2018年視頻監(jiān)控市場的發(fā)展熱點(diǎn)都是AI給“鬧”的，縱觀2019年，數(shù)據(jù)將引領(lǐng)視頻監(jiān)控市場的發(fā)展。

　　一、AI賦能

　　阿里巴巴集團(tuán)副總裁曾鳴為《重新定義公司：谷歌如何運(yùn)營的》一書所做序言中指出“雖然未來的組織會演變成什么樣，現(xiàn)在還很難看清楚，但未來組織最重要的功能已經(jīng)越來越清楚，那就是賦能，而不再是管理或激勵(lì)?！币灿腥苏f是谷歌創(chuàng)始人之一拉里·佩奇說的。

　　“賦能”就是給賦予對象某種能力和能量，通俗講就是你本身不能，但我使你能。它最早是心理學(xué)中的詞匯，旨在通過言行、態(tài)度、環(huán)境的改變給予他人正能量。現(xiàn)在這個(gè)詞被廣泛的應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)。

　　AI賦能就是將AI的能力賦能給第三方，我們可以說AI賦能城市、AI賦能安防、AI賦能視頻監(jiān)控，今天我們探討一個(gè)小一點(diǎn)的概念A(yù)I如何賦能視頻監(jiān)控？

　　傳統(tǒng)的安防系統(tǒng)的功能現(xiàn)在看來是有點(diǎn)過于簡單了，在AI沒有大規(guī)模商用之前，我們甚至不知道自己擁有一個(gè)金礦。以視頻監(jiān)控系統(tǒng)為例，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控就是實(shí)時(shí)監(jiān)視、錄像和回放錄像，超過設(shè)定的時(shí)間然后用新的錄像覆蓋舊的錄像，這種現(xiàn)象持續(xù)了大約60年，直到2016年，AI賦能視頻監(jiān)控之后，計(jì)算機(jī)逐漸開始能夠讀懂一幀幀的畫面了，這里面的三大核心AI技術(shù)就是人體識別、車輛識別和ReID。

　　?車輛識別：車輛識別包括車牌識別和車輛特征識別兩大技術(shù)。車牌識別技術(shù)是最早被賦能給視頻監(jiān)控系統(tǒng)的，多應(yīng)用在卡口、電子警察和停車場的免刷卡出入口管理系統(tǒng)上。車牌識別從某種意義上來講屬于OCR文字識別的范疇，唯一的區(qū)別是動(dòng)態(tài)車牌識別。而目前的車輛特征識別可以做到20種以上，可以說，大大挖掘了視頻和圖像的潛力，而且車標(biāo)、顏色、標(biāo)志物相對來說屬于分類識別，也比較容易實(shí)現(xiàn)，于是市場上出現(xiàn)了很多車輛大數(shù)據(jù)平臺，也出現(xiàn)了各種車輛技戰(zhàn)法和應(yīng)用，這都是AI賦能的結(jié)果。

　　?人體識別：人體識別包括人臉識別和人體特征識別兩大技術(shù)。人臉識別相對車牌識別那就復(fù)雜很多了，而且進(jìn)一步細(xì)分為配合式（比如門禁）和非配合式兩種模式（比如開放環(huán)境采集），尤其是非配合式的動(dòng)態(tài)人臉識別技術(shù)在2017年才大幅度提升到70%以上的識別率進(jìn)入商用，而恰恰是人臉識別技術(shù)賦能了整個(gè)安防行業(yè)，畢竟安防系統(tǒng)管理的核心就是人（另一個(gè)核心是車），一旦人的身份被識別出來的剩下的就好處理多了。人體特征識別是人臉識別的附屬品，通過人臉可以判斷性別、年齡、膚色、是否佩戴眼睛，把識別范圍放大就可以識別整個(gè)人體，識別包括上衣顏色、下衣顏色、是否打傘、是否拎包等等，人體識別技術(shù)對視頻監(jiān)控系統(tǒng)的賦能超過了車輛識別。

　　?ReID：有一種情況，監(jiān)控系統(tǒng)看不見人臉或者無法看到人臉，這就依賴于行人再識別技術(shù)（ReID），筆者可以斷言，ReID一定是未來視頻監(jiān)控的發(fā)展之道，我也堅(jiān)信這一點(diǎn)。通過ReID技術(shù)并不需要特制的攝像機(jī)，對環(huán)境的要求也沒有那么高，只要識別出一定的行人特征，就可以實(shí)現(xiàn)行人軌跡分析、進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)跨鏡追蹤，一旦在軌跡上出現(xiàn)了一張人臉，那么整個(gè)軌跡上的人員身份就可以明確，這對治安來講，是最好不過的一種技術(shù)，畢竟我們裝了那么多的公共安全的攝像機(jī)。

　　二、AI在2018

　　討論完AI賦能之后再讓我們探討一下AI，畢竟AI才是2018年的核心熱點(diǎn)。以我對AI的理解，我打算借用一些網(wǎng)絡(luò)上的資料進(jìn)行總結(jié)，順便看看2019年會發(fā)生點(diǎn)什么。

　　2.1 自然語言處理（NLP）

　　2018年在NLP歷史上的分水嶺。在2018年里，NLP領(lǐng)域的突破接連不斷：ULMFiT、ELMo和最近大熱的BERT，當(dāng)然這不完全和視頻監(jiān)控相關(guān)。遷移學(xué)習(xí)成了NLP進(jìn)展的重要推動(dòng)力，從一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型開始，不斷去適應(yīng)新的數(shù)據(jù)，帶來了無盡的潛力。

　　根據(jù)ULMFiT作者Sebastian Ruder的2019年權(quán)威展望，預(yù)計(jì)“預(yù)訓(xùn)練語言模型嵌入將無處不在，不用預(yù)訓(xùn)練模型，從頭開始訓(xùn)練達(dá)到頂尖水平的模型，將十分罕見。能編碼專業(yè)信息的預(yù)訓(xùn)練表示將會出現(xiàn)，這是語言模型嵌入的一種補(bǔ)充。到時(shí)候，我們就能根據(jù)任務(wù)需要，把不同類型的預(yù)訓(xùn)練表示結(jié)合起來。在多語言應(yīng)用、跨語言模型上，將有更多研究。特別是在跨語言詞嵌入的基礎(chǔ)上，深度預(yù)訓(xùn)練跨語言表示將會出現(xiàn)。”

