如果提起大數(shù)據(jù)，在安防行業(yè)里很多人腦海中第一時(shí)間都會(huì)跳出蘇州科達(dá)這家企業(yè)，在近幾年的安博會(huì)上，科達(dá)開始了一系列的布局，從2014年的“你好，大數(shù)據(jù)”，發(fā)布感知型攝像機(jī)，到2015年的“走進(jìn)機(jī)器識(shí)圖時(shí)代”，發(fā)布安防大數(shù)據(jù)平臺(tái)，到2016年的“大數(shù)據(jù)，用起來” 演繹視頻大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)的實(shí)踐成果，再到今年的“AI上大數(shù)據(jù)”，展出了端到端的AI賦能產(chǎn)品和視頻大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，為行業(yè)人士帶來了基于公安、檢察院、法院、智能交通等眾多行業(yè)的最新產(chǎn)品與解決方案。
科達(dá)市場(chǎng)總監(jiān)劉志強(qiáng)表示：“安防智能化原來一直沒有相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)，但現(xiàn)在相關(guān)部門已經(jīng)在完善這部分標(biāo)準(zhǔn)的空白，2017年5月，公安部批準(zhǔn)發(fā)布了GA/T1400 有關(guān)視頻圖像應(yīng)用的系列標(biāo)準(zhǔn)，其中便包含了視頻庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，對(duì)前端攝像機(jī)及后端服務(wù)器等視圖信息采集設(shè)備或系統(tǒng)所提供的視頻片段、目標(biāo)圖片、特征數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式標(biāo)準(zhǔn)以及接口協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了定義，包括人的特征、車輛特征、行為分析等，此外，公安部也在規(guī)劃人臉人像識(shí)別等智能分析系統(tǒng)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，讓視頻分析有標(biāo)準(zhǔn)可依?！?/p>
對(duì)于這幾年取得的成果，在安博會(huì)前夕科達(dá)總經(jīng)理陳衛(wèi)東總結(jié)道：“科達(dá)將依托多年的行業(yè)積累，以算法為基礎(chǔ)，以應(yīng)用為驅(qū)動(dòng)，從廣度和深度兩個(gè)層面，推進(jìn)AI在不同行業(yè)的實(shí)戰(zhàn)化。”
智能分析標(biāo)準(zhǔn)將進(jìn)入規(guī)范化階段
“我們的產(chǎn)品融合了大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)?！边@是本次安博會(huì)上，筆者跑完展會(huì)后聽得最多的一句話，雖說許多技術(shù)大牛已經(jīng)指出，其實(shí)很多情況下只不過是用hadoop跑個(gè)腳本便能對(duì)外 “定義”自身進(jìn)入智能化，但在這個(gè)“講眼球”的時(shí)代中，卻能吸引住人們的關(guān)注，這是智能化缺少嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生的問題。
科達(dá)市場(chǎng)總監(jiān)劉志強(qiáng)表示：“智能化一直沒有相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)，但現(xiàn)在相關(guān)部門已經(jīng)在跟進(jìn)這塊標(biāo)準(zhǔn)的空白，相信很快便會(huì)推出視頻庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)，主要規(guī)范前端攝像機(jī)及后端服務(wù)器所提供的特征數(shù)據(jù)，包括人的特征、車輛特征、行為分析等，讓視頻分析有標(biāo)準(zhǔn)可依?！边@意味著未來行業(yè)所有涉及到智能分析的部分，都會(huì)按照統(tǒng)一格式進(jìn)行識(shí)別與執(zhí)行，讓用戶方便用到這些結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
AI上大數(shù)據(jù)
人工智能與人的智能最大的區(qū)別在于，人腦只需經(jīng)過簡(jiǎn)單幾次的教導(dǎo)便能準(zhǔn)確識(shí)別出相應(yīng)的事物，但機(jī)器卻不同，必須通過在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行不斷深度訓(xùn)練，因此說智能是建立在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上是無需置疑的。
深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)之間具有密切的聯(lián)系，圍繞這層聯(lián)系，先知先覺的安防企業(yè)已經(jīng)提早布局，做好了相應(yīng)的技術(shù)儲(chǔ)備，科達(dá)便是如此。在本次安博會(huì)上，科達(dá)向人們展示了在AI前端、大數(shù)據(jù)平臺(tái)以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用三個(gè)領(lǐng)域的最新成果。
