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AI安防實現單點突破?但前面這些砍有待逾越

同蒸汽機開啟蒸汽時代、發電機開啟電氣時代、計算機和互聯網將人類帶入信息時代,人工智能正推動著人類進入智能時代。進入2019年,人工智能發展更加迅速。據中科高服發布的《 2019 中國人工智能產業研究報告》預測, 2019 年我國人工智能核心產業規模將接近 570 億元。這其中,醫療、工業、教育等領域非常具有爆發潛力,金融領域應用廣泛,占比達15.8%;而安防作為人工智能落地首站,份額高達53.8%。

單點突破:AI安防高速增長

經過多年發展,AI安防在算法、算力和數據方面取得了重要突破,正處于從“不能用”到“可以用”的技術拐點,“看得懂”成為了視頻監控產品的主旋律。

在當下,面向特定領域的人工智能系統由于需求明確、任務單一,建模相對簡單,在局部智能水平的單項測試中已經可以超越人類。以“車牌識別”為例,系統借助圖像處理與機器學習技術即可實現高精度的識別率:即便是采用200萬像素智能交通攝像機,只要場景設置得當,識別率可達到99%;而在應用智能感知型IPC之后,駕駛員是否系安全帶、是否打電話等行為也可被識別,甚至可以整理出車輛行駛軌跡與駕駛員行為分析。

據艾瑞咨詢數據顯示,2018年,我國AI+安防軟硬件市場規模達到135億元,相較于2017年增長接近250%,2019年仍將保持高速增長態勢,到十三五收官之年市場規模可達到453億元。

實際上,我國城鎮化率不斷提升,而大城市人口增速也較為明顯,因此社會治理對技術手段的需求更迫切,對AI安防的需求也水漲船高,AI安防將實現長期穩定增長。

AI安防邁過”可以用“階段 與”很好用“仍有距離

”單點突破“仍處于智能安防的起步階段,畢竟人腦是一個”全能型“智能系統,能舉一反三、融會貫通,可處理信息采集、判斷、推理、規劃等各類問題。目前,盡管人臉識別、車牌識別、智能視頻分析等細分領域已取得突破性進展,但是通用領域的研究與應用仍然任重而道遠,AI安防總體發展水平仍處于起步階段。盡管當前各大城市紛紛開始建設城市大腦,但數據治理體系遠未形成,制約了數據資源中所蘊含價值的挖掘與轉化,這也導致城市大腦尚未完全發揮其實力,大部分功能仍停留在指揮交通的階段。

因此,AI安防依舊存在明顯的局限性,在概念抽象和推理決策等“深層智能”方面的能力還很薄弱,依然還有很多“不能”,與人類智慧還相去甚遠。

結語:AI安防不僅獲得了國家相關政策支撐,而且還吸引了大量社會資本,成為人工智能開花結果的成功典型。作為占據人工智能一半市場的安防行業,需要率先打破人工智能的交互瓶頸和決策瓶頸,引領全行業發展,助力實現低成本、高效益、廣范圍的普惠型智能社會。

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