　　2.2 計(jì)算機(jī)視覺（CV）

　　2018年無論是圖像還是視頻方向都有大量新研究問世，有三大研究曾在CV圈掀起了集體波瀾。也有人說2018年最大的進(jìn)展就是沒有進(jìn)展。

　　?BigGAN：2018年9月，當(dāng)搭載BigGAN的雙盲評審中的ICLR 2019論文現(xiàn)身，行家們就沸騰了：簡直看不出這是GAN自己生成的。在計(jì)算機(jī)圖像研究史上，BigGAN的效果比前人進(jìn)步了一大截。比如在ImageNet上進(jìn)行128×128分辨率的訓(xùn)練后，它的Inception Score（IS）得分166.3，是之前最佳得分52.52分3倍。除了搞定128×128小圖之外，BigGAN還能直接在256×256、512×512的ImageNet數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，生成更讓人信服的樣本。

　　?Fast.ai：18分鐘訓(xùn)練整個(gè)ImageNet。2018年8月，在線深度學(xué)習(xí)課程Fast.ai的創(chuàng)始人Jeremy Howard和自己的學(xué)生，用租來的亞馬遜AWS的云計(jì)算資源，18分鐘在ImageNet上將圖像分類模型訓(xùn)練到了93%的準(zhǔn)確率。

　　?vid2vid技術(shù)：2018年8月，英偉達(dá)和MIT的研究團(tuán)隊(duì)高出一個(gè)超逼真高清視頻生成AI。只要一幅動(dòng)態(tài)的語義地圖，就可獲得和真實(shí)世界幾乎一模一樣的視頻。換句話說，只要把你心中的場景勾勒出來，無需實(shí)拍，電影級的視頻就可以自動(dòng)P出來。2019年，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，對現(xiàn)有方法的改進(jìn)和增強(qiáng)的研究可能多于創(chuàng)造新方法。而今年大火的自監(jiān)督學(xué)習(xí)明年可能會應(yīng)用到更多研究中。

　　2.3 工具和框架

　　AI賦能離不開工具和框架，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的工具和框架仍在快速的發(fā)展：

　　?PyTorch 1.0：根據(jù)10月GitHub發(fā)布的2018年度報(bào)告，PyTorch在增長最快的開源項(xiàng)目排行上，名列第二。也是唯一入圍的深度學(xué)習(xí)框架。作為TensorFlow的對標(biāo)者，PyTorch其實(shí)是一個(gè)新兵，2017年1月19日才正式發(fā)布。2018年5月，PyTorch和Caffe2整合，成為新一代PyTorch 1.0，競爭力進(jìn)一步加強(qiáng)。

　　?AutoML：AutoML是深度學(xué)習(xí)的新方式，徹底改變了整個(gè)系統(tǒng)。有了AutoML人們就不再需要設(shè)計(jì)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。2018年1月，谷歌推出Cloud AutoML服務(wù)，把自家的AutoML技術(shù)通過云平臺對外發(fā)布，即便你不懂機(jī)器學(xué)習(xí)，也能訓(xùn)練出一個(gè)定制化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

　　?TensorFlow.js：2018年3月底的TensorFlow開發(fā)者會峰會2018上，TensorFlow.js正式發(fā)布。這是一個(gè)面向JavaScript開發(fā)者的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，可以完全在瀏覽器中定義和訓(xùn)練模型，也能導(dǎo)入離線訓(xùn)練的TensorFlow和Keras模型進(jìn)行預(yù)測，還對WebGL實(shí)現(xiàn)無縫支持。在瀏覽器中使用TensorFlow.js可以擴(kuò)展更多的應(yīng)用場景，包括展開交互式的機(jī)器學(xué)習(xí)、所有數(shù)據(jù)都保存在客戶端的情況等。

　　2.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)似乎還有很長的路要走。目前強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域還缺乏真正的突破，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究非常依賴數(shù)學(xué)，而且還沒有形成真正的行業(yè)應(yīng)用。希望2019年可以看到更多RL的實(shí)際用例。這個(gè)是我們需要關(guān)注的一個(gè)方向。

　　谷歌的強(qiáng)化學(xué)習(xí)新框架是Dopamine（多巴胺），這是谷歌今年8月發(fā)布的強(qiáng)化學(xué)習(xí)開源框架，基于TensorFlow。新框架在設(shè)計(jì)時(shí)就秉承著清晰簡潔的理念，所以代碼相對緊湊，大約是15個(gè)Python文件，基于Arcade Learning Environment（ALE）基準(zhǔn)，整合了DQN、C51、 Rainbow agent精簡版和ICML 2018上的Implicit Quantile Networks。

　　三、算法和芯片

　　AI人臉?biāo)惴ê蛙囕v算法在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用在2018年也日漸成熟，準(zhǔn)確率明顯提升，商用是沒有大的問題的，價(jià)格呢好像也降低到能夠接受的地步，這里不過多進(jìn)行描述。我們主要看看AI芯片的進(jìn)展。

　　現(xiàn)在國內(nèi)能夠設(shè)計(jì)和制造AI芯片的公司比較多：華為海思、中星微、寒武紀(jì)、紫光、地平線、比特大陸等等，不過這篇文章里面我們只討論兩家：比特大陸和地平線。

　　3.1 比特大陸

　　以礦機(jī)和比特幣名聞天下的比特大陸已經(jīng)正式進(jìn)入安防市場，還投資了AI企業(yè)千視通，在北京安博會帶來了他們最新的AI芯片BM1880、BM1682和算豐智能服務(wù)器SA3。比特大陸成立才短短5年時(shí)間，已經(jīng)發(fā)展成AI企業(yè)里面盈利最多的公司之一，僅憑這一點(diǎn)，很少有企業(yè)可以望其項(xiàng)背。比特大陸2013年10月28日成立，2015年底開始進(jìn)行人工智能芯片的研發(fā)，在2017年上半年推出了人工智能芯片BM1680，大約1年半的時(shí)間，這個(gè)實(shí)力不容小覷。BM1680是一款應(yīng)用于云端的深度學(xué)習(xí)專用計(jì)算加速芯片，面向這個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的第一款公開發(fā)售的專用芯片（我們聽過很多世界第一，無疑這個(gè)第一比較有含金量，也符合大的政策和科技方向）。2018年3月第二代人工智能芯片BM1682問世，與第一代產(chǎn)品相比約有5倍的性能提升。主要應(yīng)用于安防監(jiān)控、數(shù)據(jù)中心、超級計(jì)算、機(jī)器人等各個(gè)領(lǐng)域。北京安博會期間，比特大陸展示了這兩款芯片和最新的BM1880芯片。

