2016年3月在人工智能領域,AlphaGo戰(zhàn)勝李世石,十年之后我們再回頭看,2016絕對是人工智能的拐點。1997年,也有一個非常關(guān)鍵的類似事件,IBM的深藍機器人戰(zhàn)勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫。如果把 深藍戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫 作為人工智能的起點,這20年中,我們大致歷經(jīng)了三大階段:第一階段,泛智能;第二階段,專業(yè)智能;第三階段,深度智能。在這個發(fā)展過程中,底層芯片的技術(shù)支持以及硬件平臺的支持都發(fā)生了很大的變化,到今天已經(jīng)發(fā)展到基于深度學習的加速、深度化和系統(tǒng)化來構(gòu)建新一代的人工智能產(chǎn)品的時代。
安防行業(yè)是AI應用最具空間的機會
沒有任何一個行業(yè),能夠像安防行業(yè)一樣具備這樣兩大特性:1、源數(shù)據(jù)信息量最大、數(shù)據(jù)層次最豐富。以視覺為核心的安防技術(shù)領域,在人工智能方面,有最完善的基礎和最強烈的訴求,這是安防有別于其他行業(yè)在人工智能的應用條件上所具備的特點;2、 安防業(yè)務的本質(zhì)訴求與AI的技術(shù)邏輯高度一致。從事后的追查到事中的防范響應以及到事前的預防,這是每一個安防人一直以來的理想,所以說安防是人工智能最具市場空間的應用領域,我們可以預測,在今后的5-10年,安防行業(yè)必然將發(fā)展到人工智能應用全面爆發(fā)的階段。
安防機器視覺(SMV)的拐點已來
行業(yè)主流的企業(yè)正在完成朝人工智能發(fā)展的轉(zhuǎn)向,安防機器視覺的拐點已經(jīng)到來,我們把它簡稱為SMV(Security Machine Vision),這里面有幾個很重要的支撐點,首先,硬件基礎已經(jīng)趨于序列化,芯片領域的巨頭都已經(jīng)在關(guān)注深度學習的應用,未來5-10年,深度學習將帶來芯片領域的革命;另外,軟件架構(gòu)開始變革;其次,算法儲備已經(jīng)趨于完善,向大數(shù)據(jù)與深度學習方向明確的演進;最后在客戶端方面,客戶需求明確、設備形態(tài)呈現(xiàn)、市場呼之欲出。在過去的2016年,公安、政府、交通這些代表性的行業(yè)都已開始積極利用基于人工智能的新一代智能安防產(chǎn)品改造自己的舊系統(tǒng),所以我們有理由相信,這個拐點已經(jīng)到來。
打造智能算法生態(tài)圈
芯片發(fā)展和迭代的速度在未來將逐漸加速,并進入新的摩爾定律周期。一個算法領域有很多小公司這樣一個階段已經(jīng)過去,但新的時代也并不是寡頭的時代,未來,所有競爭的焦點將不再是圍繞著一些具體的算法技術(shù)框架,而是它的實現(xiàn)能力和性能。
初略估摸安防行業(yè)已經(jīng)有100多種不同領域的不同算法,比如平安城市領域安防的應用、智能交通領域的交通管理,每一個行業(yè)領域都有其專業(yè)領域的算法方向,在人工智能領域,企業(yè)想要有做作為,需要做到全行業(yè)覆蓋么?面對這樣的問題,宇視提出了幾個觀點:應該基于未來的人工智能邏輯和客戶的應用狀態(tài)來打造智能算法的生態(tài)圈,簡單來講,大廠商更多的將資源和研發(fā)能力投入在基礎的平臺和軟硬件之間的接口、調(diào)度以及整個調(diào)度系統(tǒng)的打造上,投入在算法和基礎的支撐、邏輯的實現(xiàn),投入在圍繞著算法和數(shù)據(jù)源的支撐和實踐上,而具體的算法和技術(shù)邏輯的實現(xiàn),應該更充分的利用合作?;谛袠I(yè)這樣一個大的分工來實現(xiàn)全行業(yè)的共同繁榮,在未來的人工智能安防時代,將不僅僅是安防行業(yè)巨頭的機會,同時也是各個專業(yè)領域小型算法企業(yè)的機會,大家之間應該形成優(yōu)勢互補,共同打造智能算法生態(tài)圈。
未來4-5年時間,我們將進入一個人工智能在安防領域高速發(fā)展的時代,2016年基本已經(jīng)完成了場景智能的適配,而2017年、2018年將進入一個基于深度學習的為基礎的人工智能階段,到2019年、2020年我們認為將全面進入到數(shù)字智能的階段,經(jīng)過數(shù)字智能階段后,安防行業(yè)的人工智能將全面的和全行業(yè)、全IT的大數(shù)據(jù)業(yè)務平臺進行完善的對接,這個是我們可以預測到的整個行業(yè)接下來的發(fā)展脈絡。同時也是宇視科技在研發(fā)方向上,在業(yè)務上向前發(fā)展的脈絡。
文章編輯:CobiNet(寧波)
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