安防+AI這個風口，天然就是AI落地（dì）的（de）最佳結合點。那麽安防AI的落地場景有哪些呢，又有怎樣的創（chuàng）新關鍵點（diǎn）呢？

       安防+AI這個風口，可以說天然就是AI落地的（de）最佳結合點，各實力（lì）公司也競相推出不少方案和試點。但是看到AI公司不斷融資的新聞，遠比看到AI在安防中（zhōng）落地的新聞（wén）還要多，而AI落地的新聞中又大多是介紹方案的，更誇張的是在專業研（yán）究報告裏，居然九成的（de）AI公司都是虧（kuī）損的。

要想弄清楚（chǔ）這個最該爆發的風口上，為（wéi）什麽會有這麽奇怪的現（xiàn）象，一起草 www.17c.com可能需要對安防+AI進入一下（xià）深入的解析。

解析安防AI大規模落（luò）地的一線場景

安防AI深入落地的源動（dòng）力，在於AI對安防工作效率的指數級提（tí）升。由於安防本（běn）身涵蓋的範圍較大（dà），確切地說，AI更切（qiē）近的場景（jǐng）是視頻監控。視頻監控擁（yōng）有AI需要的龐（páng）大數據（圖像），而深度（dù）學習通過大數據建立的模型和（hé）識（shí）別邏輯又完全契合視頻監控的應用需求。同時（shí），其它安防數據又可以（yǐ）圍繞視頻（pín）監控進行（háng）有效地補充和完善。

而要讓視頻監控真正（zhèng）發（fā）揮（huī）效率，從它的建設初心來看，就是要對城市做到“全域覆蓋（gài）、全網共享、全時可用、全程可控”。也就是說，視頻（pín）監控充分發揮效能的前提是大規模的，城市級的，乃至國家（jiā）級的。這就說明安防（fáng）AI如果不（bú）能實現大規模的落地（dì），是無法真正提升視頻監控利用效能的，這就是（shì）根本原因。

一起草 www.17c.com也應該看到，要實現規模性的安防（fáng）AI落地，也確實存在著諸多障礙，最大的視頻監控係統在公安控製中，各級各區域公安係統建設的視頻監（jiān）控不僅在調用權限上是有限製（zhì）的，就是（shì）在建設標準上（shàng）也不（bú）是完全（quán）統一的。

這也（yě）是個大難點，但更大的難點還在（zài）於對安防AI落地要素的理解。通常說AI應用的三要素是算法、算力和數據，很明顯，這樣的AI是做給自己用的，因為這（zhè）和公安用的係統脫（tuō）節了。後來不斷有人補充，提出算法、算力、數據、產品（pǐn）、項（xiàng）目、工程、場景、應（yīng）用等一係列要素。

不能不說，一起草 www.17c.com對安防（fáng）AI的落地研（yán）究確實是在不斷深入地，也確實是有一定成效（xiào）地，但是這種成效多（duō）半是建立在小規模試點，或者諸（zhū）如演唱會、表演會、展覽會等活動型項目和（hé）工程上的。

如果深入（rù）公安一線，就會發現真正在使用視頻監控的單位（wèi）是刑偵、治（zhì）安、交通、情報、指（zhǐ）揮中心等部門，也就是說真正的要素應該是算（suàn）法、算力、數據、場景、產品、應用。一半血統是AI，另一半（bàn）是實際應用場景。這樣才能讓AI真正盤活視頻（pín）監控資源，利用（yòng）AI提高破案率，提（tí）升警務工作（zuò）效率和對視（shì）頻監控的整體利用（yòng）效能。

實現安防AI大（dà）規模落（luò）地（dì）的六個創新關鍵

1. 算法創（chuàng）新（xīn）

說算法是國際開（kāi）放的，應該不算過份，看看國內時不時就（jiù）有團隊冒出來獲得了某個國（guó）際AI比賽的冠亞季軍，還有當前頻繁的國際高端AI人才流動就可以知（zhī）道。ImageNet大規模視覺識別挑戰賽的停辦，也有算法已經在當前條件下近於極致，很難再有突破性提升的原因。

如何對比賽算法進行創新，使（shǐ）其在（zài）實際安防（fáng）場景中落地，就成了安防AI大（dà）規模落地的首要關鍵點。要知道大多的路麵視頻監控安裝在近3米及以上高度，麵（miàn）向著30米及以上距離的高視角（jiǎo）、大範圍進行攝錄。

在目標逐步走近的過程中，拍攝到的畫麵包含從小點到（dào）全貌，但更可（kě）能的現狀是隻能拍攝到（dào）大致的模糊外形（xíng），人臉是根本無法（fǎ）識（shí）別的。說到底，當前報道出來的AI抓逃基本都是基於近距離、卡口場景人臉檢測的，正如張學友演唱會，或者車站（zhàn）、火車抓逃。

