人工智能浪潮对警用、安防企业有何影响？如何应对？

    警用装备网讯：1956年在达特茅斯会议上首次提出了人工智能概念，经过60年的发展，人工智能(AI)发展迅速，已经开始改变人们的生活。从技术角度来讲，人工智能正在从以下四个方面卓有成效：计算智能、感知智能、理解智能、自我行动智能。这几年人工智能正进入到快速发展阶段，并成为了发达国家、科技巨头新的发展方向。2017年7月8日，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，标志着中国人工智能发展被提升到了国家战略层面，《规划》中提到了人工智能将成为中国经济发展的重大战略机遇，未来将要着力构建我国人工智能的先发优势。

　　人工智能技术在安防领域的发展应用

　　在市场与政策双爆发的大背景下，安防产业将迎来人工智能技术的全面落地，也将会是人工智能技术爆发式增长的主要领域之一。经过30多年的发展，中国安防产业已经具备了人工智能技术落地、成长的基础设施环境和一定的市场容量，主要体现在视频结构化技术、生物特征识别和物体特征识别三个方面。

　　首先，“视频识别”技术设置快速发展，中国安防产业前端视频设备已逐步实现智能化，安防产业基础设施建设较为完善。目前全国有将近1.5亿台视频监控摄像头，未来实现城镇全覆盖，还要有3-4倍的增量。另外，智能手机普及率已达到58%，总数量接近7亿部，大多数手机都可以使用视频、摄像功能。因此，庞大的视频用户为“人脸识别”等高级视频识别技术的快速应用提供了广阔的用户基础。

　　其次，市场需求旺盛。以往人员查找主要通过面对面的核对、身份信息验证等较为传统的方式，不仅效率低、消耗资源多，关键的一点是传统手段以人为核心，人员的经验、责任心、精神状态和心理活动成为了主导因素。这也就是人员“安检”风险长期保持在稳定水平，难以大幅降低的最主要原因。因此，对于类似人脸识别等视频技术就产生了较为强劲的需求，再加上技术的进步为智能化的视频技术的逐渐落地创造了条件。深度学习技术的突破提升了数字化算法的性能，GPU服务器、FP技术不断成熟，使用成本不断降低，使其在计算加速方面得到了大面积的推广，推动了技术进步。几方面原因综合发力，缔造出了人工智能+计算机视觉技术的新应用——视频结构化。

　　除此以外，人工智能还将助力生物识别技术在安防领域的应用。通过“互联网+大数据”与生物传感器、生物统计学、光学、声学等原理相结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。当前，指纹、人脸、虹膜三种识别是应用较为广泛的生物识别方式。其中指纹作为接触性的识别方式在安防领域中应用最为广泛，技术也相对成熟，但在实际应用方面存在一定的局限性：对于指纹残缺不全或无法使用指纹的情况该技术难以奏效；指纹容易被复制或盗取，存在一定的安全隐患；建立指纹数据库也需要较长时间，不仅投入的资源多，维护成本较高，便捷性较差。人脸识别和虹膜识别作为非接触性识别的方式，具有其独特的优势。人脸识别的优势在于便捷性比较好，不用被采集对象的配合，可以自主采集，采集场合也比较方便，但是受外界条件影响较大，受到表情、光线、图像像素等因素影响。虹膜识别准确度最高，唯一性最强，未来三项技术的综合应用成为生物识别+安防的主要技术发展趋势。

　　据报道，未来3年，澳大利亚机场将升级生物识别系统，旅客从进入机场到达安检口岸的全过程中通过设置不同的场景、广告、艺术雕塑吸引旅客的关注，同时采用视频跟踪定位、人脸识别等多种技术，采集个人信息。当旅客到达安检口岸后只需要验证指纹，系统综合比对指纹和生物信息，几秒钟便可以完成身份验证，不仅提高了通关效率，而且旅客也无需再经历反复的盘问和询查，有了回家的感觉。

　　人工智能给安防产业带来的变革

　　除了以上的技术应用外，多元化的人工智能技术未来还将不断的引入到安防行业，成为行业不断发展和前进的动力。作为安防需求较为集中的领域：公安、交通、楼宇、民用安防将会成为“人工智能+安防”的主要应用场景，其受到的影响深远且意义重大。

