2017深圳安博会已闭幕四天，但这次的全馆AI热还让人记忆犹新。
自1956年被提出，人工智能被人们提起又忘记、忘记又想起，反反复复。今天， AI的又一次崛起好像与30年前的“昙花一现”不同，它来的更凶、更猛、更富生命力。
金融、安防、教育、医疗......一时间，好像所有的行业都欲想以AI为翼，走得更稳、更快、更好。而对于拥有敏锐嗅觉的中国商人来说，AI的爆发无疑已成为他们拾金的又一次良机，以AI为原点的战场瞬间吸引了各大科技公司、传统公司、投资界、媒体甚至政府的关注。
在AI热的背后，记者听到过各行业人士对其的看好之情；但也看到了部分人对它的中立之心，他们认为AI技术仍不成熟、商业化案例不多，专业人才缺乏等等。
那么，作为科技界的一股重要力量，安防大佬们到底是如何看待安防行业这股愈来愈火的AI热呢？藉由此，雷锋网采访到宇视、科达、海康威视、依图、商汤、旷视、英特尔、NVIDIA等公司高管，并了解到了他们对于此次安博会AI热的理解与看法。
“AI成功落地安防算得上集天时、地利、人和，刚性需求和技术蜕变的完美结合产生了AI＋安防。”在宇视总裁张鹏国看来，最近很多人都在谈人工智能，包括安博会也遍地AI，索其根源，不下有两大原因：
资本需要；
技术提升。
他认为，AI这盘棋中有三个关键要素：数据、算法、算力。算力的市场风险巨大，它的战斗程度和迭代速度都还是摩尔定律（也许比摩尔定律更为惨烈），目前在这个领域中美国公司表现强劲，中国公司稍显被动。
所幸的是，中国在人工智能这盘棋中已经赢下两盘，分别是数据和算法，数据的核心是拥有庞大的人口数量、用户量及图像采集点，有了海量数据之后反复筛选、过滤、叠加、组合，都会对算法有阶段性的提升，所以说数据和算法是中国公司未来很长一段时间内在人工智能领域的竞争。
而在这段时间中，虽然AI谈的火热，安防行业还得保持冷思考，主要有两大原因：
一、价格昂贵
目前人工智能的成本（摄像头用人脸识别）大概是2500多元，张鹏国希望中国公司突破之后能将之大幅降低。届时，相关技术在市场上普及、应用将变得非常快速。
二、组织架构
除了“贵”之外，宇视总裁张鹏国认为“组织架构”还会阻碍AI在安防行业的落地。
中国原有的IT部门都是建立一个一个的“烟囱”。“烟囱式”架构也就是垂直的体系结构，每一个IT系统都有自己的存储和IT设备，以及独立的管理工具和数据库，不同的系统不能共享资源，不能交付和访问，形成了资源孤岛和信息孤岛。
如果相互打通，就涉及到各个部门的数据管理权问题。
大数据的业务有几个要素：及时性、关联性、时空的一致性。但这三点恰恰是大数据的三个硬伤，人工智能最后要解决的问题就是海量数据，如今各个厂家大量摄像头部署在全国各个角落，组织建设的时候数据就存在甲方那边，如果再回收过来，如何保证这些数据的关联性、完整性、时空一致性；另外，为什么要给乙方？这是管理中的“失位”，是个非常复杂、棘手的问题，从这来看，AI虽然很热，但在部署的路上还得花些功夫。
张鹏国玩笑说，现在在这个行业有一句很经典的话，外行看门道，内行看笑话。如今我们采集到的图片可能是几千万甚至上亿条，但对于这些图片中最枯燥（第一步）的工作就是找人把这些人脸标注出来，解决This is的问题。如果第一步都要依赖人去做标注，那么人脸识别和人工智能在安防行业的应用还有断距离。
在何峻峰眼中，AI时代到来了，安防行业正在升级、变革之中。
他告诉雷锋网，在与客户交流的过程中，发现客户会有几点需求急需得到满足：
一、准确率的提升，安防行业细分场景很多，数据量很大，在实验室阶段，很多设备的识别率都能达到90%以上，但到了实际场景中就衰减很多；
二、误报很大，很多视频分析根本就达不到用户的需求，视频监控只会拍摄，存储，之后就无法发挥更多功用，还需人为地去查看所需信息，对用户来说，极不方便。
面对特定场景下的模式识别和准确率问题上，传统安防显得无能为力；而深度学习恰好就能很好地解决这些问题，它能很好地应对一些低头、侧脸、逆光等复杂场景，并快速提升准确率。
认识到AI能给安防行业带来如此多益处，作为安防行业领先企业，海康威视也早早就设立了研究院，并与北京大学、浙江大学、国际公司等单位合作，欲用AI解决之前遇到的众多难题。
但在发展的过程中，与宇视一样，海康也会遇到一些阻碍。