　　比特大陸認(rèn)為在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域尤其是推理領(lǐng)域，GPU相比CPU雖有提升，依然無法滿足深度學(xué)習(xí)算法對算力和功耗日益提升的要求，因此需要專門針對深度學(xué)習(xí)定制的ASIC芯片，架構(gòu)為深度學(xué)習(xí)而優(yōu)化定制、適合于張量計(jì)算的TPU便是未來所趨。TPU更適合張量計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相比GPU，TPU性價(jià)比提升能效比提升均超過10倍，TPU專為AI而設(shè)計(jì)、速度極快、能耗低、價(jià)格低、性價(jià)比高。BM1682是繼BM1680之后比特大陸推出的第二代人工智能芯片，適用于CNN/RNN/DNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的推理。相對于BM1680，BM1682專注于深度學(xué)習(xí)推理，平均功耗為30W，實(shí)際性能也在BM1680的基礎(chǔ)上提升5倍以上。

　　BM1880 TPU可以提供1TOPS的算力@INT8，在Wingorad卷積加速運(yùn)算下，提供高達(dá)2TOPS的算力。BM1880 芯片于2018年7月成功流片，是一款聚焦于邊緣應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)推理人工智能芯片，可為 8位整數(shù)運(yùn)算提供1TOPS算力，在Winograd 卷積加速下，支持高達(dá)2TOPS@INT8，特殊設(shè)計(jì)的 TPU 調(diào)度引擎能有效地為所有的張量處理器核心提供極高的帶寬數(shù)據(jù)流。芯片內(nèi)含2MB內(nèi)存, 可以為性能優(yōu)化和數(shù)據(jù)重用提供最佳的編程靈活性。同時(shí)，BM1880也為用戶提供了強(qiáng)大的深層學(xué)習(xí)模型編譯器和軟件SDK開發(fā)包，Caffe、Tensorflow等主流深層學(xué)習(xí)框架可以輕松地移植到 BM1880 平臺上，常見的 CNN/RNN/ DNN 等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也均可運(yùn)行。BM1880芯片可以作為深度學(xué)習(xí)推理加速的協(xié)處理器，也可以作為主處理器從以太網(wǎng)接口或USB接口接收視頻流、圖片或其它數(shù)據(jù)，執(zhí)行推理和其他計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)；其它主機(jī)也可以發(fā)送視頻流或圖片數(shù)據(jù)給BM1880，BM1880做推理并將結(jié)果返回主機(jī)。

　　3.2 地平線

　　地平線是比特大陸之外另一家風(fēng)頭正勁聚焦安防AI芯片的公司。原本以為地平線就是一家芯片設(shè)計(jì)公司，沒有想到在北京安博會攜眾多安防產(chǎn)品和解決方案驚艷亮相。地平線（Horizon Robotics）致力于成為嵌入式人工智能平臺的全球領(lǐng)導(dǎo)者，賦能萬物，讓每個(gè)人的生活更安全、更美好。地平線基于自主研發(fā)的人工智能芯片和算法軟件，以智能駕駛、智慧城市和智慧零售為主要應(yīng)用場景，提供給客戶開放的軟硬件平臺和應(yīng)用解決方案。

　　北京安博會期間地平線帶來了兩款嵌入式人工智能視覺處理器。根據(jù)官方描述，基于創(chuàng)新的人工智能專用處理器架構(gòu)BPU，地平線自主研發(fā)了中國首款高性能、低功耗、低延時(shí)的嵌入式人工智能視覺處理器，面向智能駕駛的征程（Journey）系列處理器和面向智能攝像頭的旭日（Sunrise）系列處理器。第一代處理器基于高斯架構(gòu)研發(fā)設(shè)計(jì)，并提供“算法+芯片+云”的完整解決方案。

　　地平線BPU芯片的研發(fā)線路歷經(jīng)高斯架構(gòu)、伯努利架構(gòu)和貝葉斯架構(gòu)。我們重點(diǎn)關(guān)注旭日處理器，面向智能攝像機(jī)，旭日（Sunrise）1.0芯片于2017年12月正式流片并發(fā)布，和征程1.0一起成為中國最早實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)流片的人工智能芯片。旭日1.0芯片集成深度學(xué)習(xí)算法，具備在前端實(shí)現(xiàn)大規(guī)模人臉檢測跟蹤、視頻結(jié)構(gòu)化的處理能力。目前，旭日2.0架構(gòu)已應(yīng)用于地平線XForce邊緣計(jì)算平臺。

　　四、本來是IoT，2018年變成了AIoT

　　在AI這個(gè)風(fēng)口之前的上一個(gè)風(fēng)口是IoT物聯(lián)網(wǎng)，IoT講究的是萬物互聯(lián)，凡是有模擬量信號、數(shù)字量信號的設(shè)備就能夠接入，包括各類溫度、濕度、照度、空氣質(zhì)量、水位檢測、氣體、流量傳感器，而且通過數(shù)字量開關(guān)信號、模擬量信號可以對各種執(zhí)行器進(jìn)行控制，比如開關(guān)閥門、開關(guān)燈、流量控制等，不一而足。

　　小米IoT平臺聯(lián)網(wǎng)設(shè)備已經(jīng)超過8500萬臺，日活設(shè)備超過了1000萬臺。這是在2017年底首屆小米IoT開發(fā)者大會上小米創(chuàng)始人雷軍披露的數(shù)字，他表示，目前小米已經(jīng)穩(wěn)居全球最大的智能硬件IoT平臺。而如今，小米IoT連接的設(shè)備超過了1億臺。根據(jù)預(yù)測全球IoT市場的經(jīng)濟(jì)價(jià)值在2025年之前有望達(dá)到11萬億美元，硬件市場規(guī)模在2020年將達(dá)到530億美元。明顯的這是一個(gè)金礦。

