对于安防+人工智能的解决方案，不少用户纷纷表示效果并不如预期，除了技术方面的客观原因之外，更多是厂商对用户需求以及产品设计的逻辑把握不到位，本次邀请北京海鑫科金AI研究院院长杨春宇博士，对目前安防领域人工智能的落地应用如何从客户角度出发，从场景需求出发等问题进行一番探讨。

 　　Q: a&s总经理、总编辑关玉娟

 　　A：北京海鑫科金AI研究院院长杨春宇博士

 　　Q：能简单介绍下公司目前与安防相关的核心业务吗？

 　　A：海鑫当前与安防相关的有以下几种类型的工作：

 　　一是平台应用软件。海鑫以打击违法犯罪的刑侦业务解决方案为主，所以我们谈的视频监控与实时监报的摄像头是有区别的，其重点是将犯罪现场涉案视频、重点场所的监控视频整合到用户视频实战平台之中，从而进行犯罪的打击和防控，这是我们提供给用户的价值。我们有专门的子公司负责做与安防相关的视频处理——从犯罪现场视频处理增强，到视频的结构化处理（包括动态人脸识别、比对等）。简单地说，便是在前端摄像机与后端视频平台上，我们专注于赋予系统更多的视频分析、AI应用的能力，让用户能够对犯罪现场的视频进行智能化处理，对于重点区域的人员实现动态的识别；

 　　二是人证核验。在2014年的时候，我们便已经在新疆开始部署人证核验的闸机。它与安防不虽然在同一个体系中，但是也是未来行业重要的方向。当前证件的实人认证是保证安全的基础，它能有效弥补监控被动的短板，更好地保障社会的安全；

 　　三是前端。安防最大的市场在于摄像头前端，我们正准备与其他厂商进行前端采集设备的合作，产品的具体形态还在设计中，但智能化是重要的方向。其实早在09年模拟设备的时候，我们便赋予摄像机人脸识别的能力，但在后来受IP化的冲击——普遍认为后端服务器将担当起智能化的重任而中断，但现在发现深度学习算法对后端计算资源消耗很大，因此行业又回到了将智能前置的阶段，这也是行业螺旋进步的过程，所以说并不存在某种产品形态一定是领先的说法，只是在某个阶段技术与性价比更加平衡而已。

 　　Q：海鑫在智能前端的核心竞争优势是什么？

 　　A：当前一些关键应用需要的算法已经相对成熟，甚至到了瓶颈的阶段，这个时候把算法做进摄像机中才有意义，如果算法一直在高速演进，过早进行硬件化是意义不大的。我们的优势在于在10年前已经做过类似的工作，而用户的本质业务需求并没有发生太大的变化（实现人眼的识别），变的是在不同的技术发展阶段选用的设备、预算的分配、数据的运用。

 　　我们觉得更重要的是行业的经验，只有清楚知道哪种类型的应用是当前算法水平能够实现的，哪种类型的场景是不适合的等，例如人脸识别是否一定要做到全天候及适用于大场景，才能避免盲目地夸大技术的应用场景，造成用户期望与实现的巨大落差。

 　　我们倾向于把设备应用到适合的场景中，以场景为基础构建整个设备体系，例如公安客户会想通过动态人脸比对实现城市防控，目前直接与全国13亿人口实时比对是存在困难的，但是在小规模人员库上的比对是可以实现的，那么我们要解决的是做到什么规模就可以解决用户的绝大部分问题。现在人脸检测产品已经同质化，所以我们更注重识别能力的前置，其核心便是算法的精度更高，满足前端预警的处理能力。

 　　Q：虽然采取特定场景进行部署能更精准地为客户服务，但是否也意味着需要企业在特定领域占据一定的量后，为客户的服务才会有价值？

 　　A：单点的应用是可以用的，例如我们有很多客户并不需要购买特别多的设备，即使三、五个设备在重点场所部署下便能取得不错的效果。特定场景布点的密集是规模的问题，并不影响系统的作用。另外一个价值的体现，是关键布点的选择，因为我们在全国有许多不同类型的项目，经过大数据分析我们能够了解在哪些点位上部署产品能产生最好的效果，让用户感受到经济性与高效性的方案。

 　　Q：你们主要针对哪些需求或应用场景进行推广？

 　　A：我们公司的目标是为了预防和打击犯罪提供技术和产品。最初通过对涉案视频进行图像的增强处理，再对其中的人脸特征提取，进而实现识别。犯罪现场视频质量参差不齐，并且每一帧都可能包含重要目标，在这种情况下，我们一定要提高算法在低质量图像上的处理能力，才能更好地与其他人像库进行比对，这是事后的视频处理。在事前主要是对重点人员的管控与防范，例如人员在管辖区域内的活动情况，并根据一些轨迹能推断出其的下一步行为等，提前做好防范工作，这两个方向都是我们现在正在做的。我们与普通AI公司不同的是，我们在后端系统化应用层次做的工作会比较多，但现在公司也开始向前端产品推进。

