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除了监控摄像头,AI安防还能怎么玩?

2019-11-04 07:35:41191

数据显示,中国证券市场规模从2012年的3240亿元增长到2018年的6600亿元,复合年增长率为12.6%。其中,智能证券市场规模也已达到近300亿元,预计到2020年将超过1000亿元。进一步细化,智能安全分支之一的人工智能安全产业在2018年达到135亿元,比2017年增长近250%。

根据其他数据,人工智能将推动证券行业的市场规模在2022年接近1万亿元。可以想象人工智能对安全行业具有战略意义。只是渐渐地,人工智能安全似乎陷入了一个奇怪的圈子。每当提到人工智能安全时,人们往往首先想到各种各样的监控摄像头,这也是AMC智能安全产品展览中的绝对主角。当产品实现时,人工智能安全系统是否只有监控摄像头?

根据功能和用途,安全产品可分为监控、检测、保护等,其中视频监控占大多数。前期数据显示,在我国安防设备市场上,视频监控产品的市场份额已经达到50%以上,成为安防设备系统建设的核心产品。无论是传统安全市场还是当前的智能安全和人工智能安全市场,视频监控摄像机的地位都没有改变。

根据市场研究组织(market research organization)2017年发布的调查数据,2016年安装在公共和私营部门(包括机场、火车站和街道)的监控摄像头数量已达到1.76亿台,预计未来三年将翻一番,达到6.26亿台。此外,idc还预测中国将部署监控摄像头,并表示到2022年将达到27.6亿台。应用场景包括公共安全、交通管理、应急指挥、防灾预警和市政设施的紧急修复。

同时,在公司层面,涉及的安全业务的产品方向主要是基于图像数据,包括监控摄像头、基于摄像头多数据采集的监控平台和大数据平台,以及企业开发的一系列芯片。可以看出,在人工智能安全领域,大多数企业想要做的是使监控摄像机能够在监控级别将被动安全转换为主动安全。

在监控摄像头领域,硬件制造水平几乎被和康微视、大华和时宇瓜分,而算法和软件水平则被华为等大型企业和cv四小龙、比特大陆等新型企业占据。监控摄像头领域已经相当“拥挤”。

不可否认,监控摄像头已经成为人工智能安全的“宠儿”。这里需要提出一个问题。除了摄像头,人工智能安全还有什么?

在世博园区,除了挂在墙上让广场恐惧症患者感到不舒服的摄像头之外,还有一些人工智能安全“宝贝产品”藏在其中,这些产品是在监控摄像头的强力攻击下开发出来的。

在硬件层面,技术有更多的载体。

过去,人们常说“眼见为实和听力是空的”。虽然人们看到的未必是事实,但“看到”的行为被认为是安全行业的重要手段,尤其是在预防和监测环节。

以刑事调查为例。在证人参与调查的情况下,警方有时会通过证人的口头陈述尽可能多地恢复犯罪嫌疑人的面部肖像。这幅肖像将作为一种生物特征,帮助警方更好更快地抓住犯罪嫌疑人。与不容易区分的数据相比,如声音和指纹,可能有缺陷和瑕疵,在寻找人方面,大多数时候,最终的结果取决于人脸特征数据,人脸识别的速度也占主导地位。在人工智能安全领域,视觉人工智能技术是十分必要的,但最终的载体不仅仅是监控摄像机的“红海”产品领域,它还有更多的组合可能性。

以智能安全机器人为例,这是除了监控摄像头之外,许多厂商关注的另一个人工智能安全硬件。与监控摄像机相比,安全机器人是一个人工智能技术综合体。除了基本的视觉人工智能技术之外,它的“身体”还可以配备烟雾探测器、气味探测器等传感器,以及语音人工智能产品。如果安全机器人想拥有攻击能力,制造商还可以为其配备攻击性武器,如强声音传播系统。

