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    對話海鑫科金AI研究院院長:從用戶角度系統性思考AI解決方案

      對于安防+人工智能的解決方案,不少用戶紛紛表示效果并不如預期,除了技術方面的客觀原因之外,更多是廠商對用戶需求以及產品設計的邏輯把握不到位,本次邀請北京海鑫科金AI研究院院長楊春宇博士,對目前安防領域人工智能的落地應用如何從客戶角度出發,從場景需求出發等問題進行一番探討。

       Q: a&s總經理、總編輯關玉娟

       A:北京海鑫科金AI研究院院長楊春宇博士

       Q:能簡單介紹下公司目前與安防相關的核心業務嗎?

       A:海鑫當前與安防相關的有以下幾種類型的工作:

       一是平臺應用軟件。海鑫以打擊違法犯罪的刑偵業務解決方案為主,所以我們談的視頻監控與實時監報的攝像頭是有區別的,其重點是將犯罪現場涉案視頻、重點場所的監控視頻整合到用戶視頻實戰平臺之中,從而進行犯罪的打擊和防控,這是我們提供給用戶的價值。我們有專門的子公司負責做與安防相關的視頻處理——從犯罪現場視頻處理增強,到視頻的結構化處理(包括動態人臉識別、比對等)。簡單地說,便是在前端攝像機與后端視頻平臺上,我們專注于賦予系統更多的視頻分析、AI應用的能力,讓用戶能夠對犯罪現場的視頻進行智能化處理,對于重點區域的人員實現動態的識別;

       二是人證核驗。在2014年的時候,我們便已經在新疆開始部署人證核驗的閘機。它與安防不雖然在同一個體系中,但是也是未來行業重要的方向。當前證件的實人認證是保證安全的基礎,它能有效彌補監控被動的短板,更好地保障社會的安全;

       三是前端。安防最大的市場在于攝像頭前端,我們正準備與其他廠商進行前端采集設備的合作,產品的具體形態還在設計中,但智能化是重要的方向。其實早在09年模擬設備的時候,我們便賦予攝像機人臉識別的能力,但在后來受IP化的沖擊——普遍認為后端服務器將擔當起智能化的重任而中斷,但現在發現深度學習算法對后端計算資源消耗很大,因此行業又回到了將智能前置的階段,這也是行業螺旋進步的過程,所以說并不存在某種產品形態一定是領先的說法,只是在某個階段技術與性價比更加平衡而已。

       Q:海鑫在智能前端的核心競爭優勢是什么?

       A:當前一些關鍵應用需要的算法已經相對成熟,甚至到了瓶頸的階段,這個時候把算法做進攝像機中才有意義,如果算法一直在高速演進,過早進行硬件化是意義不大的。我們的優勢在于在10年前已經做過類似的工作,而用戶的本質業務需求并沒有發生太大的變化(實現人眼的識別),變的是在不同的技術發展階段選用的設備、預算的分配、數據的運用。

       我們覺得更重要的是行業的經驗,只有清楚知道哪種類型的應用是當前算法水平能夠實現的,哪種類型的場景是不適合的等,例如人臉識別是否一定要做到全天候及適用于大場景,才能避免盲目地夸大技術的應用場景,造成用戶期望與實現的巨大落差。

       我們傾向于把設備應用到適合的場景中,以場景為基礎構建整個設備體系,例如公安客戶會想通過動態人臉比對實現城市防控,目前直接與全國13億人口實時比對是存在困難的,但是在小規模人員庫上的比對是可以實現的,那么我們要解決的是做到什么規模就可以解決用戶的絕大部分問題?,F在人臉檢測產品已經同質化,所以我們更注重識別能力的前置,其核心便是算法的精度更高,滿足前端預警的處理能力。

       Q:雖然采取特定場景進行部署能更精準地為客戶服務,但是否也意味著需要企業在特定領域占據一定的量后,為客戶的服務才會有價值?

       A:單點的應用是可以用的,例如我們有很多客戶并不需要購買特別多的設備,即使三、五個設備在重點場所部署下便能取得不錯的效果。特定場景布點的密集是規模的問題,并不影響系統的作用。另外一個價值的體現,是關鍵布點的選擇,因為我們在全國有許多不同類型的項目,經過大數據分析我們能夠了解在哪些點位上部署產品能產生最好的效果,讓用戶感受到經濟性與高效性的方案。

       Q:你們主要針對哪些需求或應用場景進行推廣?

       A:我們公司的目標是為了預防和打擊犯罪提供技術和產品。最初通過對涉案視頻進行圖像的增強處理,再對其中的人臉特征提取,進而實現識別。犯罪現場視頻質量參差不齊,并且每一幀都可能包含重要目標,在這種情況下,我們一定要提高算法在低質量圖像上的處理能力,才能更好地與其他人像庫進行比對,這是事后的視頻處理。在事前主要是對重點人員的管控與防范,例如人員在管轄區域內的活動情況,并根據一些軌跡能推斷出其的下一步行為等,提前做好防范工作,這兩個方向都是我們現在正在做的。我們與普通AI公司不同的是,我們在后端系統化應用層次做的工作會比較多,但現在公司也開始向前端產品推進。

       Q:在前端部分,現在AI攝像機廠商越來越多,是否會受到沖擊?

