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人工智能在安防成功部署的六要素

眾所周知，促成本輪人工智能高速發(fā)展的三要素是數(shù)據(jù)、算力、算法；而來自最新實(shí)踐的結(jié)晶，則還要有產(chǎn)品、工程、方案，六要素齊備才能在安防行業(yè)持續(xù)規(guī)模部署。實(shí)驗(yàn)室里的完美指標(biāo)，應(yīng)用中表現(xiàn)笨拙；營銷名詞很重要，但在行動(dòng)落地上需要摒棄唯指標(biāo)論，建立全面、體系化的工勘指導(dǎo)，建立有效的AI工程質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。

數(shù)據(jù)。安裝在各種場景中的安防攝像機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)24小時(shí)×365天式的全天候的采集，可以源源不斷的輸出海量的數(shù)據(jù)形成訓(xùn)練集，從這個(gè)角度來講，安防行業(yè)以數(shù)據(jù)信息量最大、數(shù)據(jù)層次最豐富的特性展現(xiàn)了在人工智能應(yīng)用方面先天的優(yōu)勢。但是，2016年以前并沒有形成應(yīng)用的分水嶺，原因在于算法和算力在其后的突破。

算法。早期可能核心技術(shù)突破，首當(dāng)其沖的是算法，AI首先要解決準(zhǔn)確性的問題。隨著深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展，相比傳統(tǒng)的模式識(shí)別，這一瓶頸已經(jīng)跨越。圍繞著芯片和算法的討論，已經(jīng)成為安防業(yè)內(nèi)探討人工智能應(yīng)用必備的說辭。然而基于開源的代碼和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，各家采用的芯片和算法大多類似，競爭之道在于如何在開源環(huán)境下塑造核心競爭力。

算力。GPU的出現(xiàn)把訓(xùn)練過程大大縮短。在中美貿(mào)易摩擦引發(fā)“技術(shù)戰(zhàn)爭”后，芯片從原本的資本市場毒藥，變成了資本市場的寵兒。人工智能已然成為資本泡沐的重災(zāi)區(qū)，真正需要填補(bǔ)的CPU、GPU、FPGA技術(shù)空白卻無人問津。筆者認(rèn)同科普作者鐵流的評(píng)論：“萬眾創(chuàng)芯”對(duì)于解決中國缺芯的困局意義有限，我們真正需要的是“萬眾用芯”。正確的方法，也需要十年之功。

產(chǎn)品?；ㄊ胶鲇坪蛯?shí)業(yè)落地的分水嶺，做出來不難，但具備可靠、好用、便宜的特性則非常講究積累。以攝像機(jī)為例，涉及電子、光學(xué)、機(jī)械、網(wǎng)絡(luò)等專業(yè)，僅就機(jī)械部分而言，杭州夏天公路地表溫度高達(dá)70℃，攝像機(jī)金屬護(hù)罩則可以直接攤雞蛋；在非洲因?yàn)殡娏?yīng)不穩(wěn)定，又要考慮寬壓……筆者所在的企業(yè)，也是在每年500萬臺(tái)攝像機(jī)的海量部署上，在不同地域不斷和老天爺戰(zhàn)斗試錯(cuò)，才磨練出“精工之路”。

工程。有用戶在部署AI攝像機(jī)后，效果不良，3個(gè)月都沒有定位出原因，幾乎當(dāng)做普通攝像機(jī)使用。是產(chǎn)品技術(shù)本身還不夠成熟么？用服現(xiàn)場排障表明，安裝的時(shí)候有40%的比例工勘流于形式，點(diǎn)位不符合要求。因?yàn)閿z像機(jī)一般安裝在8米高的燈桿上，所以這項(xiàng)工作也被苦中尋樂，斷章取義戲稱作“爬桿子”。有別于電信、IT在機(jī)房內(nèi)的部署，安防在采集端（即攝像機(jī)）需要適應(yīng)環(huán)境天候的室外部署，爬桿子的水平是人工智能落地的關(guān)鍵。

方案。攝像機(jī)從管理、存儲(chǔ)，到檢索等等，都是方案的一部分。有的廠家完全靠前端智能；有的靠后端的智能，做NVR等設(shè)備；有的在存儲(chǔ)方面做對(duì)應(yīng)的智能，對(duì)應(yīng)的GPU；有的靠中心做對(duì)應(yīng)的服務(wù)器的集群再去做智能；還有的通過云端來做智能……這些都可以算為解決方案的一部分。有以上各部分，再加上AI六要素全面發(fā)力，最終的目的是交付給客戶的系統(tǒng)TCO要低，并且性價(jià)比是最高的，這樣的解決方案才是最優(yōu)的。

圖2：AI對(duì)安防監(jiān)控系統(tǒng)全流程的挑戰(zhàn)，圖示室外和室內(nèi)設(shè)備，具備AI六要素，可靠且TCO優(yōu)秀，才是好的AI部署

后記：AI部署走出實(shí)驗(yàn)室 實(shí)戰(zhàn)爬桿子

安防被認(rèn)為是AI落地的最佳領(lǐng)域，但AI在安防領(lǐng)域的利用率不到1%，就技術(shù)本身來說，宣傳的聲音很大，其實(shí)離落地還非常漫長，因?yàn)閺目茖W(xué)（從0到1）到工程（從1到N）都是很漫長的。安防行業(yè)AI工程化落地的挑戰(zhàn)很大：比如在實(shí)驗(yàn)室里面做一個(gè)測試，圖片質(zhì)量非常高，但它只是實(shí)驗(yàn)室的一種結(jié)果；在街道上條件多變、人來人往，如果圖片像素質(zhì)量有差距的話，基本上連30%可用的水平都很難達(dá)到。所以從實(shí)驗(yàn)室90%的水平，到克服實(shí)際場景中30%的水平，其間是一個(gè)從科學(xué)到工程的過程。這過程可能很漫長，所以AI遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有到一個(gè)非常樂觀的大規(guī)模應(yīng)用的時(shí)代。

人工智能是一個(gè)好故事，但更需要?jiǎng)?wù)實(shí)爬桿子，看到和得到之間，有兩個(gè)字叫“做到”，做不到就是陷阱，做到了就是機(jī)會(huì) 。在產(chǎn)品成功的所有要素中，實(shí)戰(zhàn)中經(jīng)受磨礪并快速迭代居第一位，大方向正確即可切入，剩下看迭代能力和糾錯(cuò)機(jī)制。

對(duì)于產(chǎn)品和工程化的深度理解和實(shí)踐，是一個(gè)國家在人工智能科技發(fā)展進(jìn)程中的精神氣質(zhì)。在人工智能時(shí)代，能不被AI花式忽悠，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和解決方案的迭代、升級(jí)和跨越式發(fā)展，最理性最有未來。

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