在功能上,尽管监视摄像机在识别目标人后会发出主动警告,但监视摄像机的本质最终提供单一的视觉识别和监控。相比之下,安全机器人除了在自主巡逻过程中提供视觉识别和监控服务外,还可以提供声音采集和识别、实时语音、危险气体识别、扩散等功能。此外,机场、仓库、公园、危险企业、银行、商业中心和社区都可以成为安全机器人的检查场所。

此前,华泰证券(Huatai Securities)估计,2018年至2020年,全国对检测机器人的市场总需求约为477亿元,年均需求约为159亿元,相当于变电站检测机器人9000台,市场空间72亿元,配送站检测机器人81000台,市场空间405亿元。其中,电站和配电站只是安检机器人众多场景中的两个。可以想象,这个行业背后的市场规模很大。目前,国内有30多家公司从事这一领域的业务,但这一行业还远未突破,这意味着市场上还有更多的机会。

此外,就便携性而言,监控摄像机是固定的,并且由于其大尺寸和监控问题,安全机器人暂时难以随时随地随身携带。便携式人工智能安全设备也成为一种必要的设备。

在这方面,ar眼镜目前是一种可能的产品。佩戴后,一旦某个设备识别出可疑人员,ar眼镜将自动在警察面前显示可疑人员的性别、身份和其他信息。相关安保人员还可以通过ar眼睛看到墙后和地板下的电缆、管道和其他设备的运行情况。警察也有可能模拟和再现案件,小消防员也有可能在火灾现场实时监控和判断。

像安全机器人一样,由于网络传输延迟、镜头成像技术和不成熟的光学模块等因素,ar眼镜在大规模上还远未成熟。目前,它们仅在小规模使用。目前,只有少数公司在安全领域引入了ar眼镜,由于热度下降,市场发展缓慢。就人工智能安全行业而言,ar眼镜也是一片“蓝色的大海”。

在监视摄像机势利的掩盖下,仍然有很多行业,如安全机器人和ar眼镜,市场很大,没有得到足够的重视。

在软件层面,数据壁垒仍然需要打破。

应该注意的是,上述所有产品功能的实现还需要算法、计算能力、数据和智能网络的实现。

目前,经过近几年的开发、优化和磨合,各种智能算法已经变得更加成熟,满足基本需求不再是问题,计算能力问题也因为人工智能芯片而得到解决,随着5g的到来,智能物联网基于物联网的升级将很快实现,而剩余的数据成为问题。

以公安这个安全领域的重要组织为例。早在2018年,公安部就正式成立了国家公安大数据工作领导小组,并宣布将大力实施公安大数据战略。警方的数据有什么问题?

作为垂直行业,公安领域的数据也有一个“通病”,即人工智能应用只能基于结构化数据进行,而非结构化数据和半结构化数据不能发挥真正的作用。此外,地方警察、警察和数据之间也缺乏相关性,这大大降低了预测、预警和预防的能力和效力。

如何解决这些问题?需要依靠行业知识地图。

知识地图的建立是一件非常困难的事情,它涉及到数据收集、数据清理、数据定义、关系抽取、知识存储、相关性计算等步骤。它不同于一般知识地图,在垂直领域建立专业知识地图更加困难。

然而,一旦知识地图建立起来,肉眼就能看到效果。它将实现实战经验和技术算法的深入集成和转换,使警务更加智能化。例如,为了定位犯罪嫌疑人,警察经常需要检索多个系统来查询数据,然后进行分析和整合。这个过程冗长乏味,耗时费力。基于公安知识地图,在这个过程中消耗的时间和能量将大大缩短,因为在请求发出后,系统可以自动检索相关的案例信息、生成报告或可视化各种线索之间的相关性等。

据艾瑞咨询数据显示,2018年,基于工具的公安知识地图的应用率将达到30%,基于平台的公安知识地图的构建率将达到10%。然而,目前知识地图建设的第一步,即“数据收集”,仍未很好地完成。因此,以下步骤将会遇到一些障碍和困难。

就人工智能安全性而言,计算力、算法、数据和连接是必不可少的。

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