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都說AI落地難 從企業(yè)與應(yīng)用看到底難在哪?
更新時(shí)間:2018-8-27 11:53:40 編輯:夢(mèng)梵 文章來源:照彰控制臺(tái) 調(diào)整文字大小:【

AI變革之下,傳統(tǒng)安防企業(yè)積極擁抱AI技術(shù),一些大型安防上市企業(yè)也提出對(duì)應(yīng)策略,但時(shí)間點(diǎn)都集中在2016年北京安博會(huì)上,成熟的AI產(chǎn)品的推出則在一年后的深圳安博會(huì)上。因此從時(shí)間上看,算法積累以及與行業(yè)的結(jié)合時(shí)間還較短。

在日前發(fā)布的《2018中國(guó)人工智能商業(yè)落地研究報(bào)告》中,顯示2017年中國(guó)AI創(chuàng)業(yè)公司獲得的累計(jì)融資超過500億元,但2017AI商業(yè)落地100強(qiáng)創(chuàng)業(yè)公司累計(jì)產(chǎn)生的收入?yún)s不足100億元,90%以上的AI企業(yè)虧損。
一方面,人工智能教育、投融資高潮迭起,另一方面,AI初創(chuàng)公司商業(yè)落地卻舉步維艱,一上一下兩者呈現(xiàn)冰火兩重天的格局。目前人工智能產(chǎn)業(yè)雷聲大、雨點(diǎn)小,AI正遭遇商業(yè)落地之痛,似乎已經(jīng)成為業(yè)界人士的共識(shí)。

01在企業(yè)層面,AI落地安防主要存在的問題

目前來看,實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)在安防領(lǐng)域的落地,誰(shuí)最先駕馭人工智能的三駕馬車即精準(zhǔn)算法,超強(qiáng)計(jì)算能力以及海量數(shù)據(jù),誰(shuí)就最具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)。更為重要的一點(diǎn)是誰(shuí)能構(gòu)建起以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以算法為推動(dòng)力,以智能硬件為依托的結(jié)合場(chǎng)景化應(yīng)用的整體解決方案,誰(shuí)將最終把握行業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)。
現(xiàn)實(shí)情況卻是在安防領(lǐng)域參與AI建設(shè)的各方均存在明顯的優(yōu)劣勢(shì),無法做到一統(tǒng)江湖。

處于最底層的安防中小企業(yè)既沒有資金實(shí)力,又缺乏算法領(lǐng)域研發(fā),又沒有能力通過與各地公安業(yè)務(wù)部分建立合作關(guān)系獲取大數(shù)據(jù)支撐,唯獨(dú)有細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用的行業(yè)積累,這也是AI時(shí)代,安防中小企業(yè)亟需解決的難題。

02在技術(shù)層面,AI落地安防主要存在的問題

目前來看,人工智能技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用還只是淺層次的,技術(shù)還不成熟。

七牛云AI實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合創(chuàng)始人林亦寧在「2018中國(guó)人工智能安防峰會(huì)」曾表示:技術(shù)落地過程中,比如說經(jīng)常會(huì)碰到一些問題,當(dāng)需要把一些傳統(tǒng)的老民警的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成算法模型的時(shí)候,客戶往往會(huì)告訴你說這個(gè)數(shù)據(jù)不能出場(chǎng),只能在場(chǎng)內(nèi)進(jìn)行迭代。還有比如它的數(shù)據(jù)的類型和我們實(shí)際上能夠接觸到的數(shù)據(jù)類型,或者我們平時(shí)積累比較多的數(shù)據(jù)類型完全不是一類分布的情況下,該如何做好這些事情,這都是很細(xì)節(jié)的問題,但是實(shí)際在操作的過程中都是很重要的問題。

例如AI在細(xì)分領(lǐng)域中環(huán)境適應(yīng)性較差,目前鑒于車輛及道路環(huán)境的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化,識(shí)別率相對(duì)較高,但對(duì)于人臉的準(zhǔn)確識(shí)別則很容易受到光照不足、圖像模糊、目標(biāo)尺寸過小或相互遮擋等環(huán)境影響,以致影響到識(shí)別準(zhǔn)確率。

另外,數(shù)據(jù)資源分散,安防領(lǐng)域監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的開放性和共享程度相對(duì)較低,很難開展多維數(shù)據(jù)的交叉融合分析,這使得人工智能分析缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐,同樣也會(huì)影響準(zhǔn)確率;同時(shí),不同的場(chǎng)景理解受限,由于缺乏有效的專業(yè)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的積累,視頻內(nèi)容的理解能力偏弱,目前的智能分析多為單場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)和行為分析,很少涉及大范圍場(chǎng)景的關(guān)聯(lián)行為分析,以致很難用于異常行為分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

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