“除了价格之外，技术的不成熟是一个重大原因。”何峻峰介绍说，AI技术本身还不够成熟，基于传统模式很难达到一些大的突破，而取得这些突破主要是依赖上游芯片厂商的核心技术的创新。目前技术变化非常快，海康采取的策略是都要去跟，不可能押宝在一个地方，GPU比较实用，很多产品已经落地；FPGA更多还是在实验阶段，但也在尝试。
从目前来看，新技术的发展的确带来了新的市场空间，并吸引了众多企业进入。基于此，虽然AI目前在行业内还没看到大的技术突破。但海康威视未来还是会以AI为核心，围绕AI进行技术革新、产品迭代、应用模式的创新。
谈至兴起，何俊峰还聊了下民用安防市场。他认为，在AI的加持下，To B 到 to C是行业发展的必然阶段，从2017安博会来看，民用安防也有升温之势，大家也取得了一些业绩，目前这个市场大家都在盯着，各厂家当务之急是把产品做好。
在科达总经理陈卫东看来，AI可以看作是下一次工业革命。
他告诉雷锋网，安防前几年技术的驱动来自编解码技术的进步、视频分辨率的提升以及传输方式的进步，编解码技术从MPEG-4到H.265、分辨率从一百万像素到4K、传输方式从模拟到智能到IP，从始至终，都是技术在驱动安防的发展。
而下一个重大技术方向就是AI。
陈卫东解释说，典型的安防场景通过AI，可以对场景中的人、车有更加立体的感知，通过人脸识别来进行案件的侦破、疑犯的追踪、违法车辆的处置，以及对教育进行有序的管理、在零售行业更好地分析用户，留住客户。
据其透露，早在2014年，科达就推出了一系列具有智能分析的前端设备和智能分析系统，但是，由于当时是采用传统算法，很多场景得不到应用；从2016年开始，他们开始把这些算法全面切换到深度学习上，推出全系列带有深度学习的相关产品。
陈卫东说，这些AI产品如今已经落地使用，并获得了很多战绩。未来，科达会以AI for all，and more为口号继续在AI＋安防这条路上深耕：
第一、把AI赋能扩展到所有的安防细分领域，也就是说要进行水平拓展，AI功能不仅体现在专业摄像机上，普通摄像机也要逐渐普及；
第二、深度方面，要做进一步发展，现在的AI的感知相对来说还是浅层感知，未来要做深层感知，识别目标要不断的深化、甚至到认知的角度，能够像人一样可以看得懂。
第三、将紧紧围绕场景落地做针对性的优化和开发，使得AI不再是技术概念，而是安防领域各种典型场景、各种用户需求，能够适应各种场景下的深度应用。
“AI会火在意料之中，两年前，深圳安防展只有几家秀人脸识别，北京安博展大概有五六十家，而那时候感觉到，AI真的要来了。”罗忆回忆道。
他说，今年的安博会，一眼望去，除了非监控及指纹锁厂家，和监控相关的厂商都带了点AI，好像没有AI都不好意思去参展了。虽然场馆内的很多安防厂商都在宣传AI，但还不理解AI，这也是AI初创公司的机会。
“少数安防企业做AI只会将其看做是一个新鲜玩意儿，在雪亮工程等实际项目中，也被作为“亮点”或是“餐后甜品”重点展示。没有的话，不时髦；有了之后，也发挥不了实际作用。”他表示，由于少数传统安防厂商不理解AI的本质，谈到的AI大多还是面子大于里子。AI不是用来秀或者做表面的工作，它的进驻真的能够改变传统安防行业，改变传统安防行业的成本结构、业务模式。
从之前的互联网＋安防，到今天的AI＋安防，罗忆觉得，安防厂商与AI初创公司都一样，应该先落地应用，再来谈AI。
对于今年安博会的AI热，商汤张广程也显得并不意外。
他和雷锋网介绍说，AI应用已经过了某个门限，大家今年都开始部署使用，并把AI技术产品化，解决方案化，但对于漫场馆的人脸识别、结构化、视频处理，张广程说的一针见血：
他们自己的原创技术太少。
他告诉雷锋网，目前来说AI技术门槛还是比较高，商汤在安防行业希望做技术赋能者，将这些能力输送给合作伙伴，希望基于AI的产品及解决方案能够渗透到安防的更多细分场景。
但与此同时，他也强调说，虽然大家都在用，但好与不好还是有区别的。虽然这届安博会大谈AI，但在效果上差距还是有些大，到了公安等客户那儿真正落地，很多厂商的人脸抓拍、识别率还是非常不堪一击，真正满足甲方要求的厂家又会变得少之又少。奥迪、奥拓都是车，但差别还是非常大的。
在他看来，好的技术、好的算法不是拿去就用的，必须经过不断打磨和投入，没有想象的那么简单，复制粘贴做不好技术。而基于此，未来商汤还会在现有基础上继续深耕技术深度，另外在产品这块也会推出基于ARM的人脸抓拍机方案，基于FPGA的人脸抓拍识别，后面还会推出除了人脸外包括人体和车辆结构化的解决方案。
