中兴力维研发中心数据产品开发部总监刘强
a&s：如果说2016年是AI进入安防的元年，您是否认同？您如何定义2017年AI在安防行业的发展？
A：早在5年前，中兴力维已经提出了安防行业的几个阶段发展目标，即“看得见”、“看得清”、“看得懂”，“看得懂”就是现在比较火的“AI”。人脸识别、视频结构化等早在2016年之前就有应用，但由于精确度低、误报率高，以及缺乏对海量视频结构化与人脸特征信息有效的处理与分析方法，导致了这些智能应用的可用性差。
随着深度学习与大数据技术的大力发展以及算力的提升，视频结构化技术、海量数据的处理与搜索技术的逐步成熟，2016年AI与大数据应用在安防行业开始试水！到了2017年，AI在安防行业的应用呈现出百花齐放、百家争鸣局势，越来越多的AI创业企业在安防行业扎堆，可以明确地说，AI在2017年安防行业中全面“爆发”。
这一年，中兴力维基于对行业的深刻理解以及在人工智能、大视频等技术领域积累，从客户需求出发推出了基于大数据与人工智能的城市级人脸大数据系统与异常人员识别系统。
a&s：随着计算机视觉技术的提升，以及场景化数据对于实现“AI+”行业应用的必要性增加，获得技术赋能的摄像头，角色从单一的视频监控，延伸到支付、监测、识别、搜索等，成为各行各业的通用，对此，人工智能为监控带来了哪些新的商业价值？
A：当前，许多AI创业公司已经进入安防行业，这类公司我们称为“AI+安防”公司。以安防行业为主航道，基于在安防行业的积累，通过AI技术改善原有安防业务应用的这类公司称为“安防+AI”。从目前来看，“安防+AI”的方式更能凸显出安防产品与系统的商业价值。
目前在安防行业中，绝大部分AI应用都是“非关键性”的，这是由于AI在很多安防场景中应用还不成熟，仅仅通过AI是不能解决的，需要同时配合大数据技术、物联网技术、云技术、区块链技术等，才能创造更多的价值。所以，未来会出现越来越多的“安防行业+IoT”、“安防行业+BigData”、“安防行业+BlockChain”的应用方案。只有深刻理解安防行业与AI，才能为客户创造价值。
a&s：有一种说法是一批在算法上占优势的人工智能企业的进入，革了传统安防企业的命，作为这批人工智能企业之一，您如何看待这种说法？
A：安防企业对于用户的需求理解更深刻，因此安防企业拥有不可比拟的优势。中兴力维在安防行业有十几年的经验积累，近两年也积极在“+AI”方面投入，中兴力维凭借在4G/5G通讯、大视频、人工智能、物联网等领域的技术积累，深刻实践“行业+AI”大方向。2017年，中兴力维与AI新锐商汤科技、虚实融合研究企业大视景建立了战略合作，坚持以联合创新、生态合作为用户创造价值，将安防行业做的更加有“AI”。
a&s：以算法见长的人工智能公司相继刷新AI领域融资金额，成为资本的宠儿，为AI落地安防带来哪些助推力？
A：随着AI公司的融资额不断创新高，资本市场越来越看好AI技术，安防行业成为AI应用扎堆的地方，安防行业的AI应用呈现出同质化趋势。以安防行业人脸应用为例，许多AI厂商宣传亮点还停留在“识别率”阶段，而忽视了人脸识别技术只是安防行业人脸应用的一个“使能技术”，只有对安防行业形成深刻理解，才能更好的助力AI在安防行业落地。
所以AI创业公司与传统安防厂家形成生态合作，才能在这场竞争中占据先机。中兴力维的城市级人脸大数据系统基于大数据与AI技术，以及城市对海量人脸视频数据的采集、汇聚、清洗、存储、异构数据融合、碰撞等需求，目前在武汉、银川、孝感等多个城市成功部署和应用。
a&s：人工智能+安防是一场耐力跑，单凭算法企业很容易后继无力，为了进一步落地安防，将会出现哪些跨行的合作？
A：“AI+”不是一场耐力跑，而是跑错方向了，“+AI”才是正确的方向，生态合作是AI公司的大方向。
a&s：人工智能各方面已经相对成熟，但对于视频监控而言，应用于智能前端的价格依然居高不下，也成为真正在实际项目应用中的最大的阻碍因素，您如何看待这个问题？
A：AI在当前安防应用中还存在诸多问题，很多只是解决了“有与无”的问题，而忽视了一个关键问题---有些业务应用场景不是单单靠一款通用智能前端便能解决的，因此针对特定场景一些定制的智能前端价格偏高。但随着AI技术与应用成熟，技术门槛越来越低，定制场景的需求也能够通过通用智能前端解决，价格将会在今后几年大幅度下降。
未来的智能方向将会呈现“边缘化”与“云化”的两个智能方向，而其“云化”趋势也会越来越加强。
a&s：2017年深圳安博会上，很多厂商都开始尝试将AI应用移到前端摄像机实现，这样就不存在传输之类的问题，现在更多的方案是边云结合，比如海康、大华、科达都是这样的趋势，这将是未来AI在安防的发展趋势吗？
A：“云+边”无疑是未来的主流方向，智能化趋势将会走向协同的“联盟学习”。在这个趋势下，智能终端除了数据智能化采集，还有在线学习能力，海量的具有学习能力的智能终端将在线训练的模型汇聚到云端，再进行精细化迁移学习，从而获得更好的智能模型，再更新前端智能设备，形成闭环，让视频的价值充满着想象空间。
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