但這種算法對於大規模路麵監控起不了（le）多大作用，所以公安（ān）係統不買單（dān）。不要問我為什麽（me）知道這麽多，我在上（shàng）一篇文章《安防+AI，規模性落地中的關鍵三要素》中，已經明白（bái）說過，基（jī）於安（ān）軟慧視的安防AI已（yǐ）經在不少市局落地，我會去市局（jú）探密（mì）的。

2. 算力創新

可能有些人會覺得隨著英偉達（dá）等芯片企業技術的不斷飛升，越來越高端的顯卡也逐漸推（tuī）出（chū），隻需要（yào）將高（gāo）端顯卡進行（háng）組裝，就會有超級算力。在理（lǐ）論上好像是可行（háng）的，但是（shì）成本呢？

要知道一起草 www.17c.com黨曆來都是講性價比的，連造五代戰機、造航母都隻花了別國一半以下的（de）研發投入。視頻監控的PPP建設模式，不正是說明了國家（jiā）對視頻監控建設成本的嚴格控製嗎。在這種情（qíng）況下，如何進行低成本算力創新，就成了第二個創新關鍵（jiàn）點。

3. 數據創新

嚴格來說，數據並不存在創新，指的是對數據的大規模采集能力。安防監控是公安的內部資源，對外是不開放的，要想獲（huò）得，常用的辦法就是自己建。好（hǎo）在公安（ān）對新產品的試用（yòng）包容度還是很高的，允許進行一些試點建設。但（dàn）是這些試點足不足以支撐深度學習所（suǒ）需的動（dòng）輒幾億幾十億（yì）的數（shù）據量，這是第三個關鍵（jiàn）點。

4. 產品創新

解決了以上三個AI相關問題，接下來就是三個實際應用場景問題（tí）。

通過什麽樣的產品（pǐn）方案解決規模性安（ān）防（fáng）AI的承載？

常見的方案是智能攝像頭和後端結構化，也有說中心結構化、雲端（duān）結構化，名稱不一而足。但是智能攝（shè）像頭要想達到實戰水準，高配是一（yī）定的，高配一定是高價。目前美（měi）歐的發達國（guó）家，智能攝像頭比（bǐ）例也不超過5%，更何（hé）況一向（xiàng）節儉持家的中國。後端結構化對於（yú）小（xiǎo）規模的還可（kě）以承受，大規模的，剛才說了英（yīng）偉達高端（duān）的顯卡設備價格是昂貴（guì）的，低價格的處理能力又有限（xiàn）。這是第四個關鍵點。

5. 場景創新

準確地說，是（shì）場（chǎng）景（jǐng）細分，在（zài）全（quán）國（guó）範圍內公安視頻（pín）監控畫麵中（zhōng），存在著打架、聚（jù）集、摔倒、事故、火災、搶劫等（děng）場（chǎng）景，在這種場景下，通（tōng）過通（tōng）用算法就可以構建模型（xíng）。

可是不說（shuō）別的（de），光說南北方（fāng）氣候差異（yì）下，人們的穿著、妝（zhuāng）扮就可能完全不同，南方的（de）11月還穿著短（duǎn）袖，北方已是大雪紛飛，棉衣棉帽，可能還有墨鏡、圍巾。如果還往下說，東北的夏天淩晨兩三點天就大亮，可是冬天黑夜也（yě）特別長。這是（shì）第五個創新關鍵點（diǎn）。

6. 應（yīng）用創新

突破了以上創新關鍵點（diǎn），公安抓捕的（de）實戰場景，如何進行現（xiàn）場勘查（chá）、如何進行線索查找，如何進行關聯（lián）碰撞（zhuàng），如（rú）何進行案情研判，如何調（diào）用已有的針對各警種的業（yè）務係統，要知道那係統可是（shì）五花八門，遠不是局外人能（néng）想象的。

這（zhè）種（zhǒng）情況（kuàng）下怎麽進行（háng）人性化應用開發，既能讓辦案人（rén）員（yuán）用的舒暢，又（yòu）能對現有的業務係統進（jìn）行融合串連，這（zhè）是第六（liù）個關鍵點。

說了這麽（me）多關鍵點，雖然看起來困（kùn）難重重，但（dàn）隻要能（néng）潛下心，針對每個環節都進行開創（chuàng）性創新（xīn），是完全可以突破的。因為西安盈瑞（ruì）電子（zǐ）科技有限公司走在AI智能安防的路上了。