　　但以上這些都不是重點(diǎn)，雖然IoT一樣可以接入語音設(shè)備和視頻監(jiān)控設(shè)備，但在AI出現(xiàn)之前，還只是簡單的交互和控制，甚至就是一個(gè)查看錄像、實(shí)時(shí)監(jiān)視的功能。2018年之后，AI和IoT終于出現(xiàn)了融合的跡象，第一波浪潮就是智能音箱對智能家居的新變革，包括亞馬遜、蘋果、百度、阿里、小米等的智能音箱都能夠?qū)崿F(xiàn)眾多IoT設(shè)備的語音控制，包括各種開關(guān)類設(shè)備、射頻控制、紅外控制類設(shè)備；其次就是人臉設(shè)備技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于IoT物聯(lián)網(wǎng)，通過人臉識別可以判斷人的身份設(shè)定權(quán)限、可以對小朋友實(shí)行分級控制、對家庭和工作環(huán)境可以進(jìn)行布防布控，這些都是我們看到的一些初級應(yīng)用，相信在2019年還將會有深度融合的應(yīng)用，最終形成AIoT的格局，就是AI賦能IoT。

　　AI給傳統(tǒng)的智能硬件和物聯(lián)感知設(shè)備帶來強(qiáng)勁的東風(fēng)，使得本來已經(jīng)逐漸被人淡化的物聯(lián)網(wǎng)煥發(fā)了新的生機(jī)，而且這股東風(fēng)從智能家居吹起、逐漸向可穿戴設(shè)備、VR/AR延伸。預(yù)計(jì)未來1-2年，AI將在設(shè)備互聯(lián)、交互、語音識別、視覺識別、互聯(lián)互通方面帶來革新，深挖用戶的需求就會形成一片新的藍(lán)海，也開啟了人工智能在應(yīng)用層面更多的無限可能性，根據(jù)最新的報(bào)道，甚至已經(jīng)出現(xiàn)了基于AIoT全套控制的智慧酒店，核心操控設(shè)備就是1臺智能音箱。

　　五、AI+視頻監(jiān)控商用之年

　　2016年可以說是AI大規(guī)模走入商用的元年，經(jīng)過2年的技術(shù)發(fā)展和商用落地，我們可以看到AI從研究、論文、試點(diǎn)到大規(guī)模落地的全過程。目前來看AI擁有兩大主要能力：計(jì)算機(jī)視覺（看的能力）和語音識別（聽說的能力），這也是人感知世界的最主要的兩種方式。語音識別并不在這篇文章的討論范圍之內(nèi)，我們主要探討“看的能力”。

　　如果從1957年松下研發(fā)的第一臺電子顯像管攝像機(jī)算起，視頻監(jiān)控有了大約61年的歷史，經(jīng)歷了模擬時(shí)代（1957~2004）、數(shù)字時(shí)代（2004~2017）、智能時(shí)代（2017~）和數(shù)據(jù)時(shí)代（2018~），在智能時(shí)代之前，視頻監(jiān)控的主要功能還是限于監(jiān)視、錄像和回放三個(gè)功能，如果需要采用視頻進(jìn)行輔助工作需要人工翻查，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且效率不高，因?yàn)槿萘看笸ǔｄ浵癖４娴臅r(shí)間也不會超過90天。

　　AI技術(shù)的出現(xiàn)徹底解決傳統(tǒng)監(jiān)控看不見和看不懂的問題，尤其是看得懂功能，人眼去理解一副圖像，全世界的人都不需要特別的學(xué)習(xí)或者訓(xùn)練，自然本能就能夠理解一幅圖像，而計(jì)算機(jī)缺不行?！翱吹枚本褪亲層?jì)算機(jī)能夠讀懂一幀幀的畫面和連續(xù)的視頻圖像，這就依賴于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)（CV）。CV技術(shù)經(jīng)過多年的發(fā)展在2018年已經(jīng)開始具備全面商用的能力，在人臉識別、人體識別、車牌識別、車輛識別方面都有比較大的進(jìn)展。

　　人臉識別的應(yīng)用可分為三類：有合作人臉識別、半合作人臉識別和無合作人臉識別，前兩類的識別一直都有比較高的識別率，但無合作人臉識別（動(dòng)態(tài)人臉識別）真正的識別率提高到可以商用的階段（識別率超過70%）應(yīng)是2018年，我們稱之為AI+視頻監(jiān)控的商用之年。人臉識別的主要應(yīng)用為人臉檢測、人臉五官定位、1:1人臉識別、1:N人臉識別、M:N動(dòng)態(tài)布控，目前應(yīng)用最廣泛的是1:1的人臉身份核對。

　　車輛識別是AI技術(shù)最早落地的一個(gè)場景，相比人臉更為成熟，而且車牌識別從某種意義上來講屬于OCR識別。目前已經(jīng)商用的車輛信息結(jié)構(gòu)化處理，主要包括：機(jī)動(dòng)車（支持200+車輛品牌識別、支持4000+細(xì)分車型及年款識別、支持7大類車類別識別、支持10+車身顏色識別、支持年檢標(biāo)、遮陽板、安全帶、擺件、掛飾、  天窗識別、駕駛員人臉檢測、副駕駛員人臉檢測）和非機(jī)動(dòng)車（基于普通視頻分析、車輛檢測（二/三輪車）、兩輪車類型識別、車輛大燈形狀分析、車身顏色識別、擋泥板檢測及顏色識別、車尾箱檢測及顏色識別、車尾廣告檢測、遮陽傘檢測及顏色識別、騎車人頭盔檢測及顏色識別、人基本特征、人服飾特征）。

　　六、構(gòu)建AI新生態(tài)

　　在AI賦能視頻監(jiān)控的市場上，獨(dú)角獸確實(shí)有幾家，但是還沒有出現(xiàn)巨無霸企業(yè)可以包攬?zhí)煜?。芯片、算法、前端設(shè)備、后端設(shè)備、存儲設(shè)備、平臺、系統(tǒng)，整個(gè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的構(gòu)成非常復(fù)雜，即使是華為也不能提供視頻監(jiān)控所需要的一切設(shè)備，故而更多的公司選擇構(gòu)建AI安防新生態(tài)。算法公司將算法賦能給芯片、賦能給硬件，芯片賦能給攝像機(jī)、賦能給結(jié)構(gòu)化主機(jī)，前后端硬件設(shè)備配合軟件平臺使用，差不多就是這樣互相依存、互相競爭。有的公司通過收購、并購擴(kuò)大自己的板塊，有的公司則通過聯(lián)盟、合作伙伴的方式構(gòu)建自己的生態(tài)?？偠灾?，2018年是生態(tài)之年，被眾多企業(yè)所選擇，其重要性不亞于AI賦能。