 　　Q：在前端部分，现在AI摄像机厂商越来越多，是否会受到冲击？

 　　A：会的，但要看怎么去理解这样的问题，其实它有好处。因为普通AI摄像机能够广泛部署，意味着我们的后台能接入更多的数据源，规模将会变得更大，用户的最终效果将会变得更好。在用户拥有AI摄像机之后，也会产生更及时反馈的前端设备的需求，我们也能根据这个特定的需求提供相应的解决方案，其实可以形成很好的互补。

 　　Q：你们有考虑在原有业务的基础上，做一些应用场景的延展吗？

 　　A：现在我们的目标是把当前的产品做得更加深入，虽然基础算法可以满足更多延伸可能性，但与理想的差距也是存在的，另外系统性能的提升是没有止境的，安防的用户也愿意看到这样的提升，所以企业要把某个特定领域的产品性能做上去，才能保持充足的竞争力，这要比泛泛地布局更有效。

 　　Q：除了人脸识别，你们未来会考虑人体的其他识别服务吗？

 　　A：人脸识别只是一个切入点，其实我们在做视频结构化的解决方案中已经包括人体的识别、步态、衣着等属性，对人的刻画是非常丰富的。除了人之外，车辆结构化的处理，也是在视频侦查平台中经常运用到。 　　　Q：当前也有很多企业针对摄像头存量的市场，推出视频结构化处理的盒子，贵司的竞争优势在哪里？ 　　A：我们现在的产品是能够同时支持TX1与TX2两款芯片的成熟设备，也就是说我们可以用同一个硬件平台来满足不同性能的需求，在成本上具有优势，同时我们在系统和算法架构上的一体化设计保证了这款产品性能的极大发挥。

 　　Q：对于当前芯片定制化的趋势，您是怎么看待的？

 　　A：对于定制化，我认为只有当算法能满足场景需求，并在不需升级的情况下也能持续不断提供较好的效果的情况下，定制才有意义。所以现在我们在一般的通用平台上做些案例出来，在小规模范围内运用，如果评价不错才会考虑扩展。

 　　Q：在新产品的开发或推广过程中，最大的困扰是什么？

 　　A：新产品方面还是用户的期待值过高，毕竟用户的需求是没有止境的。

 　　Q：对于行业内的生态合作的看法？

 　　A：我们与海康、华为等都进行生态的合作，例如与华为的合作，我们推出了视频警务的联合方案。安防监控仅仅是华为生态的一部分，意味着有更多的空间可以推广我们的方案，这也是华为生态的差异性所在。 　　华为也是支持赋能给合作伙伴去尝试延伸方向。虽然我们的客户集中在公安领域，但是技术的运用是没有边界的，加入生态也让我们的市场拓展到其他的领域。同时我们也希望走“十字”发展的道路，在垂直领域继续深耕磨练技术，但也会在适当的时候将技术输出到其他领域进行应用。

 　　Q：如何看待人工智能时代安防市场的现状？

 　　A：现在具有AI能力输出的公司、AI创业公司都特别多，但要让传统的集成商去理解AI的技术约束、软硬件环境、数据的统计等都存在不同的困难，因此我们更倾向于做一些样本或标杆性的项目，让大家可以看到落地的效果，更利于集成商进行模式复制，并融入他们的体系之中。

 　　传统的安防市场已经趋向于“垄断”的状态，很多厂商会越来越觉得市场在变小，但现在随着新技术的发展，使得一些不可能的场景应用变为可能，如果能满足这些新的场景需求，便能成为企业新的商机。

 　　这种情况也会促进标准化的发展，如质量的标准化、数据标准化、接口标准化等，也能产生与智能摄像机更适配的后台与算法，可能有些应用更适合云，有些应用更适合端，或者两者相互结合的模式，因此我们自己也希望能够把这两者的衔接做得更好。实际上用户的需求并不在乎是用什么摄像机，这只是技术的一种手段，因此企业更应该具有软件及系统的综合解决能力去支撑用户的实际应用的管理与调度。

 　　编后语：

 　　一般的人工智能企业在切入安防时会选择在AI摄像机进行突破，或者针对存量市场做前端或者后端相关的视频结构化服务，思考的重点都是企业通过新技术去赋能新的应用，但却很少企业站在用户的角度去思考某种现有应用如何朝着高精度方向发展，满足更高的需求期许。但是对于用户而言，关心的往往不仅仅是实现技术的手段，而更关注的是传统的业务如何与新技术进行对接后，解决之前不能解决的难点和痛点，这或许是安防行业新进者短期内存在的短板以及后续扎根安防行业需要解决的问题。

 　　无可否认的是，当前安防格局已经被技术变革撕开了口子，值得业内人关注的是类似海鑫科金这种深耕公安刑侦多年，能结合之前的行业积累，找到实现AI落地应用具体方向的公司。乐见这种在传统安防细分的高精领域深耕多年，见证着该垂直领域应用的演进，还掌握着当前领先的核心技术的企业，成为推动安防产业智能化发展的重要力量。