智慧城市网

　　【中国安防展览网 企业关注】安防智能化的问题主要在于海量视频监控数据与人力分析瓶颈之间的矛盾，人工智能提供了很好的解决方案。目前，智能安防系统可以实现目标检测(车牌识别)、人脸识别(属性提取)、目标分类(车、行人)等功能。
 

　　NVIDIA Quadro 专业解决方案的产品营销经理Adam Scraba近期在接受华尔街日报采访时，提出了“人工智能如何让城市生活更美好”等相关观点，笔者感触甚多，在此也根据其表述的观点做一番总结及发表自身的一些想法。
 

　　“智慧城市是个运转的城市，同时也意味着是安全的城市”、“只有一个城市成为智慧城市后，才会变得安全”
 

　　据证券分析师称，受平安城市建设**，2016年我国安防行业市场规模已经达到总产值达到5400亿元，同比增加9%。预计未来几年，中国安防行业市场规模将从2015年的近5000亿元增长到2020年的8759亿元，年增长率在 11%以上。
 

　　而智慧城市的建设的一大特性正是城市的安全，这与平安城市的建设不谋而合，意味着平安城市将在智慧城市中扮演着重大的角色，而以平安城市项目市场为重要推力的安防行业，势必也能再分一杯羹。但目前而言，当前平安城市仍然停留在高清监控、智能分析为主的初期智能阶段，无论是效率还是安全离真正的智慧城市仍然有段距离，摄像头作为城市重要的传感器，可以预测到未来将从执法部门延伸到商务安全、交通规划、零售、停车服务等等更广的范围中。在这个历史变革的阶段中，我们可以从国内传统安防巨头们(海康大华宇视科达网力)以及新的挑战者华为近期举措看出端倪，安全是城市智慧化、良性化发展的刚需。
 

　　“人工智能将在未来智慧城市的两个关键的领域得到应用，一是记录及策略活动，二是管理”。前者的实现，主要靠硬件便能实现，而后者更多软硬件、环境、人文等因素的结合。在以往，我们通过摄像头能实现城市中人、车、自动化机器活动的视频数据，视频更多的是记录的功能，在智能的时代，我们能通过数据结构化的方式构建起更多的分析的可能，视频数据成为解决城市问题的关键。Adam Scraba提出，当前城市管理者可以通过视频数据实现掌握每栋楼中的居民信息(数量、性别、年龄等)、零售商可以通过人工智能获取更多视频数据中深层次的信息(顾客的偏好、年龄、籍贯等)，这些简单但意义非凡的事情，让管理者能更好的做好自身的策略部署。但在管理上，仅仅依靠摄像头或者其他硬件和软件就能实现，例如街道管理要实现0事故的目标，这仅仅依靠人工智能很难实现，需要城市规划者设计出行人、自行车。车辆安全的道路，通过人工智能的设备进行监管维护，才能实现这个目标。
 

　　笔者认为，这也是当前人工智能存在的一个现实问题——以特定应用领域为主，辅助人类进行工作的弱人工智能，离真正意义上摆脱人类甚至超过人类的人工智能尚不能实现，虽说如此，但技术发展的速度已经超越人们的想象，当前的人工智能融入各行各业中，也势必将掀起不小的风浪。
 

　　“至于隐私问题，我认为我们可以采取一些措施，如人工智能可以在数据离开监控设备的传感器之前，就将信息匿名化，这就是一种方法，另一种我认为更有意义的方法是，将大量特殊运算处理的人工智能安装在监控器的传感器旁，如此我们就不需要去提取画面的数据，也不需要提取可能会侵犯隐私的非结构化数据”
 

　　在国外，对于隐私问题的重视无疑要比国内高很多，Adam Scraba的观点也正是更多国内外视频监控厂商应对视频数据不外泄的有效处理办法。前者类似于视频加密及水印等操作，笔者在这里便不再谈其表现，而后者的方式可以称之为边缘计算(靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求)，可以让数据不再传输到云端，在边缘测完成实时数据分析及智能化处理，实现更加及安全，当前行业不断将智能前置也是其雏形。
 

　　边缘计算产业联盟理事长、中国科学院沈阳自动化研究所所长于海斌指出：“中国在‘十三五’规划中提出的两化融合、中国制造2025等国家战略，对ICT与OT的融合提出了迫切的需求，而边缘计算是ICT与OT融合的支撑与使能技术，产业发展将进入重要机遇期。工业自动化技术体系将从分层架构、信息孤岛向物联网、云计算、大数据分析架构演进。而边缘计算将是实现分布式自治控制工业自动化架构的重要支撑。”可以确定的是，在人工智能时代，安防与边缘计算的结合也必然更加的密切，其可以大限度地利用带宽进信息存储和检索的自动化，让视频数据能更好响应管理需求，也能为城市生活带来更多的便捷，为视频应用开辟更多的新蓝海。
 

　　原标题 人工智能与智能安防的一些感触 (因外文翻译及专业知识原因，如有错漏敬请指出)