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都說AI落地難 從企業與應用看到底難在哪?
更新時間:2018-8-27 11:53:40 編輯:夢梵 文章來源:照彰控制臺 調整文字大小:【

AI變革之下,傳統安防企業積極擁抱AI技術,一些大型安防上市企業也提出對應策略,但時間點都集中在2016年北京安博會上,成熟的AI產品的推出則在一年后的深圳安博會上。因此從時間上看,算法積累以及與行業的結合時間還較短。

在日前發布的《2018中國人工智能商業落地研究報告》中,顯示2017年中國AI創業公司獲得的累計融資超過500億元,但2017AI商業落地100強創業公司累計產生的收入卻不足100億元,90%以上的AI企業虧損。
一方面,人工智能教育、投融資高潮迭起,另一方面,AI初創公司商業落地卻舉步維艱,一上一下兩者呈現冰火兩重天的格局。目前人工智能產業雷聲大、雨點小,AI正遭遇商業落地之痛,似乎已經成為業界人士的共識。

01在企業層面,AI落地安防主要存在的問題

目前來看,實現AI技術在安防領域的落地,誰最先駕馭人工智能的三駕馬車即精準算法,超強計算能力以及海量數據,誰就最具有先發優勢。更為重要的一點是誰能構建起以大數據為基礎,以算法為推動力,以智能硬件為依托的結合場景化應用的整體解決方案,誰將最終把握行業應用市場。
現實情況卻是在安防領域參與AI建設的各方均存在明顯的優劣勢,無法做到一統江湖。

處于最底層的安防中小企業既沒有資金實力,又缺乏算法領域研發,又沒有能力通過與各地公安業務部分建立合作關系獲取大數據支撐,唯獨有細分領域應用的行業積累,這也是AI時代,安防中小企業亟需解決的難題。

02在技術層面,AI落地安防主要存在的問題

目前來看,人工智能技術在安防行業的應用還只是淺層次的,技術還不成熟。

七牛云AI實驗室聯合創始人林亦寧在「2018中國人工智能安防峰會」曾表示:技術落地過程中,比如說經常會碰到一些問題,當需要把一些傳統的老民警的經驗轉化成算法模型的時候,客戶往往會告訴你說這個數據不能出場,只能在場內進行迭代。還有比如它的數據的類型和我們實際上能夠接觸到的數據類型,或者我們平時積累比較多的數據類型完全不是一類分布的情況下,該如何做好這些事情,這都是很細節的問題,但是實際在操作的過程中都是很重要的問題。

例如AI在細分領域中環境適應性較差,目前鑒于車輛及道路環境的相對標準化,識別率相對較高,但對于人臉的準確識別則很容易受到光照不足、圖像模糊、目標尺寸過小或相互遮擋等環境影響,以致影響到識別準確率。

另外,數據資源分散,安防領域監控數據的開放性和共享程度相對較低,很難開展多維數據的交叉融合分析,這使得人工智能分析缺乏有效的數據支撐,同樣也會影響準確率;同時,不同的場景理解受限,由于缺乏有效的專業領域經驗知識的積累,視頻內容的理解能力偏弱,目前的智能分析多為單場景的目標檢測和行為分析,很少涉及大范圍場景的關聯行為分析,以致很難用于異常行為分析和風險預測。

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