How China’s Mass Surveillance Works
中國大規模監視的工作方式
流行病的需求和成熟的技術，現在使整合人員，適應人工智慧的理想時機。
在安全行業經過數年的成長和擴展之後，尤其是在影像監控領域，無論是在技術的成熟度，還是在佈署方面，人工智慧（AI）都在去年取得了重大飛躍。
「在過去的一年中，我們確實看到了 AI 變得更加主流，」新澤西州 Teaneck 的 Hanwha Techwin America 產品和技術經理 Aaron Saks 說，「大約在一年前， 專業產品。那就需要大型伺服器、大型處理器。 如今，人工智慧正被用於更多標準產品中，並被推到攝影機的邊緣。」
這種趨勢背後的主要驅動力僅僅是，隨著技術的發展，該技術變得更加可靠。
「隨著解決方案變得更加準確，信任度提高了，」加利福尼亞州聖卡洛斯市 Oyla 創始人兼首席執行官 Srinath Kalluri 說：「 [多年來，他們一直在從 AI 方面許諾很多，而且 過去，它的表面有些塌陷。 但是在過去的一年半的時間裡，由於[能夠]成功進行佈署，它實際上已經開始越來越受到信任。」
「很難談論過去一年半的時間而不談論 COVID-19，但我認為這種大流行向我們展示了數據驅動解決方案是未來。」 保羅·加姆斯（Paul Garms），博世安控系統
儘管對這項技術的整體熟悉度和舒適度，推動了某些成長，但另一個關鍵因素是全球大流行，自 2020 年初以來，大流行已對生活的幾乎每個方面，造成了嚴重破壞。
「在過去的一年半裡，不談論 COVID-19 很難，但我認為這種大流行向我們顯失了，以數據為驅動的解決方案是未來，」博世安全北美區域行銷總監 Paul Garms 說。紐約州 Fairport 的安全系統和安全系統「對於促進這些解決方案，人工智慧將變得越來越重要。 坦白說，在很多情況下，我們看到客戶已經擁有某種基礎架構來支持這些類型的解決方案，並且可以添加一個額外的AI軟件來提取該資訊。」
COVID-19 時代的機會
由於其成熟度，許多人在早期就將 AI 視為，監視和執行地在防止新型冠狀病毒傳播的各種授權和限制的工具。
薩克斯說：「當 COVID-19 立刻擊中時，人們希望能夠檢測是否有人沒有戴口罩 - 輸入 AI。」「一旦有了合適的平台，強大的處理能力和深度學習能力，我們就可以更新 AI 產品並告訴我們我們正在尋找什麼。
「例如，面罩是人的子類別和臉部的子類別。 該屬性在那裡嗎？ 而且我們能夠非常迅速地進行樞紐以添加該功能。 我認為我們將開始看到的是，公司能夠更快地做出反應和做出反應，並開發客製化的解決方案，」他補充說。
「我認為我們現在已經具備了使時機變得更加智慧甚至自治的能力。」 — 雷扎·拉索爾（Reza Rasool），Realnetworks
華盛頓州 SAFR 的母公司 Real Networks 的首席技術官 Reza Rasool 說：「我認為現在我們將具有使時機變得更加智慧甚至自治的能力。實際上，我們現在已經可以在攝影機內部運行完整的 SAFR 堆棧。這不僅是檢測，它的辨識力，再加上數據庫和身份資訊都可以在攝影機內部。這意味著攝影機可以自主操作並控制門，或者在本地做任何攝影機需要做的事情，而無需讓後室充滿處理能力，甚至無需即時連接到雲。」
到 2020 年初到中期，很明顯，安全和系統整合商的負責人正在意識到基於深度學習的分析的價值，德克薩斯州奧斯汀市 IDIS America 區域銷售總監 Jason Burrows 預計這種趨勢將持續到 2021 年超越。
他說：「由於許多公司現在都在遠端工作，因此一些組織現在正在配置以前未使用的板載分析，以在安全管理人員離開控制室時向他們發出入侵或其他事件的警報，」。 「他們希望利用 AI 的準確性和可靠性的優勢，並收集更多的商業智慧。」
結合人數統計和熱圖分析，AI 可以輕鬆地與現有攝影機配合使用，以提供有價值的資訊，不僅包括佔用率，而且還提供有關社交疏散和清潔習慣的資訊，這在過去一年中變得越來越重要。
「當你考慮到工作環境的清潔度時，我們可以看到哪些區域具有最高的關注度，人們在這些區域花費更多的時間來聚集更多的時間，」Irvine Arcules 首席營收官 Nigel Waterton 說，加利福尼亞。「所以也許我們需要花更多的時間，來清潔和消毒這些區域，以減少傳播區域。」
影像視訊及其他
儘管 AI 已被用於多種安全技術，但到目前為止，它在很大程度上已主要用於影像監視。
蒙特婁 Genetec 首席數據科學家 Sean Lawlor 說：「影像絕對是當務之急，尤其是在這個行業中。」「這是非結構化數據的重要來源，但確實需要人工才能理解它； 通常，只錄製影像是沒有用的。」
