作為智能安防的先行者，格靈深瞳在近4年間推出多款應(yīng)用于安防的AI產(chǎn)品，包括基于三維計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的皓目行為分析儀、基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的威目視圖大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、威目車輛特征識(shí)別系統(tǒng)、威目人臉識(shí)別系統(tǒng)，以及全新產(chǎn)品深瞳人眼攝像機(jī)。

　　在這期雷鋒網(wǎng)硬創(chuàng)公開(kāi)課上，格靈深瞳CEO趙勇博士基于自己多年的研究和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，深入分享AI技術(shù)將怎樣以智能硬件、大數(shù)據(jù)挖掘和物聯(lián)網(wǎng)的形式，深刻地變革整個(gè)安防行業(yè)。

　　一、

傳統(tǒng)安防的現(xiàn)狀和急需解決的問(wèn)題

　　安防監(jiān)控行業(yè)大家可能是既熟悉又陌生，如果你不是這個(gè)行業(yè)的從業(yè)者，對(duì)你來(lái)說(shuō)布滿攝像頭的整個(gè)街道便是安防監(jiān)控最重要的一種表現(xiàn)形式。中國(guó)是全世界最大的安防市場(chǎng)，十幾年前國(guó)家就開(kāi)始建設(shè)平安城市體系，這個(gè)體系基本決定了中國(guó)安防行業(yè)的組成和現(xiàn)狀。

　　1、傳統(tǒng)安防行業(yè)的現(xiàn)狀

　　從產(chǎn)品角度講，平安城市的建設(shè)會(huì)布置大量攝像頭，這些攝像頭產(chǎn)生大量錄像數(shù)據(jù)。大量錄像機(jī)背后有著龐大的視頻網(wǎng)絡(luò)，而這些影像數(shù)據(jù)需要傳到監(jiān)控中心。在監(jiān)控中心，人們幾乎可以看到任何地方的視頻。

　　在中國(guó)平安城市建設(shè)里，大多數(shù)攝像頭都已實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化。如果想要了解中國(guó)的安防行業(yè)，我覺(jué)得可參考一下全世界規(guī)模最大的安防企業(yè)?？低暪倬W(wǎng)。我發(fā)現(xiàn)一件特別有意思的事，當(dāng)我打開(kāi)?？低暤墓倬W(wǎng)時(shí)，他們這樣定位自己：

　　海康威視對(duì)自己的定位是：以視頻為核心的物聯(lián)網(wǎng)解決方案提供商。

　　以視頻為核心是一句很精確的話。在今天的安防監(jiān)控行業(yè)里，幾乎所有組成都是以視頻為核心：攝像頭是視頻的生產(chǎn)者，錄像機(jī)是視頻的存儲(chǔ)者，網(wǎng)絡(luò)是視頻的傳播者，監(jiān)控中心是視頻呈現(xiàn)的地方。

　　?？低暤漠a(chǎn)品欄有網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)、模擬攝像機(jī)、數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、攝像機(jī)配件，顯示與控制產(chǎn)品、存儲(chǔ)產(chǎn)品、傳輸產(chǎn)品、編解碼產(chǎn)品、完全是以視頻為核心的。

　　目前國(guó)內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模已非常巨大，一位硬盤(pán)公司的朋友告訴我，他們公司生產(chǎn)的硬盤(pán)，每?jī)蓧K就有一塊進(jìn)入了安防行業(yè)。

　　以北京為例，屬于政府和社會(huì)公共機(jī)構(gòu)的攝像頭總數(shù)超過(guò)200萬(wàn)個(gè)，這些攝像頭和我們手機(jī)攝像頭不一樣的地方在于它每分每秒都在保持錄像，它每天就會(huì)產(chǎn)生長(zhǎng)達(dá)200多萬(wàn)天的錄像，折合成年就是5000多年。

　　所以我們整個(gè)安防體系，從攝像頭到存儲(chǔ)都是一個(gè)擁有極大數(shù)據(jù)量的網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)是由誰(shuí)生產(chǎn)?當(dāng)然是攝像頭生產(chǎn)的。但這些數(shù)據(jù)是由誰(shuí)消費(fèi)呢?大家想想這個(gè)問(wèn)題。

　　在我們當(dāng)前的安防監(jiān)控視頻網(wǎng)絡(luò)上，唯一的消費(fèi)者就是監(jiān)控中心里的工作人員。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是警方，他們?cè)谄瓢笗r(shí)會(huì)去查看很多錄像，個(gè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)的速度遠(yuǎn)超過(guò)數(shù)據(jù)消化的速度，這就導(dǎo)致今天安防監(jiān)控行業(yè)的一個(gè)主要矛盾：我們產(chǎn)生了太多的視頻，可這些視頻卻沒(méi)辦法消化。

　　《速度與激 情7》里面有一個(gè)場(chǎng)景，這個(gè)場(chǎng)景就是里有個(gè)非常強(qiáng)大且神秘的技術(shù)系統(tǒng)。

　　這個(gè)系統(tǒng)可從全世界所有的監(jiān)控?cái)z像頭里面自動(dòng)搜索和跟蹤任何目標(biāo)。好萊塢顯然對(duì)視頻安防行業(yè)了解甚少，觀眾也以為今天的FBI、CIA以及國(guó)內(nèi)的公安局都已經(jīng)開(kāi)始用這樣的體系，但現(xiàn)實(shí)并不是這樣。

　　當(dāng)今全世界的安防監(jiān)控體系自動(dòng)化程度離電影描述的場(chǎng)面相差非常遙遠(yuǎn)。

　　2、急需解決的問(wèn)題：把普通視頻數(shù)據(jù)變?yōu)橛幸饬x的“情報(bào)”

