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3S MARKET

2020年2月3日 星期一

How AI is used for facial recognition in surveillance cameras

0935-970-603 施正偉


來源: 与非网


AI落地存在的难题有哪些?

AI 從前兩年的概念泛起,如今正逐漸走向落地應用階段,然而,從廠商和用戶的普遍回饋來看,人工智慧在安控領域的落地應用,似乎並沒有大眾想像中的順利,開始有越來越多諸如場景碎片化、應用成本高、實驗室場景到實際應用場景,效果差距較大等問題被暴露出來,而這些也成為當前階段,AI 落地應用過程中新的痛點。

其中,對於產品和解決方案提供商而言,AI 應用場景的碎片化,更成為工程項目亟待解決的問題。

AI 作為一種應用技術,有通用型市場,也有垂直市場。第一種情況下誕生了 AI+ 行業的第一批人工智慧公司;當 AI 通用技術從普及,到往行業深扎的過程中,會出現行業+AI 的第二批人工智慧公司。在跟場景數據強相關的市場上,必然會出現垂直型的行業+AI公司。

AI 技術下沈激發安控市場深層覺醒
安控作為一個典型的垂直行業,全部是圖像影像數據,用通用型技術無法解決,必須用垂直的、專用的圖像辨識技術來做,比如,多角度多姿態、複雜光線下的人臉辨識等。

通用技術在早期大家覺得還可以接受,當深扎進入安控行業中,通用的 AI 技術便開始分裂,用戶開始期待更適用於行業領域的 AI 技術。

AI 對安控行業帶來的改變,不是單純的提供電腦視覺等 AI 技術,而是由 AI 驅動的安控行業資訊化。安控是 AI 技術帶來變量最大的行業。

對於很多網路公司而言,AI 只是對某個軟體進行了升級,但對安控行業來講,AI 技術開啓了整個安控行業的資訊化革命,這是沈睡已久的行業需求,AI 將它喚醒了。

而當資訊化的需求被解決,整個安控市場的體量會相當可觀。可以預料,未來五到十年,將會是安控行業的快速發展期,也將是 AI 推進安控資訊化的技術改造期。

AI 落地智慧安控的現存痛點
眼下,AI 總是給予大家以錯覺,認為安控智慧之旅已然結束,但事實上,越往後發展,這其中的故事越多元、越複雜,AI 在安控市場的應用,比大眾想像的邊界要更遠、更深。

截至目前,AI 等技術在安控行業的落地、生根,尚存四大問題:

1、安控市場具有無法比擬的高度豐富性和可挖掘性,基於對海量影像圖像,分析的 AI 應用剛需依舊很大,現有的廠商還不能夠完全應對。

2、安控項目是集產業、技術、模式、資本、服務為一體的複雜系統,涉及前端採集、儲存、傳輸、管理、應用多個產業鏈條,當下賦能過程中,AI 僅僅滲透到了採集等單個環節。

同時,AI 的實際應用效果,尚不能讓人非常滿意。比如,現在市面上大多安控人臉辨識系統,可以稱之為「中青年男性人臉辨識系統」,因為女性、老人、小孩等人臉辨識,依舊有很多問題待突破。另外,夜間、正午光線過暗、過曝等環境因素,對人臉辨識的準確率,仍然有很大的影響。

換句話說,安控行業一直以來存在的問題,AI 只是幫忙解決了冰山一角,該有的問題依然存在,之前沒有的問題,也還在增加出現。

3、新創公司生存壓力之大,平常人很難感同身受,作為傳統製造業,安控產業鏈長、成本高,也是擺在企業面前的一道現實問題,成百上千人的隊伍,加上巨額的行銷、研發成本,想要一直緊咬傳統安控巨頭,做垂直應用變得越來越艱難。

可以看到,如今很多新創公司,都在拿著錘子找釘子,多條腿走路,從越來越多 CV 新創公司,開始佈局安控之外的零售、教育、醫療等市場就可看出。

4、賽道現有玩家大多無法形成數據閉環。眼下的安控項目構成,整合商們拿著傳統安控廠商的攝影機、AI 新創公司的算法、ICT 廠商的伺服器,找第三方公司做軟體交付,這樣的作業模式,無法形成數據循環,這也是新創公司面臨的最大問題。


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