當然，AI初創(chuàng)企業(yè)入局為安防行業(yè)帶來了智能化的技術與信息，讓安防行業(yè)智能化的進程縮短了很長的時間，同時在技術層面少走了很多的彎路。以商湯科技、曠視、云從科技、智慧眼、云天勵飛等為首的AI初創(chuàng)公司帶給安防行業(yè)最主要的影響打破了以往視頻監(jiān)控智能化發(fā)展已經(jīng)觸及的應用天花板，正在逐步實現(xiàn)公安行業(yè)一直對視頻監(jiān)控夢寐以求的“事前預警事中控制”的訴求。

不僅如此，AI初創(chuàng)企業(yè)的入局也改變了安防行業(yè)的競爭格局。AI初創(chuàng)企業(yè)的入局也讓安防行業(yè)的競爭格局變得越發(fā)的復雜。無論是芯片、算法，還是做產(chǎn)品化的，甚至做解決方案的企業(yè)等等。不管是哪一類公司，對傳統(tǒng)安防廠商來說，既有合作，更存在著競爭。AI創(chuàng)業(yè)公司擁有算法核心技術，但必須要落實產(chǎn)品化，要提出結合實際的解決方案。這就使得他們必須要深入到行業(yè)，甚至要深入到具體產(chǎn)品的細節(jié)，這些是傳統(tǒng)安防企業(yè)擅長。針對安防行業(yè)存在大量的無法自己投入開發(fā)算法的普通安防企業(yè)，可以與AI創(chuàng)業(yè)公司進行合作實現(xiàn)共贏。

技術及應用領域

從技術應用及場景來看，目前AI在安防領域的應用主要還是涉及對人臉、車輛的識別，包括生物特征識別技術、大數(shù)據(jù)及視頻結構化技術等。其中，生物特征識別包含了指紋識別、虹膜識別、人臉識別、步態(tài)識別等，前兩個主要應用于特定場景的身份認證居多;而關于視頻結構化技術，目前則主要融合了機器視覺、圖像處理、模式識別、深度學習等人工智能技術，這也是視頻內容理解的基礎。

近年來安防視頻監(jiān)控向高清化與網(wǎng)絡化發(fā)展是實現(xiàn)安防智能化的大前提，一方面，高清監(jiān)控設備傳遞回來高清監(jiān)控圖像，才有可能對畫面上的各種細節(jié)(人臉、車牌號等)進行識別;另一方面，網(wǎng)絡化監(jiān)控設備采用云端存儲，傳遞實時圖像，為實時動態(tài)分析提供基礎。另外，海量視頻數(shù)據(jù)采用人眼識別難度越來越高IVA采用計算機視覺結合人工智能，對圖像進行智能分析，使得安防大數(shù)據(jù)分析成為現(xiàn)實。

而此時，對于安防企業(yè)來說，就要借助基于GPU開發(fā)的模塊既能夠滿足圖像處理要求，又適合于處理計算密度高、邏輯分支簡單的大規(guī)模數(shù)據(jù)并行負載，將會成為進行海量視頻數(shù)據(jù)結構化處理的關鍵。首先，GPU能將3D模型的信息轉換為2D表示，能夠實現(xiàn)視頻圖像的結構化處理;其次，隨著GPU的飛速發(fā)展，在浮點運算、并行計算等部分計算方面，GPU可以提供數(shù)十倍乃至于上百倍于CPU的性能。因此以圖像視覺為核心并具有海量的數(shù)據(jù)源以及豐富的數(shù)據(jù)層次的安防監(jiān)控領域正是GPU發(fā)揮其圖像處理以及高性能通用計算的用武之地。

行業(yè)應用角度來看，目前智能安防在公安、交通、樓宇、金融、工業(yè)、民用等多個領域都有應用場景。比如，公安領域，主要涉及到圖偵、實戰(zhàn)、預判三層應用以滿足其事前、事中、事后的實際需求;交通領域，未來通過建立城市大腦，利用AI技術可實時分析城市交通流量、調整紅綠燈間隔、縮短車輛等待時間等，以合理調配資源提升城市道路的通行效率;智能樓宇，利用AI技術可以綜合控制建筑的安防、能耗，同時對進出大廈的人、車、物實現(xiàn)實時監(jiān)控以確保核心區(qū)域的安全。