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十问依图丨AI 安防纷乱,我们的战略及思考

本文作者:张栋 2019-05-07 10:28
导语:依图的安防战略及思考。

十问依图丨AI 安防纷乱,我们的战略及思考

“依图吧。”

“目前的友商中,你认为哪一家的安防业务做得相对不错?”雷锋网曾经就这个问题采访了不下五十家传统安防公司创始人及高管,绝大部分受访者都给出了这个答案。

如今整体估值超过150亿元的依图是AI“独角兽”中最早将人工智能应用到安防领域的初创企业。

眼下,他们已经具有十亿级的全球最大规模人像对比库,先后参与全国近300个地市的公共安全建设,服务了12个警种,年均协助公安机关破案十万余起。

一来受限于人工智能产业链高技术门槛、传统安防产业高渠道门槛;二来大型企业的介入让原先稍显公平的生存法则瞬间土崩瓦解,马太效应的加剧在安防的商业场中进一步强化。

在经验、渠道、背景各方面均不占优的牌面下,独自调配众多精力与资源投入安防核心技术研发,极有可能引发很多应用、管理、资金上的难题,最终会将自己束之高阁。

作为一家初出茅庐的AI创业公司,短短几年时间,依图安防究竟是如何从刀光剑影的安防武林中冲了出来并俘获众多公安的芳心?

近期,针对依图安防的战略、思考,以及业界热议的包括云、边、端等各类热门话题,雷锋网(公众号:雷锋网)采访到依图科技业务发展副总裁罗忆。

雷锋网:有业内人士指出,摄像头算力不足将导致资源浪费,怎么看摄像头算力问题?

罗忆:智能是分层级的,假设终极的AI智能是100分,今天的视频监控只是往上增加了一点点算力,从原先的零分到了1分、2分,它正变得越来越聪明,这叫做前端智能化,但不是智能前端化。

智能前端化,本质上来讲是智能的分配,之前业界就此一直都有争论,智能分配究竟是前端多一点更合理,还是后台多一点更合理。

我坚定地认为:中心智能一定增长得更快,这其中有数据支撑、算力支撑、算法支撑。

雷锋网:有人预测十年之内,硬件会为软件服务,诸如视频监控探头其实可以做到免费?

罗忆:2000块的智能摄像头是合理的,但8000块的智能摄像头是不合理的。

前端的成本会逐渐下降,加载AI的产品价格应该是可控的。在实际业务中,落地才是硬道理,买得起、建得起、用得好是硬道理。

另外,产品价格下调是有一个度的,不可能便宜到免费,如果真的有一天买软件送硬件也不是没有可能,那就是商业模式选择。

雷锋网:关于软件定义摄像头、软件定义存储之类的说法,你认同吗?

罗忆:无论是监控也好、存储也好、服务也好,从技术角度来看都可以实现的,但这背后带来的是成本的增加,离开成本和性价比来谈架构就是耍流氓,一定是根据场景选择适合自己的解决方案。 

雷锋网:你认为未来云边端的发展趋势是什么?

罗忆:我不反对前端也要智能,不否认边缘计算的价值,云边端必须协同发展,边缘侧的智能的确很重要,但要做到分配平衡,应该把合适的算力、算法放到合适的位置,很多问题并不是算力本身导致的,而是分配失衡导致的。

每一层都有相应的应用,不能指望公安部建立一套全国通用的系统去解决所有的问题,但也不能说每一个摄像头拥有了智能就能解决公安所有的问题,一定是分层应用,每一层都需要智能。

目前安防市场的发展已从监控智能到识别智能再到数据智能,从数据智能的视角,更多更大比例的智能会发生在云端,解决云端的算力、算法、数据才是真正的课题。

雷锋网:有些传统安防厂商也在做云,不同的云计算架构有什么特点?

罗忆:云计算不是BAT的专利,行业云也不是开源的优化,它的复杂性是在对业务有深度理解,而不是在支撑不同行业的通用性。

反过来讲,大厂支撑的是通用云,为了支撑不同行业的通用性,将要投入更多的研发、付出更多的成本。专有云的安全性、负载均衡、按需分配和公有云都不太一样。

互联网是一个大数据中心中的分布式计算,公安行业本质上要的是跨数据中心间的分布式计算,这是两者的区别。

雷锋网:算法、算力、数据真的是安防行业的三座大山吗?

罗忆:算法算力和数据是AI发展的动力和源泉,真正的大山是行业知识。

缺乏行业知识,算法、算力、数据都是空中楼阁,这四大条件综合起来,才会让整个AI的轮子转起来,推动整个行业发展。

所以,行业需要更强的算力、需要更多更高质量的数据、需要更多更好的算法厂商,需要更多的行业来拥抱AI。

雷锋网:现在的AI算法是否已经逐渐趋同?

罗忆:算法遵循马太效应,不会趋同,差距会越来越大。

我们对于AI有两个看法:第一,技术在没超越人之前其实是属于一个黑暗时期,一旦AI超越人之后就开始飞速发展。人脸识别技术在15年突破了人眼水平之后的四年内精度提升了10万倍,随之带来安防场景的突破,比如动态卡口布控也早不仅仅是百万量级。

现阶段,与安防相关的AI技术精准度还远远没有达到天花板,基于安防场景的不断变化,其对算法迭代的要求一定是非常严苛且上升的。在这个市场中,谁能够看到算法精度提升解锁的更多场景,并根据场景的变化做到最为快速且精准的反应,谁就能在未来竞比中走得更远。

雷锋网:最近好像还有一个热词叫做“多算法”?

罗忆:有些地方会提多算法,但是多算法还有个特点是短板效应,多算法的Top1可能不如一个算法的前三名,因此多算法平台有可能会导致重复建设。 

雷锋网:你怎么看AI和安防的关系?

罗忆:需要分成两点来看。首先,AI对于安防的意义是什么?今天的中国处于信息化、云化、移动化、智能化,四化合一、四浪叠加的阶段,前面几波可能是相对落后于世界领先水平,但是在智能化这一波,中国要实现弯道超车。而弯道超车的终点就是智能化,那我们就应该以终为始,让AI厂商深度参与顶层设计,提供端到端的解决方案,人工智能要对创新负责,对架构负责,对整体的效益成效负责。

第二个层面是安防对AI的意义。中国安防为什么会发展的这么快?因为中国有难题、有需求,安防有着适合AI生长的肥沃的土壤,比如数据、行业场景等等。如果将AI比作高铁,AI其实是在安防这个轨道上试跑,以打磨视觉、体觉、自然语言理解、芯片、知识图谱、决策等各类技术,之后赋能百业,带动其他行业发展。 

雷锋网:如何才能让安防行业生态更加健康繁荣?

罗忆:创新程度是行业健康繁荣的标志,规模带来的垄断是行业发展的阻力,有人提出通过分层解耦来解决垄断的阻力,但我们认为创新的本质是阶跃性的技术革命。

今天是一个百花齐放、万舸争流的时代,真正的技术创新会让人耳目一新,当苹果刚刚进入手机市场,特斯拉刚刚进入造车市场的时候,很多人起初都觉得大山太多,可能性不大,但量变的过程会带来质变的转换。

有时候大家都在关注某些巨无霸公司的进入会对这个行业产生何种影响。我始终强调,希望他们的进入能够给这个行业带来新的资源和血液,不要因为规模庞大带来变相垄断,他们都是伟大的公司,每一家公司都应该尊重对手、鼓励创新。如此,行业、国家才能健康、繁荣发展。

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