　　我們現(xiàn)在來(lái)看一下今天的視頻安防網(wǎng)絡(luò)，如?？低曀枋觯核且粋€(gè)以視頻數(shù)據(jù)為核心的網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了大量的視頻數(shù)據(jù)。

　　那么這些數(shù)據(jù)需要誰(shuí)去消化呢?當(dāng)然需要人去消化，通過(guò)人工分析得到有意義的情報(bào)。

　　客戶需要的永遠(yuǎn)是有意義的情報(bào)。無(wú)論它是出于對(duì)安全因素破案，還是因?yàn)楣芾硪蛩叵Ｍ私膺@個(gè)城市里發(fā)生的一些事情，這些均是有意義的情報(bào)。在《速7》中呈現(xiàn)了幾個(gè)技術(shù)細(xì)節(jié)，如人的檢測(cè)、人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、車輛跟蹤等等。這些情節(jié)在兩、三年以前，每項(xiàng)功能和精確度并不是很高。但隨著人工智能技術(shù)，尤其是深度學(xué)習(xí)的成熟，現(xiàn)在車輛識(shí)別、人臉識(shí)別這些基礎(chǔ)模塊的性能、精度已大大提升。

　　目前以視頻數(shù)據(jù)為核心的安防監(jiān)控體系，其實(shí)給客戶帶來(lái)了大量的麻煩。因?yàn)槟惝a(chǎn)生了非常多的數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)放在客戶跟前，然后尋找線索，這好比大海撈針。所以整個(gè)行業(yè)都把希望寄托在智能化上，所謂智能化就是能夠把人工智能引進(jìn)來(lái)，把所有的視頻數(shù)據(jù)除了人以外，引進(jìn)人工智能Consumer，能自動(dòng)把這些視頻數(shù)據(jù)里面的內(nèi)容和目標(biāo)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

　　何為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?

　　結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)能夠直接表達(dá)目標(biāo)的性狀、屬性以及身份。

　　這種數(shù)據(jù)可以大規(guī)模去檢索，大規(guī)模地分析、統(tǒng)計(jì)。智能化是希望AI能夠變成以視頻數(shù)據(jù)為核心的物聯(lián)網(wǎng)里面，這些數(shù)據(jù)的Consumer，這時(shí)候Consumer的Output就是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

　　結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也不能直接拿來(lái)使用，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)一旦實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模結(jié)構(gòu)化后，數(shù)據(jù)量仍舊非常龐大。

　　我們來(lái)想這么一件事，我個(gè)人對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的理解就是當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到一定程度，它的網(wǎng)民就不僅僅是人了，有很多設(shè)備也與人一樣屬于互聯(lián)網(wǎng)。這些設(shè)備會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，有一些設(shè)備會(huì)自動(dòng)消化數(shù)據(jù)。

　　在安防監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)上，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生者是攝像頭、錄像機(jī)。數(shù)據(jù)的消化者是人工智能和人。

　　但是當(dāng)人工智能把這么多的錄像轉(zhuǎn)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)后，就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的數(shù)據(jù)海洋：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)海洋。如果數(shù)據(jù)沒(méi)有經(jīng)過(guò)很好的挖掘，那它也不是有意義的情報(bào)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)目前已經(jīng)可以使用非常成熟的手段去挖掘，這個(gè)過(guò)程中會(huì)有一些非常淺度地挖掘、簡(jiǎn)單的篩選：比如黑名單。檢測(cè)到一輛車時(shí)，車牌號(hào)碼是一個(gè)嫌疑犯車牌號(hào)，當(dāng)我檢測(cè)到車牌號(hào)碼時(shí)，這輛車就被后臺(tái)預(yù)警。

　　再比如說(shuō)我要檢測(cè)一個(gè)人：假設(shè)我有一張?zhí)臃傅恼掌?，?dāng)我在某個(gè)地鐵站的攝像頭里看到一個(gè)人長(zhǎng)得像這個(gè)逃犯時(shí)，它可能就變成了一個(gè)有意義的情報(bào)。

　　在醫(yī)院里也可以有一個(gè)非常淺度的挖掘，如在醫(yī)院會(huì)發(fā)現(xiàn)有些人來(lái)鬧事，它可以把這些人提前放在“醫(yī)鬧庫(kù)”里。當(dāng)這些人來(lái)到醫(yī)院時(shí)，醫(yī)院的保安就能第一時(shí)間得到警告。

　　事實(shí)上還有很多挖掘是比上述的挖掘復(fù)雜得多，比如醫(yī)院掛號(hào)的地方有很多號(hào)販子，這些人擾亂了醫(yī)院的服務(wù)的秩序，如何把這些號(hào)販子找出來(lái)?怎樣能夠挖掘出號(hào)販子和普通正常病人的差別?這里就要對(duì)號(hào)販子的行為做一些分析，從大量的人臉數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)中自動(dòng)把這些特定的人員挑選出來(lái)。

　　除此之外，還有一件有趣的事，當(dāng)人工智能產(chǎn)生大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)后，會(huì)有大量空間需要去做針對(duì)應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘。因?yàn)橐郧霸跊](méi)有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)期，不同客戶使用的攝像頭和錄像機(jī)都是標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備，他只要看到畫(huà)面就行。它從畫(huà)面里觀察得到的信息如何體現(xiàn)到它的業(yè)務(wù)內(nèi)容，這些事情需要人去做的。

　　當(dāng)今天這些數(shù)據(jù)變成了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以后，在不同行業(yè)、不同場(chǎng)景要有大量的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用才能夠有效地把結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變成有意義的情報(bào)。

　　所以我認(rèn)為未來(lái)人工智能在安防監(jiān)控行業(yè)會(huì)有大量應(yīng)用軟件的市場(chǎng)空間，為各個(gè)垂直行業(yè)去做針對(duì)性的數(shù)據(jù)挖掘。