在张广程眼中，安防领域未来会越做越细，每个场景都有他自身的解决方案，这里面的内容没有一个厂家能做好、做透，还是需要很多玩家在里面发挥自己的智慧，齐聚力量，壮大中国安防。
对于该话题，陈雪松的立足点很高。
在他看来，AI越火越好，做的人越多越好，旷视虽然是一家AI初创公司，但也欢迎新老企业积极入驻，众人拾柴火焰高，旷视没有能力把整个安防业务都做好，他们要做的事情是原创动力的输出者，毕竟水涨船会更高。
和商汤、依图一样，本届安博会的AI热他似乎也早已预料到。他认为，安防行业是个综合性产业，基础设施设备主流厂家具有高度的相似性，和人工智能公司结合共同提升完善产品也是现行的一个主流模式，短时间内一定是人工智能公司的AI行业化、传统安防公司的行业+AI、人工智能公司与传统安防公司的AI携手行业三种模式并行的过程。从此来看，传统安防公司做AI、宣传AI不足为奇，是大势所趋。
在此局势下，旷视作为领先的AI初创公司，在算法层面一定要走的更远、更深。陈雪松告诉雷锋网，现阶段，大家都在展示视频结构化，识别人脸之后做分析，其实更难的是基于跨摄像头的人型追踪。
机器学习识别人脸输出结构化数据，本质上建立的模型是多维向量，它解决了什么问题呢，在看不清人脸时，只发现有人在走动，给他一个编号，当出现在另一个摄像头中时，也能识别他是他。
旷视认为，未来，机器可以基于人的思维模式去思考人的步态，从而学会分析、思考。
“相对于普通消费类终端市场来说，安防市场的人工智能落地却要更快一步。而对于安防市场来说，用户的痛点是非常明确的，用户非常清楚自己需要的是什么，比如通过摄像头来更好的进行车辆信息检测、人员检测、行为分析等等，而这时人工智能能够极大的帮助用户去解决其实际需求，这也使得人工智能能够更快的在安防市场落地。”
张宇告诉雷锋网，工业的进步带来的是计算能力的不断提高以及计算成本的不断降低，深度学习和人工智能是未来的计算浪潮，是已经在改变各行各业的竞争优势的日益重要的来源。现在正是把深度学习和人工智能集成到产品、服务和业务流程中的好时机。
在他看来，人工智能系统一定是一个端到端的系统，边缘计算在当中会发生非常重要的作用。随着视频技术在安防等领域的广泛使用，在摄像头端的视频处理将成为人工智能的一大应用。”
未来，除了人工智能在终端侧的部署在安防市场的加速推进之外，对于深度学习和人工智能在安防领域的应用，还将会呈现出三大趋势：
增强学习正快速应用到安防领域；
通过网络压缩来解决计算冗余的问题；
未来AI算法将会相对固化，专用的AI芯片和服务器将得到广泛应用。
“AI热不足为奇，因为它已经在帮助政府解决人、和车的问题。”
在潘迪看来，在处理城市建设中的海量数据方面，AI比人力更擅长。由深度学习驱动的AI计算机能够颠覆传统数据处理、分析的方式，高效整合海量图像信息并将其转化为深层次的理解。从数据采集，存储，处理到推理运用，城市视频监控分析人员每日面临复杂挑战。以往单纯依靠人员监控的方式仅能覆盖视频监控数据的凤毛麟角，而早期视频分析系统的处理能力正确度远远低于人类。
过去都是靠摩尔定律这样一种方式实现每一年半翻一番的。今天摩尔定律不存在了，因为GPU计算比摩尔定律还要加速。对整个节能和成本控制来讲，不是20%、30%的提高，而是几十倍的提升。从人脸识别、物理物体识别等方面来讲，机器已经成为“超人”，达到90%多的正确率。在安防领域也有很多试点和应用。
他表示，这个世界随时随地都在变，治理部门、管理部门要面对这种变化，所以他相信今天可能并不需要或者不存在的需求，明天可能就会有。所以应用创新很重要，这里面包括商业模式。
对于以上各位安防大佬、行业人士对于深圳安博会AI热的讨论，雷锋网大概总结如下：
AI的确已经在安防行业落地，且细分领域众多，未来发展前景可期；
目前AI在安防行业的应用还处于浅智能状态，很多问题还亟待解决；
在这段时间内，安防厂商应该脚踏实地，做好自己本职工作的同时关注最新技术的进展。
在雷锋网看来，技术的发展从来都是永无止境的，AI的应用的确帮助安防行业解决了很多棘手难题；另从2017年安博会上，AI在安防行业实际的落地产品来看，完全有理由认为2018年将会是安防行业视频智能化应用全面爆发的元年。
以上是众为安防大佬对于安博会AI热的解读，不知各位看官有何看法？
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包永刚