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2016年(nian)3月在人工智(zhi)能領(ling)域(yu)(yu),AlphaGo戰勝李世石,十年(nian)之(zhi)后我們(men)(men)再(zai)回(hui)頭看(kan),2016絕對是人工智(zhi)能的(de)拐點。1997年(nian),也有一個非(fei)常關鍵(jian)的(de)類似事件,IBM 深藍戰勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫。20 年(nian)過(guo)去了,技(ji)術迭代有了非(fei)常大的(de)突破,這也使(shi)得(de)我們(men)(men)今天能夠在這里探討人工智(zhi)能在安(an)防領(ling)域(yu)(yu)的(de)應(ying)用。
今天我演講(jiang)的(de)(de)主題(ti)是“AI 時(shi)代的(de)(de)機會及產業(ye)鏈”,重點講(jiang)述的(de)(de)是AI 時(shi)代給安防(fang)(fang)從業(ye)者(zhe)帶(dai)來哪些新(xin)的(de)(de)機會,以(yi)及圍繞著(zhu)這(zhe)樣(yang)一個新(xin)的(de)(de)時(shi)代我們該如何(he)重塑安防(fang)(fang)產業(ye)鏈?
如果我們把1997 年的深藍戰勝卡斯帕羅夫作為人工智能的起始點的話,這20年中歷經了三個階段:
第一階段:泛智能;
第二階段:專業智能;
第三階(jie)段:深(shen)度智能。
在(zai)底層芯片的(de)(de)技術支(zhi)持(chi)之上,以及硬件平臺的(de)(de)支(zhi)持(chi)之上都有很大的(de)(de)變化(hua)(hua)(hua)。早期(qi)人工智(zhi)能(neng)的(de)(de)算法是盡量復雜(za)化(hua)(hua)(hua),這樣才能(neng)更(geng)好的(de)(de)解(jie)決問題,經過(guo)20 年(nian)左(zuo)右(you)的(de)(de)發(fa)展(zhan),在(zai)硬件基礎上經過(guo)了兩個(ge)較大的(de)(de)迭代,到今天已經發(fa)展(zhan)到基于(yu)深度學習的(de)(de)加速、深度化(hua)(hua)(hua)和系統(tong)化(hua)(hua)(hua)來構建新一代的(de)(de)人工智(zhi)能(neng)的(de)(de)產品時代。
行業(ye)(ye)領先的(de)企業(ye)(ye)正在(zai)(zai)完成(cheng)這樣一個轉向,安防(fang)行業(ye)(ye)正在(zai)(zai)迎來(lai)一個拐(guai)點。
安防行業有AI 應用最具空間的機會
沒有任(ren)何一個行業,能夠(gou)像安防(fang)行業一樣具備(bei)這樣兩大(da)特性:
◆ 源數據信息量最大、數據層次最豐富。
以(yi)視覺(jue)為(wei)核心的(de)(de)安防技(ji)術領(ling)域,在人工智能(neng)方面,有(you)(you)最(zui)(zui)完善的(de)(de)基(ji)礎和最(zui)(zui)強烈(lie)的(de)(de)訴求;數據層次(ci)最(zui)(zui)豐富。在很多行業里(li)(li)呈現出從源數據到(dao)中(zhong)間數據,以(yi)及進入到(dao)大(da)數據系統里(li)(li)邊累積(ji)迭(die)代數據相(xiang)結合的(de)(de)這樣(yang)一(yi)個(ge)狀態。數據量(liang)最(zui)(zui)大(da),數據層次(ci)最(zui)(zui)豐富是安防有(you)(you)別于其他行業在人工智能(neng)的(de)(de)應用條件上具備的(de)(de)特(te)點。
◆ 安防業務的本質訴求與AI 的技術邏輯高度一致。
從事(shi)后的(de)追查到事(shi)中的(de)防(fang)范(fan)響應(ying)以(yi)(yi)(yi)及到事(shi)前的(de)預(yu)(yu)防(fang),這(zhe)是(shi)每(mei)一個安(an)防(fang)人一直以(yi)(yi)(yi)來的(de)理想(xiang)。所(suo)以(yi)(yi)(yi)說安(an)防(fang)是(shi)人工(gong)智能最具市場空間(jian)的(de)應(ying)用(yong)(yong)領(ling)域。我們(men)可以(yi)(yi)(yi)預(yu)(yu)測(ce),在今(jin)后5 ~ 10 年,安(an)防(fang)行業必然將發展到人工(gong)智能應(ying)用(yong)(yong)全面(mian)爆(bao)發的(de)階段。
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安防機器視覺(SMV)的拐點已到來
行業主(zhu)流的(de)(de)企業正在(zai)完成朝人(ren)工(gong)智(zhi)能發(fa)展的(de)(de)轉向,安(an)防機器視覺的(de)(de)拐點已經(jing)到(dao)來,我們稱之(zhi)為SMV(Security Machine Vision), 這也是(shi)宇視在(zai)本屆安(an)博會期間新品發(fa)布會的(de)(de)主(zhu)題(ti)。這里面有幾項很重要的(de)(de)支(zhi)撐點:
首先,硬件基礎已經趨于序列化,芯片層面已經進入到一個新階段,芯片領域的巨頭都已經在關注深度學習的應用,未來5 ~ 10 年,深度學習將帶來芯片領域的革命,軟件架構則已經開始變革;
其次,算法儲備趨于完善,向大數據與深度學習演進方向明確,所涉及到的算法門類大概有100 多種,并且已經全面向大數據和深度學習方向演進;
最后,在(zai)客戶(hu)端(duan)方面,客戶(hu)需求明確、設備形態呈(cheng)現、市場呼之欲出。
