近年來(lái)，從國(guó)家安全的保障、大型國(guó)事活動(dòng)和集體活動(dòng)的安全防護(hù)，到交通、金融、能源、平安城市的安全守護(hù)，再到工業(yè)自動(dòng)化、生產(chǎn)智能化的深度應(yīng)用以及社區(qū)、家庭生活的安全、便捷服務(wù)，安防行業(yè)正在越來(lái)越多的展現(xiàn)在世人面前，改變著人們生活的方方面面。

　　在此背景下，企業(yè)們必須走一步看百步，了然新技術(shù)下產(chǎn)業(yè)的未來(lái)走勢(shì)，而這都將決定著公司產(chǎn)品的周期、產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的后勝敗。藉由此，雷鋒網(wǎng)總結(jié)、展望2018年安防產(chǎn)業(yè)六大發(fā)展趨勢(shì)，以饗讀者。(僅作討論)

　　一、專用芯片革新，AI落地安防更加迅速

　　1.76億臺(tái)，這是中國(guó)截至目前視頻監(jiān)控?cái)z像頭的保有量。

　　在“平安城市”等國(guó)家重大安防項(xiàng)目的推動(dòng)下，“天網(wǎng)”工程順利鋪開(kāi)，從城市蔓延至農(nóng)村。與此同時(shí)，面對(duì)由于海量攝像頭而產(chǎn)生的兆級(jí)視頻數(shù)據(jù)量，人們無(wú)所適從。

　　AI的“進(jìn)駐”讓這些問(wèn)題都迎刃而解。它能夠?qū)⒁曨l圖像內(nèi)容轉(zhuǎn)化成清晰表達(dá)目標(biāo)屬性的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行智能化分析，有效提高數(shù)據(jù)處理效率、進(jìn)行數(shù)據(jù)深度挖掘。

　　盡管AI在處理海量數(shù)據(jù)上更加“得心應(yīng)手”，但它的“身價(jià)”也讓一個(gè)一個(gè)攝像頭賣出去的安防廠商高攀不起。大華股份董事長(zhǎng)傅利泉曾公開(kāi)表示，價(jià)格是AI技術(shù)落地安防行業(yè)的大阻礙之一。

　　這一觀點(diǎn)也得到了眾多安防高管的認(rèn)同。他們透露說(shuō)，一個(gè)普通攝像頭加裝人臉識(shí)別等功能，成本上升3000元。比如海康威視“深眸”應(yīng)用的NVIDIA 的Jetson TX1 芯片，市面售價(jià)在3000 元以上，一臺(tái)“深眸”成品均價(jià)在5000元左右，而一臺(tái)普通的IPC才1000元左右。

　　從這來(lái)看，圍繞AI落地安防是否順利的重要因素之一就是：AI芯片的高成本。

　　芯片在很大程度上決定著安防系統(tǒng)的整體功能、技術(shù)指標(biāo)、穩(wěn)定性、能耗、成本等。過(guò)去幾十年，芯片算力層面的角逐與中國(guó)廠商無(wú)關(guān)，被國(guó)外幾大廠商“壟斷”，技術(shù)的誘逼下，包括�？低�視、大華股份、宇視科技等安防巨頭都與英偉達(dá)、英特爾等芯片商保持緊密聯(lián)系。

　　而到了2018年，這一“壟斷”局勢(shì)也許會(huì)有所改善。

　　如今，中國(guó)廠商圍繞AI芯片的研發(fā)都在緊鑼密鼓地進(jìn)行著，除了英偉達(dá)的通用GPU之外，目前已有針對(duì)安防行業(yè)開(kāi)發(fā)的智能芯片，如深鑒科技的DPU 芯片(FPGA)、寒武紀(jì)的AI 服務(wù)器芯片(ASIC)等；此外，國(guó)內(nèi)以計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)起家的公司中，如商湯科技、Face++、云從、依圖等公司也憑借自身的技術(shù)積累向下游芯片環(huán)節(jié)延伸。

