How AI is used for facial recognition in surveillance cameras
0935-970-603 施正偉
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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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