在過去的2016 年,以政府、交通、高教這些行業為代表的行業,都在開始積極利用基于人工智能的新一代智能安防產品改造自己的舊系統,所以我們有理由相信這個拐點已經到來。做好這樣一個體系,不僅僅是在某一個維度有非常好的表現,其實需要的是芯片、算法、架構、產品四位一體的能力,其中架構是核心,算法和芯片是基礎,而產品是市場的載體。
一(yi)個算法領(ling)域有(you)很多小公司(si)的階段已(yi)經(jing)過去(qu),但是這個新的時代并不是寡頭時代,具有(you)自身(shen)獨特的技(ji)術邏輯是整個安(an)防機器視覺的特點,對(dui)安(an)防的經(jing)驗和技(ji)術并不能直接復制應用。
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打造智能算法生態圈
芯片發展和(he)(he)迭代(dai)未來將逐漸加速,并進入新(xin)的(de)(de)(de)(de)摩(mo)爾(er)定(ding)律(lv)(lv)周期,從我們第(di)一(yi)次聽到(dao)摩(mo)爾(er)定(ding)律(lv)(lv)到(dao)現(xian)(xian)在(zai)(zai)有(you)30 年(nian)了。另外(wai),一(yi)些(xie)大型廠商都在(zai)(zai)致力于(yu)加強自身(shen)的(de)(de)(de)(de)樣本(ben)庫(ku)(ku),基于(yu)GPU 集群(qun)做大規模(mo)學(xue)習和(he)(he)訓(xun)練(lian)的(de)(de)(de)(de)能力的(de)(de)(de)(de)建設,未來所有(you)競爭的(de)(de)(de)(de)焦點將不再是圍繞著一(yi)些(xie)具體的(de)(de)(de)(de)算法技術框(kuang)架,而(er)是它(ta)的(de)(de)(de)(de)實現(xian)(xian)能力和(he)(he)性能,百億級的(de)(de)(de)(de)樣本(ben)庫(ku)(ku)和(he)(he)大規模(mo)的(de)(de)(de)(de)自學(xue)習集群(qun)非常重(zhong)要。
宇視首(shou)發(fa)了智能(neng)鏈計算(suan)體(ti)系,籠統稱之為適(shi)用于安(an)防領(ling)域(yu)的(de)數(shu)據(ju)特征(zheng)、數(shu)據(ju)的(de)物理(li)(li)分布狀態的(de)新架(jia)構(gou)技術,它融合(he)了云計算(suan)、大數(shu)據(ju)以(yi)及我域(yu)的(de)交通管理(li)(li),每一個行(xing)業領(ling)域(yu)都有(you)其專業領(ling)域(yu)的(de)方向,那么到(dao)底應該(gai)怎樣做?
面(mian)對這樣(yang)的(de)(de)問(wen)題(ti),宇視認為應該基于未(wei)來(lai)的(de)(de)人工智(zhi)能(neng)邏輯、客(ke)戶的(de)(de)應用狀態來(lai)打(da)造(zao)智(zhi)能(neng)算(suan)法(fa)的(de)(de)生態圈(quan)。簡(jian)單講,大廠商更多的(de)(de)將資源和研發(fa)能(neng)力(li)投入在基礎的(de)(de)平臺和軟硬件之間的(de)(de)接(jie)口、調(diao)度以(yi)及整個調(diao)度系(xi)統的(de)(de)打(da)造(zao)上,投入在算(suan)法(fa)和基礎的(de)(de)支撐、邏輯的(de)(de)實現(xian),投入在圍繞著算(suan)法(fa)和數據(ju)源的(de)(de)支撐和實踐上,而具體(ti)算(suan)法(fa)、技術邏輯的(de)(de)實現(xian)應該充分開(kai)展(zhan)合作(zuo)。
從宇(yu)視(shi)的(de)(de)(de)(de)角度來(lai)看,我(wo)們非常提倡(chang)基于(yu)行業(ye)這樣一(yi)(yi)個大的(de)(de)(de)(de)分工來(lai)實(shi)現(xian)全行業(ye)的(de)(de)(de)(de)共同(tong)(tong)繁榮,在未來(lai)的(de)(de)(de)(de)人(ren)工智(zhi)能(neng)安(an)防時代,將不僅僅是(shi)安(an)防行業(ye)巨頭的(de)(de)(de)(de)機(ji)會,同(tong)(tong)時也是(shi)在各(ge)個領域專業(ye)的(de)(de)(de)(de)小(xiao)型算法(fa)企(qi)業(ye)的(de)(de)(de)(de)機(ji)會,大家之(zhi)間應該形成優勢互(hu)補。在技(ji)術(shu)和商業(ye)模式上,有一(yi)(yi)個非常大的(de)(de)(de)(de)可能(neng)性,所以宇(yu)視(shi)提出了打造一(yi)(yi)個智(zhi)能(neng)算法(fa)生態圈的(de)(de)(de)(de)建議(yi),在過去的(de)(de)(de)(de)5 年以及未來(lai)5年時間,我(wo)們將進(jin)入(ru)一(yi)(yi)個人(ren)工智(zhi)能(neng)在安(an)防領域高速(su)發(fa)展的(de)(de)(de)(de)時代:
◆ 2016 年基本已經完成場景智能的適配;
◆ 2017-2018 年將進入以基于深度學習為基礎的人工智能階段;
◆ 2019-2020 年將全面進入到(dao)數(shu)字(zi)智能的階段。
經過數字智能階段后,安(an)防行業的人工智能將(jiang)全面和全行業、全IT 的大數據業務平臺進(jin)行完善對接,這(zhe)是可以預測到(dao)的整個行業的發展脈(mo)絡,同時也是宇視在研發方向、業務模型(xing)的發展脈(mo)絡。
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