　　從這來(lái)看，2018年適用于智能攝像頭的嵌入式AI 芯片價(jià)格有望降低，進(jìn)而提高智能攝像頭滲透率。當(dāng)然，這一點(diǎn)國(guó)外芯片廠商肯定也已意識(shí)到，也許明年的戰(zhàn)場(chǎng)將會(huì)從今年的國(guó)內(nèi)算法大戰(zhàn)遷移至明年的國(guó)際算力大戰(zhàn)。

　　二、“云邊結(jié)合”將成安防智能化的主流選擇

　　回到第一點(diǎn)，由于AI芯片價(jià)格不菲，受制于成本因素，以往來(lái)看，安防廠商較多采用后端智能方案，通過(guò)后端智能NVR實(shí)現(xiàn)特征提取、人員檢索等功能。

　　但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，云邊融合是必然趨勢(shì)。今年深圳安博會(huì)期間，�？低�視總裁胡揚(yáng)忠就曾公開(kāi)表示，將AI算力注入邊緣，賦能邊緣智能是大勢(shì)所趨，通過(guò)統(tǒng)一調(diào)度IPC、NVR等分散式的智能設(shè)備資源，在數(shù)據(jù)源頭就近提供以視頻為核心感知數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)預(yù)處理、存與傳等服務(wù)，在提升業(yè)務(wù)敏捷性、實(shí)時(shí)性和系統(tǒng)可靠性同時(shí)，分?jǐn)偤Ａ繑?shù)據(jù)給中心節(jié)點(diǎn)帶來(lái)的并發(fā)壓力。

　　攝像頭傳輸?shù)氖?*24 小時(shí)不間斷的實(shí)時(shí)視頻流，前端攝像頭數(shù)量達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，對(duì)傳輸和存儲(chǔ)的壓力巨大。而在前端抓拍+后端智能模式下，傳輸?shù)氖菆D片流，僅在有人臉抓拍圖片的情況下才需要占用帶寬，極大地節(jié)省了帶寬和存儲(chǔ)資源；

　　另外，由于云邊結(jié)合的原理是將智能算法前置，通過(guò)邊緣計(jì)算，將人臉識(shí)別等應(yīng)用的抓圖的壓力分?jǐn)偟角岸�，解放中心的�?jì)算資源。

　　據(jù)依圖科技業(yè)務(wù)發(fā)展副總裁羅憶透露，前端智能的設(shè)計(jì)思路是之前網(wǎng)絡(luò)通信寬帶受限的情況下，廠商為了節(jié)約帶寬，只能將視頻壓縮傳送，而在這個(gè)過(guò)程中，信息一定是受損的。于客戶而言，如果帶寬足夠、傳輸成本足夠低，合理的方案是在原視頻中把需要的要素(結(jié)構(gòu)化視頻)抓取出來(lái)然后傳輸回來(lái)。

　　值得注意的是，如今云邊結(jié)合還未形成優(yōu)方案，這是一個(gè)值得去思考的方向。

　　三、數(shù)字視網(wǎng)膜對(duì)城市大腦的升級(jí)

　　現(xiàn)階段，通過(guò)監(jiān)控?cái)z像頭讓城市變得更智慧，不僅僅是單一的視頻檢索和計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題，而是在面臨海量信息和突發(fā)事件時(shí)，能否能迅速做出反應(yīng)、能否降低計(jì)算量、能否有效識(shí)別和檢索等一系列龐大的系統(tǒng)工程。

　　現(xiàn)有視頻監(jiān)控體系的弊病，使得很多復(fù)雜任務(wù)無(wú)法完成，即便是人工智能大規(guī)模滲入后，需求方也往往為了一些特殊目的才加特定的智能攝像頭和處理系統(tǒng)。

　　有些專用攝像頭只是用來(lái)識(shí)別車牌號(hào)，有些攝像頭只用來(lái)識(shí)別人臉，這種打補(bǔ)丁式的方法實(shí)際會(huì)帶來(lái)很多問(wèn)題，我們把它叫做“一對(duì)一模式”。

　　于是數(shù)字視網(wǎng)膜應(yīng)運(yùn)而出。