　　七、每周千萬項(xiàng)目統(tǒng)計(jì)

　　筆者統(tǒng)計(jì)了2018年1月以來大約2339條項(xiàng)目信息，其中視頻監(jiān)控相關(guān)的智慧安全（平安城市、雪亮工程、視頻門禁、公安大數(shù)據(jù)）和智慧交通（卡口、電子警察、城市大腦）項(xiàng)目1936個(gè)，招標(biāo)金額約為584億，占比整個(gè)安防市場6000億的9.7%，接近10%。通過對這1936個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)分析，筆者發(fā)現(xiàn)2018年出現(xiàn)了3個(gè)熱點(diǎn)市場：雪亮工程、智慧新警務(wù)和智安社區(qū)，而且這一點(diǎn)也在2018年北京安博會中展現(xiàn)出來了。

　　7.1 智慧新警務(wù)

　　車牌識別是最早被廣泛應(yīng)用于公安建設(shè)卡口系統(tǒng)和電子警察系統(tǒng)中，人臉識別緊隨其后，具有天然在公安市場落地的場景和需求，身份匹配、人臉識別、大數(shù)據(jù)比對、重點(diǎn)人員管控方面都具備天然的優(yōu)勢。

　　在AI沒有賦能警務(wù)之前，視頻監(jiān)控系統(tǒng)就像一個(gè)沒有被挖掘的金礦，數(shù)據(jù)都沉睡在硬盤里，超過90%以上的數(shù)據(jù)被后續(xù)的錄像所覆蓋。AI之后，系統(tǒng)能夠自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)化的信息（保存圖片而不是保存錄像），大大減輕了錄像的壓力，而且結(jié)構(gòu)化后的視頻數(shù)據(jù)最大的應(yīng)用就是能夠?qū)崿F(xiàn)即時(shí)預(yù)警、快速偵破案件和打擊犯罪。城市的核心管理要素就是人，而智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)能夠很好的識別一個(gè)人并能生成軌跡，如果再結(jié)合多元數(shù)據(jù)采集，就能夠碰撞出更多的應(yīng)用，比如身份證、MAC地址、手機(jī)號碼等。

　　AI對警務(wù)的賦能就催生了“智慧新警務(wù)”的建設(shè)，終于可以利用視頻系統(tǒng)構(gòu)建一個(gè)城市的視頻大數(shù)據(jù)工程。以廣東省智慧新警務(wù)建設(shè)為例，總體規(guī)劃為“13847”戰(zhàn)略，就是一個(gè)宏偉、美好的愿景，三步走實(shí)現(xiàn)愿景目標(biāo)、八大創(chuàng)新警務(wù)應(yīng)用、四大智慧賦能工程、七星計(jì)劃。在廣東的規(guī)劃里面，和視頻監(jiān)控最相關(guān)的當(dāng)屬視頻云賦能工程，建立以全省視頻圖像為主、多種資源關(guān)聯(lián)疊加的視頻圖像資源服務(wù)體系。視頻云實(shí)現(xiàn)視頻、人像、車輛、門禁等信息的采集、匯聚、解析、關(guān)聯(lián)和融合，為各警種、各地市、各基層實(shí)戰(zhàn)部門提供一個(gè)資源共享、能力開放、安全可控、實(shí)戰(zhàn)支撐為一體的視頻云大數(shù)據(jù)平臺。從視頻云賦能工程來看，其真正的技術(shù)核心當(dāng)屬AI。

　　7.2 雪亮工程唱主角

　　視頻監(jiān)控在城市的大規(guī)模應(yīng)用當(dāng)屬于平安城市（也稱為天網(wǎng)工程）建設(shè)，如果從2005年“3111試點(diǎn)工程”算起已經(jīng)有13年的建設(shè)歷史了，逐漸區(qū)域成熟，平安城市建設(shè)的視頻監(jiān)控通常覆蓋到中大型城市，小一點(diǎn)的規(guī)模覆蓋到縣。縣以下或者城鄉(xiāng)結(jié)合部的覆蓋在平安城市的建設(shè)中并不多，故而催生了雪亮工程，雪亮工程屬于“群眾性治安防控工程”，來源于“群眾的眼睛是雪亮的”，在平安城市趨于飽和的情況下，2018年雪亮工程逐漸成為城市視頻監(jiān)控建設(shè)的核心，2015年平邑縣被確定為雪亮工程的試點(diǎn)縣，2016年10月，全國社會治安綜合治理創(chuàng)新工作會議部署全面開展“雪亮工程”，經(jīng)過2017年的規(guī)劃，在2018年全面落地，在筆者統(tǒng)計(jì)的1936個(gè)項(xiàng)目中，其中有300個(gè)項(xiàng)目和雪亮工程有關(guān)，招標(biāo)金額達(dá)113億元，占比高達(dá)19%。

　　7.3 智慧社區(qū)、智安社區(qū)、平安社區(qū)層出不窮

　　如果將雪亮工程覆蓋到最小的單位，在城市中當(dāng)屬于社區(qū)，如果要做好基層的管理工作和視頻監(jiān)控應(yīng)用，最佳的實(shí)現(xiàn)方式莫過于建設(shè)智慧社區(qū)，社區(qū)屬于相對范圍較小、容易形成圍蔽，而且可以實(shí)現(xiàn)就近管理，屬于相對容易管理的治理單元，如果能夠把每個(gè)社區(qū)管好，擴(kuò)展到城市就可以將城市管理好。

　　如果視頻監(jiān)控和智慧社區(qū)緊密結(jié)合就會催生一個(gè)新的社區(qū)類型就是智安社區(qū)、平安社區(qū)。以前視頻監(jiān)控沒有AI化之前，視頻的潛力沒有頒發(fā)充分挖掘，有了AI技術(shù)之后，借助AI賦能攝像機(jī)，能夠?qū)崿F(xiàn)人臉采集、車牌采集，大大提高了社區(qū)的管理水平和治理水平。2018北京安博會期間“公安技防創(chuàng)新應(yīng)用成果展”專區(qū)105塊展板（不完全統(tǒng)計(jì)）中，其中有15塊展板展示了智安社區(qū)的解決方案或成果，數(shù)量僅次于雪亮工程，足以證明智安社區(qū)將為未來警務(wù)建設(shè)的一個(gè)新方向。