不幸的是，影像產生的資料量很大，難以提取有助於提高安全性的相關數據。影像分析（在某種程度上是 AI 的先驅）可以提供幫助，但是 AI 背後的技術做得更好，尤其是隨著時間的推移。
「借助機器視覺，我們可以瞭解影像中發生的事情，而神經網路的本質是，隨著處理更多數據，它們會變得越來越好，越來越準確，」Ashburn Calipsa 美洲地區副總裁 Brian Baker 說。 弗吉尼亞州。「真正位於 AI 下方的學習引擎的神經網路正在變得越來越好，越來越準確。我們對人員進行了更好的分類。我們對車輛進行了更好的分類。它使多種技術中的任何一種變得更加智慧 - 從影像到商業智慧，因為它可以解析的數據量，遠遠超過人類的能力。」
「借助機器視覺，我們可以瞭解視頻中發生的事情，而神經網絡的本質是，隨著處理更多數據，它們將變得越來越好，越來越準確。」 — Calipsa的布萊恩·貝克（Brian Baker）
「借助機器視覺，我們可以瞭解視頻中發生的事情，而神經網絡的本質是，隨著處理更多數據，它們會變得越來越好，越來越準確，」 Ashburn Calipsa 美洲地區副總裁 Brian Baker 說。弗吉尼亞州。「真正位於 AI 下方的學習引擎的神經網絡正在變得越來越好，越來越準確。我們對人員進行了更好的分類。我們對車輛進行了更好的分類。它使多種技術中的任何一種，變得更加智慧 - 從影像到商業智慧，因為它可以解析的數據量，遠遠超過人類的能力。」
在大流行時代，「非接觸式」已成為任何已佈署技術的重要考慮因素，尤其是在傳統的大批量場所。
Rasool 說：「人們不想在機場接觸像指紋讀取器，這樣的公共場所來到達快速通行證，或者將他們的臉對著虹膜讀取器，而虹膜讀取器只是在不久之前。」「當你試圖保持社交距離，然後使自己受制於這種表面時，我想不出什麼更可怕的東西。」
結果，出現了基於臉部辨識，和其他支持 AI 的解決方案的訪問控制和對講機產品。
弗吉尼亞州費爾法克斯市 Alarm.com 總經理 Brian Lohse 說：「COVID-19 出於安全目的和安全性，已經提高了對意識的需求。研究顯示，大流行期間房屋交付量增加了 60％，前門成為更大的活動溫床。可視門鈴上的 AI 透過其非接觸式功能，使所有人的送貨上門和出行更加安全。」
貝克說，此外，從更傳統的解決方案到新興的解決方案，其他安全技術也已經成熟。
他說：「從虛擬防護到無人機，它已被用於所有安全領域。」 「現在，您將看到使用 AI 的無人機，無論是與第一響應者一起執法，還是只是常規無人機安全監控。我們正在執法部門看到門禁控制、人群管理、人體影像素材處理……無處不在。」
今日和明天的 AI
有關 AI 的教育和訓練對於確保持續採用和成功佈署非常重要。 密爾瓦基江森自控安全產品，建築技術和解決方案高級產品經理 Jammy DeSousa 說，最大的挑戰是某些使者和某些安全整合商不瞭解 AI 應用的要求。
他說：「每個 AI 引擎都應經過預先訓練，並用於特定用途的應用，例如專門為零售應用而專門設計的 AI 或為計數人員而專門設計的 AI。」 「現在是機會，整合商應考慮將 AI 添加到其服務組合中，以為其客戶創建安全的工作場所。」
Garms 說，現在絕不是流行大流行的好時機，而且與 COVID-19 的出現和傳播一樣不幸的是，人工智慧提高了企業的應對能力。
他說：「所有的 AI 技術都促進了某些解決方案的發展。」 「如果這種情況發生在 10 年前，我們不一定可以使用這些分析來促進這種情況。 因此，就此而言，我認為我們從 AI 和其他影像[技術]方面受益匪淺。」
「現在是機會，整合商應考慮將 AI 添加到其服務組合中，以為其客戶創建安全的工作場所。」 — 江森自控（Johnson Controls）Jammy DeSousa
根據總部位於聖安東尼奧的 Pro-Vigil 進行的一項調查，自大流行開始以來，有 20％ 的受訪者表示，實體安全事件有所增加，三分之一的受訪者認為 2021 年將進一步增加此類事件的發生。 儘管 COVID-19 的未來不確定，但 AI 在去年的表現為該技術已準備好兌現其全部希望並幫助解決這些問題提供了希望。
Pro-Vigil 創始人傑里米·懷特（Jeremy White）說：「人工智慧仍處於起步階段，對於許多安全整合商而言，這是個好消息，因為這意味著您沒有錯過任何機會。」 「一些最好的 AI 交付於 2020 年。整合商現在有機會向客戶展示滿足其特定需求，需求和關注的 AI 解決方案。」
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