图像识别基础算法 人工智能+,安防呵护家  人脸识别又快又准数据分析省时省力(2)

依图科技首席执行官朱珑说，从2014年到现在，人工智能算法的精度从十万分之一提升到了十亿分之一，人脸识别算法精度已有了万倍增长。而随着算法精度的提升，人工智能技术逐渐“解锁”更多行业场景，“人工智能+安防”会把安防水平再抬高一个台阶，最终从“人防”升级到“机防”的智能防控预警。这也是平安城市的基础和“大脑”，对全球安防行业都具有跨时代的意义。

应用场景将日益丰富

人工智能研究的深入和深化，给安防行业带来的变化也更加超乎想象，能够发挥作用的应用场景越来越多。

海康威视高级系统技术工程师吴良军认为，“人工智能+安防行业”未来的发展趋势主要体现在两点：一是人脸识别在生物识别领域逐渐成为主流。在生物识别领域，目前指纹识别仍占主导地位，但由于指纹易磨损、伪造成本低，在长期稳定性和安全性上存在问题；虹膜识别虽然安全性最高，但高昂的成本也使其短期内难以推广。人脸识别因为其非接触性、非强制性、高并发性，应用场景更为丰富。

二是边缘智能成为大势所趋。随着万物互联时代的到来，计算机视觉领域前端设备产生的图片、视频数据量巨大，如全部将其汇聚到云计算数据中心进行智能分析，将对通信的带宽要求和实时性要求等带来无限压力。这就要求就近提供边缘智能服务，将人工智能算力或推断能力逐渐从云迁移到边缘侧。以海康威视为例，其“AICloud”（人工智能云）框架就通过云边融合的方式，将智能前置到摄像机，能让感知理解更精准、数据分级更灵活、业务响应更灵敏。

与此同时，“人工智能+安防行业”的发展也存在挑战。专家指出，在人工智能自身领域，深度学习理论基础尚未完备，缺乏演绎推理能力；人工智能芯片的研制尚处起步阶段，现阶段人工智能技术的应用成本还比较高；机器学习基于概率统计，再好的技术也做不到100%的准确率，智能应用需要与解决方案相结合才能给用户带来良好的应用体验，更好地发挥技术和产品的价值。图像识别基础算法

此外，人工智能需要大量数据作为支撑。但具体到安全、交通、金融等各个行业，数据是核心资源，受到行业保护。人工智能研究目前还无法对数据进行打通和全面化的分析，无法形成真正的“大脑”，这在一定程度上也限制了其发展。

朱珑认为，人工智能在安防领域的应用不只是应用层面的问题，本质上是由人工智能驱动、融合大数据和云计算的系统工程。

李玺说，人工智能和安防领域的进一步结合，还需更多懂技术的复合型人才。同时，学术界要更关注底层技术和基础性、前瞻性技术的突破，与产业发展形成互补。理想的人工智能模式，是机器能像人一样进行推理、决策、联想，实现真正的智能分析。

《 人民日报 》（ 2018年02月12日 23 版）

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