　　八、AI道德

　　雖然AI賦能城市之后，給我們帶來很多新的技術(shù)和應(yīng)用，但相應(yīng)的也帶來一些問題，這些問題也在2018年或多或少的呈現(xiàn)了，那就是AI的道德問題。AI被濫用事故在2018年被頻頻爆出：Facebook AI助特朗普當(dāng)選美國總統(tǒng)、Goggle與美國軍方聯(lián)手開發(fā)AI武器、微軟為移民和海關(guān)執(zhí)法局（ICE）提供云計(jì)算和人臉識別服務(wù)，這些故事都引起了業(yè)界廣泛的AI道德準(zhǔn)則的討論高潮，甚至有些公司也公開了企業(yè)的AI準(zhǔn)則（比如微軟就提了六條：公平性、透明性、問責(zé)制度、非歧視性、知情同意、合法監(jiān)視）。不過也有人認(rèn)為，AI道德還是一個(gè)灰色地帶，目前還沒有形成統(tǒng)一的框架，預(yù)計(jì)2019年會有更多的條例出臺。

　　在2018年有兩個(gè)事情和AI道德相關(guān)。歐盟啟動(dòng)全球數(shù)據(jù)保護(hù)條例（GDPR），該條例旨在提高個(gè)人數(shù)據(jù)使用的公平性和透明度。該條例使個(gè)人有權(quán)控制其個(gè)人數(shù)據(jù)和了解個(gè)人數(shù)據(jù)被如何使用。其次就是“劍橋分析”丑聞，這個(gè)事件給整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)界蒙上了一層陰影，就是這次時(shí)間引發(fā)了更深層次的道德討論。

　　展望2019

　　預(yù)測未來發(fā)展趨勢其實(shí)是一件很困難的事情，從個(gè)人的理解來看，筆者寄希望的2019年希望在以下方面取得突破，這包括了ReID行人再識別系統(tǒng)、LoRa遠(yuǎn)距離通信技術(shù)、芯片、智慧城市建設(shè)新模式、大腦工程、數(shù)據(jù)時(shí)代、三維融合、聲紋應(yīng)用等。

　　一、ReID

　　2019年的視頻監(jiān)控下一個(gè)熱點(diǎn)會出現(xiàn)在哪里，無疑ReID肯定是其中的一個(gè)熱點(diǎn)。人臉識別技術(shù)雖好，但是要是看不見人臉，怎么辦？這是擺在我們面前的一個(gè)問題。事實(shí)上，遍布城市里面的攝像機(jī)里面，扣除卡口攝像機(jī)、電子警察用的抓拍攝像機(jī)之外，符合人臉采集標(biāo)準(zhǔn)的攝像機(jī)相對而言鳳毛麟角，占比極少。而要最大限度挖掘傳統(tǒng)平安城市、天網(wǎng)工程的治安攝像機(jī)的潛力，無疑ReID是不二之選。

　　ReID（Person Re-identification），也稱為行人重識別、行人再識別、跨鏡追蹤，是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)，廣泛被認(rèn)為是一個(gè)圖像檢索的子問題，目前主要應(yīng)用于安防領(lǐng)域，未來與人臉識別相結(jié)合能夠應(yīng)用于更多更豐富的場景。

　　ReID由以往沒有太多人留意到現(xiàn)在開始有產(chǎn)品上的應(yīng)用，經(jīng)歷了一段非常漫長的時(shí)間。由于最早期完全依賴于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺或機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，所以基本上沒有明顯的突破。ReID本身是一個(gè)非常難的問題，它是要從不同的視頻之中，把同一個(gè)人識別出來。視頻光照條件的不同、感興趣區(qū)域的分辨率和角度的不同、目標(biāo)被遮擋的情況普遍、穿著相近衣服的人等等，都會造成識別的困難。對于監(jiān)控領(lǐng)域來說，ReID引申出來在實(shí)際應(yīng)用上，就是希望把不同視頻內(nèi)的物體關(guān)聯(lián)起來，并可以透過有效的方法把物體找出來，能做到這樣，整個(gè)監(jiān)控操作才完整，才能看到大局。佳都科技參股的千視通于2018年下半年在ReID上取得了重大突破，在Market 1501上的首位命中率（Rank-1 Accuracy）已經(jīng)達(dá)到97.1%，超越人眼識別能力（94%），并刷新了今年4月公布的96.6%的世界紀(jì)錄，我們看到了ReID廣闊的市場前景。

　　二、LoRa技術(shù)

　　LoRa是Semtech公司推出的超遠(yuǎn)激勵(lì)通信的無線標(biāo)準(zhǔn)。Semtech市場戰(zhàn)略總監(jiān)甘泉指出，Lora的市場增長非?？?，全球每年增長在50%左右，中國會更高。LoRa在智慧城市領(lǐng)域的應(yīng)用包括能源管理、智慧建筑、智慧生產(chǎn)、智慧農(nóng)業(yè)等方面。

　　那么LoRa為什么適合智慧城市？甘泉表示：“IoT最重要的是要有更多的連接，把數(shù)據(jù)成功調(diào)取出來，讓用戶在連接的控制和使用中得到更好體驗(yàn)，最好的方法是使用低功耗的LoRa技術(shù)?！盠oRa是低功耗廣域網(wǎng)的一種，源于Long Range這兩個(gè)單詞。如何理解LoRa的超遠(yuǎn)距離？甘泉指出，目前已經(jīng)有衛(wèi)星搭載了LoRa技術(shù)，衛(wèi)星圍繞地球運(yùn)行，離地球600-1600公里，地球上的設(shè)備就可以與衛(wèi)星進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。能夠用于衛(wèi)星通信就足以證明技術(shù)的強(qiáng)大性和先進(jìn)性以及各種可能的應(yīng)用前景。不過LoRa并不能傳輸視頻一類的大數(shù)據(jù)流，只能傳輸一些簡單的數(shù)據(jù)，比如控制開關(guān)信號或者亮度、表的讀數(shù)等。

　　除了超遠(yuǎn)距離這個(gè)突出特點(diǎn)之外，LoRa還是遠(yuǎn)距離通訊中功耗最低的通信技術(shù)，這點(diǎn)也很重要，并且只需要一個(gè)網(wǎng)關(guān)就可以管理非常多的設(shè)備，這也從一方面降低了LoRa的部署成本。這在IoT技術(shù)在城市中的應(yīng)用很重要，遠(yuǎn)距離、低功耗、大規(guī)模這三點(diǎn)足夠殺傷力。筆者認(rèn)為，LoRa技術(shù)是可以實(shí)現(xiàn)和AI、視頻監(jiān)控進(jìn)行深度融合的，尤其是在視頻監(jiān)控觸發(fā)聯(lián)動(dòng)報(bào)警應(yīng)用方面。