　　在公安领域，出于对社会维稳的需要，公安部门需要在海量的视频信息中发现犯罪嫌疑人或目标的线索。人工智能在视频的特征提取、内容理解方面有着技术上的优势。前端摄像机内置人工智能芯片，通过视频识别技术对视频场景进行实时的跟踪分析，动态监测目标、识别人、车、物等信息属性，并通过网络传递到后台数据中心进行分析存储。汇总的海量城市级信息，再利用强大的计算和智能分析能力，对嫌疑人的体貌特征、行动轨迹进行分析，给出最佳线索建议，一旦锁定了目标的轨迹就能大大缩减嫌疑人的追踪时间。同时智能系统还具备强大的交互能力，还能与办案人员进行语言沟通，提升案件办理的专业水准和准确度。

　　在交通领域，在智能交通建设的过程中交通网络的规模不断扩大，大规模的交通联网汇集了越来越多的车辆通行信息，管理好车辆通行对于智慧城市、智慧交通建设有着重要的意义。通过人工智能技术可实时分析道路交通流量，自动调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升道路通行效率。“人工智能+安防”已经成为智慧城市的核心枢纽，实时掌握着城市道路通行车辆的轨迹，停车场的车位信息以及小区的停车信息。经过综合分析提前预测交通流量变化和停车位数量变化，合理疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、CBD商圈的大规模交通联动，提升整个城市的运行效率，为居民的智慧出行畅通提供保障。

　　在智能楼宇领域，“人工智能+安防技术”也会使得建筑物变得更加智慧，通过综合控制建筑的安防、能耗，对于进出大厦的人、车、物进行监控和定位，区分楼内人员与外来人员，侦测大楼的能源消耗，使得大厦的运行效率最优，延长大厦的使用寿命。通过“人工智能+安防技术”汇总整个楼宇的监控信息、门禁记录、人员信息，在门禁刷卡时比对通行卡信息及刷卡人脸部信息，检测出盗刷卡行为，还能区分工作人员在大楼中的行动轨迹和逗留时间，发现违规探访行为，确保核心区域的安全。

　　如何应对人工智能化浪潮的来袭？

　　以上谈到的都是人工智能技术在安防领域的应用以及给安防产业带来的变化。作为安防企业，如何应对来袭的人工智能化浪潮？如何利用人工智能技术助力自身发展？除了技术进步以外，人才是不可或缺的必要条件。

　　2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中对中国人工智能技术人才现况进行了分析。总的来看，中国相关人才紧缺、缺口之大为世界前列。现阶段，中国在发展人工智能领域更多地依赖于海外人才的引进，国内本土人才尤其是高层次的人才十分稀缺。近十年的数据表明：中国资深人工智能从业者与美国发达国家相比差距依然很大，随着工作年限的增加，中美人才比例的差异越来越大。高级人才的欠缺制约着中国人工智能领域的发展速度，受此影响，安防产业的AI人才的供给已经跟不上智能化产品和技术的研发步伐，具有技术创新能力和商业头脑的复合型人才更是稀缺。

　　因此，安防企业应将人工智能人才的引进，提升到企业战略层面。完成人才开发计划的顶层设计工作，建立相应的资源配置计划，依托地区、国家的资源平台，与国家人才战略发展步调一致。我国安防企业在制定人才发展战略过程中，要注重应用多元化的获取渠道，除了正常的人员招聘以外，还要将目光放到海外市场，通过走出去，实现产能合作、产业技术升级等多种途径实现对人才的“收购”。通过并购可以将人力资源整建制纳入麾下，保证人员结构完整，知识结构完整，研发体系完整。更主要的是研发课题、专利技术、专利使用权等系列“软资源”的获取，可以帮助安防企业实现“跨越式”的发展。

　　除了外招聘以外，还需要注重本土人才资源的开发。中国优秀的人工智能人才多数都在高校研究所工作，随着该领域的不断发展，商业化的运作氛围不断增强，如今正在形成从各大名牌高校及研究所向优秀企业“人才回流”的浪潮。根据这一趋势安防企业应该突出自身优势，招聘与合作双管齐下，获取人才资源。对于安防企业来讲，强大的计算机能力和巨大的数据库资源是从事技术研发的必备条件，也是吸引高校人才资源的价值核心。因此，安防企业应着力打造自身的大数据平台，提升数据库容纳、采集和计算能力，加强和推动与高校和研究所之间的合作，以招募、聘用、兼职顾问等多种形式获取人才资源，分享研发成果，建成一条校企合作的有效途径。

　　总体来看，人工智能为中国安防产业打开了一扇窗，在通往未来的道路上，还有诸多障碍和困难需要克服。安防产业还需要不断超于自身，具备自主化和个性化的人工智能核心技术，才能解决安防领域日益增加的需求，为安防用户提供更好的人工智能产品，提升整个安防领域的智能化水平，推动安防产业的升级换代。

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