近來人工智能概念火熱，尤以人臉識別技術最受資本關注和追捧。CV（computervision）初創公司林立，任誰都想在這場戰爭中脫穎而出，乃至成為行業翹楚。所以這場比拼雖不見硝煙，但角力一直在進行。每一家CV公司都把成為行業第一作為目標，所以他們也絕不會滿足于目前僅向企業級客戶提供技術的合作盈利模式。
人臉識別近些年受深度學習（deeplearning）的加成，各場景識別率在某種程度上都有極為顯著的提高，因此相關落地應用越來越普遍，以人臉識別作為身份驗證手段大量運用在金融、支付、門禁等民用領域中。不過眾CV公司目前仍不滿足于此，他們渴望更為廣闊的應用發展空間。經過一段時期的考察研討，眾公司認為，人臉識別技術在安防行業實際落地大有可為。
人臉識別技術越來越受到各界關注
安防領域目前已經成為國家大力重視的方向。平安城市、智慧城市、天網工程、雪亮工程、一帶一路……如此之多的國家重點項目，都需要大量的監控視頻來支撐其體系。安防布控產生的數據量浩如煙海，僅使用人工監測、處理，恐怕力有不逮。而使用機器視覺來分辨關注名單人員、辨別人員異常行為都是十分方便的。因此，人工智能、人臉識別等技術在安防領域的確有一番可以大展拳腳的廣闊天地。
然而人臉識別技術在安防領域有作為，并不意味著CV初創公司能在安防站穩腳跟。CV初創公司如今的優勢在于其創始人、核心研發人員都有各大高校及海歸背景，學術氣息濃郁，因此算法都較為先進，理論體系比較成熟。并且，如今國家大力支持人工智能相關產業，CV初創公司可謂是好風助力，在風頭浪尖上備受矚目，一時風光無限，前途光明。但在安防領域，這些優勢恐怕難以成為入場門票。
首先，安防產業鏈極為復雜，如果說一千個觀眾心中有一千個哈姆雷特，那么一千個用戶心中就有一千種需求。而每一種不同需求，都需要一套不同的解決方案來適應其特殊情況。反觀如今的初創CV公司，無不是僅有一套或幾套算法方案，雖然這些方案在相關特定場景下的效果極為出色，但正因為其獨有的特殊性，為保證計算效果而限制了本身的延展性，因此難以適用于安防這樣一個復雜的產業鏈中。如果想要入局安防領域，這些公司首先需要有能力提供適應多場景的大一統普適方案。就目前而言，想要做到并非易事。
第二，如今的CV初創公司重學術多于工程，換而言之，相對于硬件設備，初創企業更加看重自家算法的更新迭代。筆者有幸拜訪過清華大學電子工程系教授蘇光大先生，[注1]蘇教授多年以來致力于生物識別技術、安防領域，在談到人臉識別企業發展方向時，蘇教授說：“如今，摩爾定律已經不再發揮神奇功效，馮·諾依曼結構的計算機瓶頸又已經顯現出來。現在不能僅靠優秀的算法，而是要軟硬件并行，打破‘CPU+GPU’這種不得已而為之的模式。”
（注1：引自《蘇光大教授專訪：打破僵化思維，CV初創公司需軟硬件結合立足安防》）
如今的芯片硬件性能仍有不足
人臉識別需要芯片進行大量的多維卷積計算，而GPU顯然并不擅長這種任務，于是很多公司只能用擴張服務器陣列的方法，用大量的GPU進行運算。這種方式既占用物理空間，也浪費電力資源，十分不劃算。除此之外，因馮·諾依曼瓶頸產生監控視頻時效性差的問題，也尚未得到良好解決。簡單來說，在人流較少的場景下，如今的人臉識別，行為監控相關技術表現得還算尚可，可一旦到了地鐵、車站等人流量大的地方，由于大量面部和行為被監控頭捕捉，并行傳輸的數據量極大，傳輸耗時極長，當后端查詢接收到可疑人員數據并分析回傳警告時，嫌疑人早就不知去向了。這種設備可用但無用，其存在形同雞肋。所以如果不打破目前僅僅局限于算法層面的現狀，想要躋身公共安全領域，恐怕只能是一句空談。
人工智能、機器視覺技術運用于安防行業是行業趨勢，所以并非只有CV公司才了解這件事。對于安防大企業來說，芯片、智能、大數據或者平臺方案，都是已經既定的大戰略、大方向，像海康威視、大華股份這些安防龍頭企業，都有自己的研究院，專門研究機器視覺。況且人臉識別技術的門檻并非如想象中那么遙不可及，能夠做好算法即可入門，現如今這些安防巨頭們在此領域也都取得了令人矚目的成果。并且安防老牌企業縱深行業多年，對于安防的了解也并非初出茅廬的CV初創公司可以比擬。
那么CV初創公司能否和這些安防龍頭企業進行合作呢？據筆者目前了解到的狀況，現如今安防巨頭們暫時并無和CV初創公司合作的意向。這也是完全可以預料到的。既然安防公司想要在這片土地上深耕細作，那么從一開始，就要把所有的東西都掌握在自己手中。況且老牌安防公司們都已經掌握了相關的CV技術，與初創型CV公司合作的意義不大，如果CV初創公司在短期內沒有什么重大突破，想和安防公司達成技術合作，機會依然渺茫。
CV初創公司僅憑在算法上的微弱優勢，很難以在安防專業領域抓到機會。不過，其在人證合一等細小領域市場還是可以大展拳腳的，如今用戶滿意度的閾值越來越高，越是“方便快捷高大上”，才越能貼合人們的日常生活，而人臉識別技術正好完全符合人們心中的預期。
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