人工智能在泛安防领域的聚变

提要：随着人工智能技术日益进步和不断下沉，AI在泛安防领域的需求越来越强劲。面对激烈的市场竞争，需要具有平衡通用性和特殊性的能力，通过不断将不同细分场景的应用整合，满足日益复杂的场景建设和智能化管理需求。

　　（来源：安防知识网）2017年，人工智能上升为国家战略，发布《新一代人工智能发展规划的通知》。2019年国家级的人工智能平台。人工智能从国家政策层面开始受到重视。泛安防领域的人工智能迅速发展，目前泛安防领域中的民用场景包含了智慧社区、智慧校园、智慧园区、智慧商业和智慧工地等。

　　人工智能在泛安防领域如何聚变？人工智能需要结合“IoT平台和应用”、“边缘计算设备”才能聚变。

　　图像人工智能的两个特点：

　　第一是通用性和特殊性的平衡。如，宇泛智能智慧校园的人脸识别系统，因为学生面部及体态变化较快，需要在通用性和特殊性之间平衡，这就需要通过专业的算法、数据和策略来实现；

　　第二是算力需求从低到高。目前，出入口控制设备具有的算力远高于实际需求。我们采用算力合理配置的方法，将成本降到与传统静态识别同等价格的程度，中国舆情网，另外推理和训练对算力的需求也不在一个量级。

　　目前我们在算法方面有几个创新，小学生的人脸识别算法，通过结合实际场景不断打磨算法、提升策略，识别率上升明显;对于工地场景也有专用的算法模型。宇泛智能面向线下的产品非常多样，从适应恶劣环境的工地，到办公，再到学校，产品线齐全。

　　IOT平台和应用

　　聚变为什么需要IOT平台和应用?我们需要从两个方面考虑：

　　1、从商业角度考虑，需要从满足客户需求，为用户带来价值和便利的方面来评判，算法、设备需要在解决方案应用中才能发挥价值。

　　2、从安防领域的方案能力考虑，碎片化、定制化需求过多，每家客户的需求不同，需要平衡规模化和定制化的能力，这就需要合理的平台架构。

　　IOT平台和应用的发展趋势是设备联网、数据互通、方案整合，设备联网和数据互通是共同发展的。我们的智慧工地、智慧校园、智慧社区等方案，将设备整合并对接平台，向所有第三方提供完整的人脸识别的通用能力，为各行各业通用场景赋能，用户购买人脸识别设备后，通过简单的对接便可将设备能力、SaaS能力接入自身业务系统中，大大降低项目成本。

　　边缘计算设备

　　人工智能规模化落地的重要环节，首先需要边缘计算设备，如果系统方案只有云端识别，在实际应用中遇到网络问题时就会让通行受限；其次需要硬件、OS、APP、算法的研发等能力，这些能力缺一不可，如果缺乏任一个能力因素，就很难响应用户的定制化需求，成本控制和产品质量也难以保证；第三是产品稳定的高要求和需求的碎片化，不论从软件还是硬件，都需要通过组件化和模块化的方式完成。

　　目前宇泛在边缘计算设备方面不断积累OS能力、图像能力和产品化能力，能够在较短时间内满足集成商项目的需求。

　　技术应用的边界

　　不论是人工智能还是其他的技术，除了要考虑其推动社会的进步，还要考虑它的危害。以纪录片《手术两百年》中用到的X光为例，X光出现之初，由于认识不全面，该技术作为娱乐来应用，一段时间内为人们带来了巨大的危害。希望大家能够从各个角度考虑人工智能对我们的影响。