(tǒng)級的機房空間擴張和投資壓力，這時系統(tǒng)輕量化又十分重要。

第五，AI對安防行業(yè)標準的挑戰(zhàn)。AI進入安防，推動簡單的視頻業(yè)務向復雜視圖信息應用升級。目前來看，每個標準的演化都需要時間成熟。GA/T1400標準很多接口、檢測方法等都需要大量時間來完善。

第六，AI對業(yè)務應用的挑戰(zhàn)。當AI進入安防業(yè)務后，存在業(yè)務的個性化和不確定與業(yè)務廠商產(chǎn)品的標準化矛盾。講到這里，姚華打了一個生動形象的比喻，他稱“喬布斯的iPhone給我們生活帶來多大變化，AI也會給安防帶來多大變化?！?/P>

第七，AI對信息安全帶來挑戰(zhàn)。目前視頻專網(wǎng)缺乏安全準入控制，黑客可輕易入侵核心服務器和存儲。他舉例到，如果淘寶停運一天對我們會有什么影響？難以想象。這對安防帶來巨大的安全挑戰(zhàn)。

結(jié)語：恰逢其時的一盆“冷水”

時下AI芯片可謂紅極一時，不少廠商也紛紛打出口號，今年量產(chǎn)AI芯片，而安防又是AI芯片落地的一個關(guān)鍵點。姚華這一盆“冷水”可謂潑的及時，讓AI安防在火熱的同時，我們清醒認識AI安防存在的挑戰(zhàn)。

安防是一個關(guān)系國計民生的大行業(yè)，針對AI與安防融合的初期面臨的全流程挑戰(zhàn)，需要產(chǎn)業(yè)鏈各方共同協(xié)作，解決當下的痛點性問題，真正推動AI在安防行業(yè)的大爆發(fā)。