　　三、芯片更快更復(fù)雜

　　受限于筆者掌握的材料，以2018年12月地平線智能芯片解決方案事業(yè)部總經(jīng)理張永謙在深圳的演講“地平線AI芯片解決方案”來看看芯片行業(yè)在2019年的發(fā)展，我想地平線算是一個(gè)典型代表企業(yè)了。

　　地平線認(rèn)為芯片帶來時(shí)代的變革，就是從模式創(chuàng)新時(shí)代過渡到技術(shù)創(chuàng)新時(shí)代，也就是2019的趨勢，強(qiáng)調(diào)“技術(shù)提高社會生產(chǎn)力、提升效率”。AI芯片的進(jìn)化之路從CPU、GPU、FPGA、TPU到BPU，一級一個(gè)臺階，金字塔的頂端是TPU和BPU（可能有的讀者不認(rèn)可）。地平線在2019年做的最大的變革大概就是將“算法+芯片”打包給客戶提供一站式解決方案，少了昂貴的算法環(huán)節(jié)整合，這可能對SI來說是個(gè)好消息。

　　2018年地平線已經(jīng)發(fā)布了旭日1.0系列的處理器，根據(jù)最新的規(guī)劃他們會在2019年Q1推出旭日2.0系列處理器，相比1.0系列有了較大的提升，比方說旭日2.0系列支持1080P@30fps×4 Camera（1.0是1路攝像機(jī)）、前端&邊緣產(chǎn)品（1.0僅支持前端）、大庫容人臉識別（50萬人動(dòng)態(tài)比對）、像素級語義/動(dòng)作行為分析（之前是沒有的）、多路視頻結(jié)構(gòu)化（人/車/非機(jī)動(dòng)車等）、全面升級開放訓(xùn)練平臺、基于伯努利架構(gòu)。最厲害的是2020年第一季度推出基于貝葉斯架構(gòu)的旭日3.0系列，12個(gè)月推出芯片的速度這已經(jīng)突破摩爾定律了，全新的旭日3.0系列根據(jù)規(guī)劃將支持4K@30fps、前端&邊緣產(chǎn)品&智能服務(wù)器、支持蒙特卡羅決策搜索、支持RNN等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、同時(shí)處理12路視頻、語義三維環(huán)境建模、動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃。從地平線的規(guī)劃就能夠看出2019年芯片發(fā)展的大趨勢，地平線的發(fā)展是筆者最看好的，沒有之一。

　　值得一體的是現(xiàn)有的目標(biāo)物的檢測都是通過檢測框的形式進(jìn)行物體檢測和識別的，在2019年將進(jìn)化到基于像素級的語義分割和理解，也就是三維物體檢測分析，能夠基于人的輪廓、車的輪廓進(jìn)行識別，這是創(chuàng)新性的技術(shù)。單顆芯片能夠?qū)崿F(xiàn)大庫容部署，實(shí)現(xiàn)50萬人動(dòng)態(tài)比對，也就是說，如果你布控200萬重點(diǎn)人員，可能只需要4只攝像機(jī)覆蓋就能夠?qū)崿F(xiàn)前端布控，這個(gè)一定會有很大的應(yīng)用前景。

　　基于旭日2.0系列的解決方案將硬件支持視頻結(jié)構(gòu)化處理，能夠前端實(shí)現(xiàn)機(jī)動(dòng)車、行人、非機(jī)的多目標(biāo)物體檢測、跟蹤，這可能給軟件視頻結(jié)構(gòu)化廠商帶來壓力，但這是2019的趨勢；行為分析、多攝像機(jī)融合的ReID方案也將會出現(xiàn)在旭日2.0系列的產(chǎn)品中。

　　2019年，芯片將會更快更復(fù)雜，性能也更加強(qiáng)大。

　　四、智慧城市建設(shè)新模式

　　智慧城市自IBM提出之后在中國得到了廣泛的普及和應(yīng)用，取得了很多成果，也總結(jié)了很多經(jīng)驗(yàn)。傳統(tǒng)的智慧城市建設(shè)主要集中在社會安全、行業(yè)效率和民生服務(wù)三個(gè)方面，大大提高了城市治理的效率。

　　不過最近兩年隨著AI技術(shù)的發(fā)展，AI賦能城市的能力逐漸顯現(xiàn)，不僅在視頻監(jiān)控，在社區(qū)、在醫(yī)療、在教育、在金融行業(yè)都催生了很多全新的應(yīng)用。以華為公司為例，在2018華為全聯(lián)接大會上，華為云推出EI城市智能體，用AI提供更優(yōu)秀的城市交通、水務(wù)、環(huán)保、燃?xì)獾确桨浮＿@場大會標(biāo)志著華為云開啟了芯片+框架+平臺+服務(wù)全棧協(xié)同的組合拳打法，開始全面對標(biāo)國際AI巨頭。

　　除了華為，騰訊、阿里、百度這三家也推出了全新的智慧城市解決方案，老牌集成商類似佳都科技也推出了新的智慧城市建設(shè)方案（包含了城市大腦）。我們相信在2019年，將會出現(xiàn)多類型、多樣本的全新的智慧城市建設(shè)新模式，而這都要拜AI所賜，AI將在城市中無所不在。

　　五、大腦工程

　　AI說到底還是模擬人的大腦，如果我們將AI賦能的應(yīng)用能力放在城市就是建設(shè)城市大腦。城市大腦的提法要比智慧城市更經(jīng)驗(yàn)，是城市管理的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，概念可能比智慧城市再小一點(diǎn)。如果把城市大腦分解的小一點(diǎn)，就會有城市警務(wù)大腦、城市交通大腦。

　　過去一年內(nèi)，我們看到落地比較好的包括了阿里的城市大腦模式、方緯（佳都科技旗下企業(yè)）的城市大腦模式和百度的城市大腦模式，不過以實(shí)際落地來看，交通大腦是最先落地的，這是因?yàn)榻煌ǖ幕A(chǔ)設(shè)施比較好，遍布城市的紅綠燈、信號燈、電子警察和卡口攝像機(jī)，這都和視頻監(jiān)控緊密相關(guān)。