       A:會的,但要看怎么去理解這樣的問題,其實它有好處。因為普通AI攝像機能夠廣泛部署,意味著我們的后臺能接入更多的數據源,規模將會變得更大,用戶的最終效果將會變得更好。在用戶擁有AI攝像機之后,也會產生更及時反饋的前端設備的需求,我們也能根據這個特定的需求提供相應的解決方案,其實可以形成很好的互補。

       Q:你們有考慮在原有業務的基礎上,做一些應用場景的延展嗎?

       A:現在我們的目標是把當前的產品做得更加深入,雖然基礎算法可以滿足更多延伸可能性,但與理想的差距也是存在的,另外系統性能的提升是沒有止境的,安防的用戶也愿意看到這樣的提升,所以企業要把某個特定領域的產品性能做上去,才能保持充足的競爭力,這要比泛泛地布局更有效。

       Q:除了人臉識別,你們未來會考慮人體的其他識別服務嗎?

       A:人臉識別只是一個切入點,其實我們在做視頻結構化的解決方案中已經包括人體的識別、步態、衣著等屬性,對人的刻畫是非常豐富的。除了人之外,車輛結構化的處理,也是在視頻偵查平臺中經常運用到。    Q:當前也有很多企業針對攝像頭存量的市場,推出視頻結構化處理的盒子,貴司的競爭優勢在哪里?   A:我們現在的產品是能夠同時支持TX1與TX2兩款芯片的成熟設備,也就是說我們可以用同一個硬件平臺來滿足不同性能的需求,在成本上具有優勢,同時我們在系統和算法架構上的一體化設計保證了這款產品性能的極大發揮。

       Q:對于當前芯片定制化的趨勢,您是怎么看待的?

       A:對于定制化,我認為只有當算法能滿足場景需求,并在不需升級的情況下也能持續不斷提供較好的效果的情況下,定制才有意義。所以現在我們在一般的通用平臺上做些案例出來,在小規模范圍內運用,如果評價不錯才會考慮擴展。

       Q:在新產品的開發或推廣過程中,最大的困擾是什么?

       A:新產品方面還是用戶的期待值過高,畢竟用戶的需求是沒有止境的。

       Q:對于行業內的生態合作的看法?

       A:我們與???、華為等都進行生態的合作,例如與華為的合作,我們推出了視頻警務的聯合方案。安防監控僅僅是華為生態的一部分,意味著有更多的空間可以推廣我們的方案,這也是華為生態的差異性所在。   華為也是支持賦能給合作伙伴去嘗試延伸方向。雖然我們的客戶集中在公安領域,但是技術的運用是沒有邊界的,加入生態也讓我們的市場拓展到其他的領域。同時我們也希望走“十字”發展的道路,在垂直領域繼續深耕磨練技術,但也會在適當的時候將技術輸出到其他領域進行應用。

       Q:如何看待人工智能時代安防市場的現狀?

       A:現在具有AI能力輸出的公司、AI創業公司都特別多,但要讓傳統的集成商去理解AI的技術約束、軟硬件環境、數據的統計等都存在不同的困難,因此我們更傾向于做一些樣本或標桿性的項目,讓大家可以看到落地的效果,更利于集成商進行模式復制,并融入他們的體系之中。

       傳統的安防市場已經趨向于“壟斷”的狀態,很多廠商會越來越覺得市場在變小,但現在隨著新技術的發展,使得一些不可能的場景應用變為可能,如果能滿足這些新的場景需求,便能成為企業新的商機。

       這種情況也會促進標準化的發展,如質量的標準化、數據標準化、接口標準化等,也能產生與智能攝像機更適配的后臺與算法,可能有些應用更適合云,有些應用更適合端,或者兩者相互結合的模式,因此我們自己也希望能夠把這兩者的銜接做得更好。實際上用戶的需求并不在乎是用什么攝像機,這只是技術的一種手段,因此企業更應該具有軟件及系統的綜合解決能力去支撐用戶的實際應用的管理與調度。

       編后語:

       一般的人工智能企業在切入安防時會選擇在AI攝像機進行突破,或者針對存量市場做前端或者后端相關的視頻結構化服務,思考的重點都是企業通過新技術去賦能新的應用,但卻很少企業站在用戶的角度去思考某種現有應用如何朝著高精度方向發展,滿足更高的需求期許。但是對于用戶而言,關心的往往不僅僅是實現技術的手段,而更關注的是傳統的業務如何與新技術進行對接后,解決之前不能解決的難點和痛點,這或許是安防行業新進者短期內存在的短板以及后續扎根安防行業需要解決的問題。

       無可否認的是,當前安防格局已經被技術變革撕開了口子,值得業內人關注的是類似海鑫科金這種深耕公安刑偵多年,能結合之前的行業積累,找到實現AI落地應用具體方向的公司。樂見這種在傳統安防細分的高精領域深耕多年,見證著該垂直領域應用的演進,還掌握著當前領先的核心技術的企業,成為推動安防產業智能化發展的重要力量。

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