AI前端：包括感知型攝像機(jī)和移動(dòng)終端兩大類。通過AI賦能，這些前端不僅能夠采集實(shí)時(shí)視頻，還能抓取視頻中人員、車輛的目標(biāo)快照，并提取這些目標(biāo)的特征，將視頻變成計(jì)算機(jī)能夠處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)平臺(tái)：包括云計(jì)算、云存儲(chǔ)、深度學(xué)習(xí)、視圖庫(kù)四個(gè)部分。AI前端采集的視頻、圖片以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)入大數(shù)據(jù)平臺(tái)，進(jìn)行存儲(chǔ)和深度的二次分析，分析后的圖片、短視頻以及結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)匯入視圖庫(kù)，形成完整的視頻大數(shù)據(jù)內(nèi)容。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用：包括海燕車輛大數(shù)據(jù)分析、獵鷹人像大數(shù)據(jù)分析、獵鷹視頻結(jié)構(gòu)化分析、EzView圖偵與合成作戰(zhàn)等系統(tǒng)。通過這些系統(tǒng)，開展一系列的人像大數(shù)據(jù)、車輛大數(shù)據(jù)分析、研判以及合成作戰(zhàn)應(yīng)用。
“未來所有的前端，都會(huì)被AI賦能，不管是固定的還是無線的產(chǎn)品，都能在前端完成目標(biāo)特征的識(shí)別及提取，而后端服務(wù)器、平臺(tái)等完成視頻結(jié)構(gòu)化分析，這些前后端設(shè)備我們稱之為AI賦能設(shè)備?！眲⒅緩?qiáng)介紹，“前后端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)如果要應(yīng)用，離不開大數(shù)據(jù)平臺(tái)的支撐，缺乏其中一部分，都是不完整的深度應(yīng)用解決方案?！?/p>
為了讓大數(shù)據(jù)、人工智能在行業(yè)落地，推進(jìn)視頻實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用發(fā)展，科達(dá)當(dāng)前組建了100多人的深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)，從人、車、視頻質(zhì)量檢測(cè)、場(chǎng)景標(biāo)記等算法上，研制開發(fā)相關(guān)AI產(chǎn)品，布局智能立體化安防解決方案。
人工智能的泡沫
在本次安博會(huì)上，AI的概念已經(jīng)超乎意料的火熱，甚至有點(diǎn)泛濫，不少行業(yè)人士已經(jīng)站出來對(duì)這種現(xiàn)象表示擔(dān)憂。
劉志強(qiáng)表示，雖然算法及技術(shù)的進(jìn)步，已經(jīng)讓深度學(xué)習(xí)在行業(yè)應(yīng)用中進(jìn)入實(shí)戰(zhàn)階段，但從理性的角度上看，當(dāng)前市場(chǎng)上仍然存在著誤導(dǎo)性的宣傳，容易讓人混淆。他指出，當(dāng)前人工智能在行業(yè)的應(yīng)用仍然存在以下幾點(diǎn)挑戰(zhàn)：
一、深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，理論上收集數(shù)據(jù)便可以讓機(jī)器無所不能，但現(xiàn)實(shí)卻不是如此。各個(gè)地區(qū)各個(gè)行業(yè)樣本特征的差異，直接限制樣本是無法無限制收集的，除了邊緣計(jì)算外，研究如何在有限樣本下提升學(xué)習(xí)能力是企業(yè)要直面的難題；
二、如何將收集到的安防場(chǎng)景的數(shù)據(jù)樣本與實(shí)戰(zhàn)結(jié)合起來，是安防AI化真正要思考的問題，技術(shù)如果不與實(shí)戰(zhàn)融合，那么行業(yè)在本質(zhì)上是沒有進(jìn)步的；
三、安防AI的廣度和深度如何發(fā)展，當(dāng)前智能前端所識(shí)別的數(shù)據(jù)僅僅是淺層信息，未來如何在廣度上衍生出更多細(xì)分領(lǐng)域產(chǎn)品及在深度上如何完成深層信息的認(rèn)知，是深度學(xué)習(xí)在安防行業(yè)的挑戰(zhàn)。
也許正如網(wǎng)上一位技術(shù)大牛所談那樣——“因?yàn)槿斯ぶ悄懿煌谫u盒飯或者搞劫持，凡小學(xué)肄業(yè)以上文化程度，對(duì)手段之道德底線無特殊要求者皆可以勝任，它需要對(duì)于科學(xué)技術(shù)真正的信仰與堅(jiān)持，對(duì)于背景理論多年的修養(yǎng)與磨練，遠(yuǎn)非看上去那樣簡(jiǎn)單美好”，安防的AI之路剛剛開始，未來“九九八十一難”般的荊棘，絕不是一句口號(hào)便能解決的，更重要的是勤勤懇懇地躬行科學(xué)技術(shù)研究工作。
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作者：林浩葵