　　比較值得注意的是百度大腦，類似谷歌大腦一般，百度希冀開發(fā)出功能更強(qiáng)大的大腦系統(tǒng)，賦能整個(gè)城市。在2018年7月的百度AI開發(fā)者大會上，百度大腦宣布升級至3.0版，在業(yè)界首次提出“多模態(tài)深度語義理解”，形成了從芯片到深度學(xué)習(xí)框架、平臺、生態(tài)的AI全棧技術(shù)布局，這也是目前國內(nèi)最完整、最前沿的AI技術(shù)平臺。百度大腦3.0還開放了130多項(xiàng)先進(jìn)的AI能力，繼續(xù)平等賦能開發(fā)者。

　　筆者相信，在2019年，應(yīng)該會有不少于10個(gè)大中型城市會啟動(dòng)城市大腦的相關(guān)建設(shè)工作。

　　六、視頻大數(shù)據(jù)和視頻云的DT時(shí)代

　　數(shù)據(jù)時(shí)代（DT）可能已經(jīng)被提了很多年了，但對視頻監(jiān)控行業(yè)而言，真正的DT時(shí)代啟于2018年，在2019年開始大面積落地。

　　前文述及，視頻監(jiān)控的發(fā)展歷經(jīng)4個(gè)時(shí)代，2018年已經(jīng)全滿進(jìn)入數(shù)據(jù)時(shí)代，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)已經(jīng)不是時(shí)髦的詞匯，已經(jīng)切切實(shí)實(shí)的深入到社會治理的方方面面。非結(jié)構(gòu)化的視頻圖像數(shù)據(jù)被結(jié)構(gòu)化之后，就能夠形成視頻圖像大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以分為四類：

　　?全景數(shù)據(jù)。包含空間維度內(nèi)的人、車、物、手機(jī)、門禁、WIFI、物聯(lián)感知、地圖、地址、門牌號、網(wǎng)格、人口、房屋、單位、城市部件等數(shù)據(jù)。全景數(shù)據(jù)體現(xiàn)的是多場景內(nèi)的全數(shù)據(jù)、多維度的數(shù)據(jù)解析。

　　?全量數(shù)據(jù)。在全景數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上包括時(shí)間維度，全時(shí)空數(shù)據(jù)，包含軌跡、活動(dòng)、事件等數(shù)據(jù)。

　　?全域數(shù)據(jù)。在全景數(shù)據(jù)之上構(gòu)建數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，屬于多維關(guān)聯(lián)信息，多渠道、多視角、多側(cè)面收集而成。包含了系統(tǒng)所有信息的模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)、碰撞和多維感知。

　　?全息數(shù)據(jù)。將全域數(shù)據(jù)和視頻圖像進(jìn)行融合，產(chǎn)生立體化空間、多維度、相互關(guān)聯(lián)的全時(shí)空數(shù)據(jù)。典型應(yīng)用包括3D全息投影、虛擬顯示VR、增強(qiáng)顯示AR。全息數(shù)據(jù)體現(xiàn)的是社會屬性，體現(xiàn)的是數(shù)據(jù)價(jià)值。

　　筆者的判斷，數(shù)據(jù)時(shí)代視頻監(jiān)控的特點(diǎn)就是能夠全面看、自動(dòng)看、關(guān)聯(lián)看。

　　?全面看。視頻圖像一體匯聚、全網(wǎng)共享。大范圍內(nèi)多維數(shù)據(jù)的跨系統(tǒng)、跨區(qū)域共享。

　　?自動(dòng)看。高密度、高算力、多算法框架、千億級圖片秒級檢索，算的快、比的準(zhǔn)。

　　?關(guān)聯(lián)看。視頻大數(shù)據(jù)與社會、網(wǎng)絡(luò)、政務(wù)、警務(wù)大數(shù)據(jù)等資源的碰撞分析。實(shí)現(xiàn)“圖事件關(guān)聯(lián)”、“人臉、車輛、手機(jī)等多軌合一”等應(yīng)用。

　　七、3D、AR、VR深度融合應(yīng)用

　　2018年北京安博會作為視頻監(jiān)控行業(yè)發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)，我們能夠看到的視頻應(yīng)用系統(tǒng)已經(jīng)逐漸過渡到三維的深度融合，就是將3D地圖、AR、VR三度技術(shù)和視頻、數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合，然后開發(fā)出全新的應(yīng)用。

　　這種深度融合應(yīng)用的基礎(chǔ)將是視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)平臺、視頻解析平臺、視頻圖像信息數(shù)據(jù)庫，還有一種城市管理基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)平臺（也被稱為一標(biāo)三實(shí)網(wǎng)格化系統(tǒng)），而這些數(shù)據(jù)都能夠和3D、AR、VR相結(jié)合。比方說我們可以將多維數(shù)據(jù)直接內(nèi)嵌到三維的地圖里面來，通過AR增強(qiáng)顯示的方法將視頻直接內(nèi)嵌到地圖中來，實(shí)現(xiàn)可視化實(shí)時(shí)城市畫面呈現(xiàn)，通過VR技術(shù)將各類數(shù)據(jù)直接投視在人的眼中，實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的及時(shí)獲取。

　　八、聲紋+CV技術(shù)

　　音視頻系統(tǒng)中的聲音筆者認(rèn)為一直沒有得到充分挖掘，我們已經(jīng)看到眾多的CV頭部企業(yè)對語音都進(jìn)行了大手筆的投入，市面上也出現(xiàn)了眾多的語音識別公司，雖然在2018年我們并沒有看到特別好的聲紋+CV技術(shù)結(jié)合的應(yīng)用，但筆者相信二者相結(jié)合將產(chǎn)生巨大的潛力。以門禁系統(tǒng)為例，我們可以采用人臉+聲紋的雙模式，輸入一個(gè)人臉然后調(diào)取一個(gè)人的聲紋進(jìn)行二次確認(rèn)，或者輸入一個(gè)人的聲紋然后再調(diào)取一個(gè)人的人臉進(jìn)行二次確認(rèn)，就能夠?qū)崿F(xiàn)1:1的精確匹配，可大大提高人臉識別的準(zhǔn)確率和誤報(bào)率。希望2019年在這方面能夠看到行業(yè)的新應(yīng)用、新熱點(diǎn)。