同质化严重，落地效果差，人工智能何去何从

本文转载自CPS中安网，作者杨一。原标题《同质化严重＋落地效果差 人工智能该何去何从》 。亿欧智慧城市对文章进行二次编辑，供读者参考。

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资本簇拥下，AI一度成“当红炸子鸡”。然，喧嚣过后，市场却是“一地鸡毛”。

“虽然AI近几年被炒的很火，图像相关的AI技术在安防行业落地速度也比较快，但并没有解决很多实际问题。现在大公司都在炒概念，人工智能技术目前并还没有完全落地，还有很多需要解决的问题，但市场已经杀到红海阶段了，行业竞争已经白热化。对我们而言，现在日子很难过。”一家人脸识别硬件公司总经理如此说道。

另一家AI模组公司总经理也认同上述观点，其表示，尽管现阶段AI发展趋势良好，但落地到项目中的应用仍处于前期阶段，整体解决方案还不成熟，导致结果与需求不匹配、需求与应用背道而驰的情况；同时， 现阶段用户对AI的理解还不够成熟，使得AI产品的使用与维护难度加大，AI产品功能逐步沦为鸡肋。

除了上述企业高层的观点外，调研走访超80家“安防+AI”业务企业发现，多数高管均认同上述说法。虽然近几年基于深度学习框架的计算机视觉技术有了突飞猛跃的进步，人脸识别、视频结构化等技术识别率、项目落地情况均得到了大幅提升，但仍处于弱人工智能阶段，对超大数据去做标注学习，并不是真正的智能化。

与此同时，许多AI产品与方案在演示或者PK阶段时，都处于相对理想的环境中，但到了实际应用环境中，用户便会发现较大的差异，花费巨大的成本代价却得不到预期的效果。

据悉，甚至有些项目虽然上马了众多AI智能产品，但并未真正使用，成了名副其实的“样板”工程。

种种声音从市场的四面八方汇集而来，甚嚣尘上。究其原因，一方面，安防行业是一个极其碎片化的市场，每一个场景的需求皆不尽相同，已经成熟的AI产品及解决方案不能完美复制到下一场景使用，对硬件、算法、服务、系统等均提出不同的要求，还需要企业花时间、人力、资金等去逐一突破。

另一方面，目前安防市场大规模使用的AI技术莫属人脸识别，而我国大多数人工智能企业均在国内巨头开源框架下完成技术研发，导致各家产品雷同性高，没有明显的特点，市场竞争激烈。

对此，深醒科技联合创始人/工程师史震云表示：“现在市场上的人工智能企业，80%在做重复性的事情，只有20%在做个性化的事情，但实际上发展到某个阶段之后， 个性化应该占到80%的工作量。只有花时间去做，很多问题才能得到解决。 ”

道阻且长 行则将至

“风正时济，自当破浪扬帆；任重道远，还需策马扬鞭。”

当下AI身影在安防行业的前、后端产品及市场中已经随处可见，被大家广度熟知使用，但在市场推广过程中，仍然有很多问题掣肘其发展，需要上下游产业链合力将其一一击破。

一方面，目前AI产品价格较高，无法做到全面普及应用，前端点位只在重点部位、重点场所、重点区域部设，后端平台只能分析少量点位。

另一方面，单一AI产品不能同时集成使用多种智能算法；同时， AI产品安装条件比较苛刻，如人脸抓拍像机，为实现好的效果，必须保障环境光照、安装高度、拍摄角度等要求。

除此外，包括低照度情况下人脸识别率的提升、算法运算效率、数据安全、产品稳定性等问题，也亟需解决。

如果说2018年是AI在安防行业的应用元年，那2019年就是AI在安防行业场景纵深元年。随着用户对AI的理解，提出的要求越来精细化，企业项目定制化能力也在逐渐提升，AI的价值或将实现提升。

科葩总经理王振海表示：“技术融入到应用场景及行业里面是要有沉淀、有过程才行的。现在没沉淀只有过程，马上就接入进去，要么做了很勉强，要么做了以后没发挥效益。企业一定要考虑的问题是，人工智能技术跟产品，可以帮助需求方实实在在解决什么问题，跟行业如何融合，做场景应用的延伸，发挥AI的技术作用，才是重要的。”

“现阶段国内大多数的AI应用还止步于事后调查取证阶段， 未来‘安防+AI’更应该朝着事后调查取证向事前、事中分析研判预警方向发展 。中国AI企业应当站在企业社会责任的角度上，运用AI安防产品提升民众出行、生活的便捷性，让民众生活更安全、更美好。” 芊熠智能总经理江伟说道。

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