智能安防的精髓在于“智”。何為“智”?關鍵在于監控攝像頭的“快速”和“精準”，即監控內容獲取要快狠準，監控內容分析也要快狠準。高手之間，比拼的就是“手眼身法步”。要想成為下一個海康威視、大華股份等量級公司，“眼力”是核心中的核心。
上周一整周，大家都沉迷于iPhoneX和FaceID中走不出來，好像人臉識別解鎖是件了不起的大事了，你們忘了我們的支付寶是怎么刷臉支付的么?你們忘了北京首都機場都不用帶身份證刷臉就可以過安檢了么?我們自己的國家有很多很優秀的技術和企業，不僅將虹膜識別，3D掃描等技術應用在個體層面，還對國家的安防有著重大的貢獻。
安防會是最先成熟的領域
未來十年，人工智能在不同行業的機遇，小編比較看好的有四個，分別是：安防、汽車、醫療和機器人。這些領域都是萬億級的市場，尤其是汽車和醫療。
這些領域非常重要，但不是每個領域發展成熟的時間都一樣。在我看來，安防會是最先成熟的領域。
汽車從現在來看很有可能是下一個成熟的領域，再過兩三年量會上來。至于醫療，只能夠它排在第三。
醫療的難點在于，這不僅是大數據的問題，還涉及到小數據問題。對于小數據問題，它在數據的規模上限制是比較大的。機器學習最重要的是要跟最優秀、最有經驗的醫生來學習，不像自動駕駛或者安防，只要找一個會用電腦的人，都可以標注數據。它是一個需要優秀的專業人士參與數據標注、數據采集的過程，是小數據問題。
機器人也會是一個很大的領域，但它卻是充滿了最大的不確定性。首先它目前還不是一個已經存在的行業，現在市面上還基本沒有成熟商用的機器人，還在摸索階段。我們都向往以后的生活和工作能夠被機器人幫助，但要實現它，到達消費者期待的那一階段，還是很困難的，也需要很長時間。
對于安防，不同的國家投入是不同的，但中國顯然對之投入很大，美國同樣。這也是最有可能率先實現落地的人工智能領域。
安防問題重重，數據量龐大
在當前階段，行業對人工智能技術切入安防領域，最大的期待就是：可以把這個行業從以視頻為核心，轉變為以情報為核心。
現在安防監控領域之所以還有機會，是因為人工智能使得一個新的潮流、新的轉型在這個領域發生了。
在智能攝像頭領域，我們國家的技術，已經可以做到每張臉從左耳到右耳，150像素，監控40米寬度的通道。當人工智能進入安防，10年之后，所有的攝像頭都會變成智能攝像頭。
其次，在安防領域里，有一個常見的誤區：那就是迷信算法，認為算法可以解決一切。這顯然是不正確的。
就拿人臉識別來說，今天的算法不能夠解決所有的問題，只能夠解決一部分問題。有些人工智能公司會對外宣稱，其人臉識別算法錯誤率能達到億分之一，這是能夠做到的，但它往往是在特定條件下得到的。比如說擺拍的靜態識別。如果放在監控環境下，一個人低著頭打著電話，只有100×100像素的時候，那么現在還遠遠做不到這樣的精準度。
最近很多人在說人臉識別，那種看到一張臉、算出來一個特征，跟黑名單比對一下看誰比較像，這是很淺很淺的挖掘。你知道壞人是誰，把他給找出來，只能解決這種問題。但是現在的需求是：我不知道壞人是誰，你給我找出來，這絕對要靠很深度的挖掘。
如果人工智能只是停留在算法的層次，那還是遠遠不夠的。而安防是全世界最大的物聯網。
你出門走出小區，被門口的攝像頭拍了下來，它識別出你的穿著，你的表情和面部特征，這個數據量已經遠超過了網上的發帖。而每隔20米，可能就會被新的攝像頭拍下，識別一遍。以北京為例，它安裝的攝像頭總數已經超過200萬個，它們每分每秒都在錄像，每天就會產生長達200多萬天的錄像。安防物聯網產生的數據量，已經遠遠大于過去的互聯網。
安防的三大支柱：智能硬件、算法、大數據
在這種情況下，人工智能時代的安防有三個支柱：智能硬件、算法、大數據。
首先，是硬件。北京的200萬攝像頭，如果把這些數據全部傳到數據中心的話，帶寬的概念是什么?一路高清視頻的碼流一般在2-4兆bps。
一個千兆以太網，從理論上也只能傳250路，但是千兆以太網指的還是它的基帶層的帶寬，高清視頻根本傳不到250路，能傳100路就可以了，那么200萬路需要多少帶寬?如果硬件不能夠智能前端化，數據都傳不到數據中心。
所以第一步，硬件的智能前端化，可以對目標做現場的檢測、跟蹤和去重，能捕捉關鍵數據，并且在前端做初步加工，只把關鍵數據匯聚到數據中心處理，這樣才能形成一個大數據系統。
第二，算法。前端的算法進行物體的檢測跟蹤，后端的算法就是識別物體，對圖像做一個精確的結構化或者特征化分析。
最后非常重要的一點是，我們要在后面非常深入做下去的大數據分析，不光是基于視覺圖像，而是要把多模態、大規模的數據放進來，比如通信記錄、電子郵件、微信微博、車輛軌跡、消費記錄等等都結合起來，在應用層面做非常深入的挖掘。
硬件的戰爭：人眼相機誕生
人眼攝像機在去年10月應運而生，它是基于仿生學原理，把運算和光學結合在一起，50米距離范圍內可以展現出更為清晰可識別的人臉，100米范圍內可以保證看清楚全身的主要特征。
關于它的原理，其實非常簡單。模擬人眼球的進程，先用類似于“黃斑”功能的硬件進行掃描，但畫面模糊，再從中挑選出感興趣的地方著重觀察。
人眼攝像機顛覆了傳統攝像機的成像結構，通過獨創的像素動態瞬時分配技術，可以瞬間提升畫面的局部像素，使得場景中的每一個目標都清晰可見。
與此同時，基于深度學習的人員檢測技術，它可以自動、精確、快速抓拍場景中的每一張人臉，同時兼顧全景與細節特寫。在此基礎上，通過判斷分析自定義的行為特征，滿足不同場景下的業務需求。
目前人眼攝像機已經嘗試應用在公安系統，提高破案率20%，并能從早晚高峰的眾多車輛中，人眼都看不清的情況下，精準識別到要追蹤的車牌。整個安防行業將從高清時代大踏步進入極速高清時代。為我們進一步打造更加安全的智慧城市。
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