【中國安防展覽網 訪談】一聲梧葉一聲秋，滿地金黃落葉層層疊疊。正值北京美的秋季，10月23至26日，中國社會公共安全產品博覽會(簡稱“安博會”)在北京舉行，數百家傳統安防企業與新興AI企業齊聚，碰撞思維，融合業態，深有百花齊放之勢。
25日，商湯科技聯合創始人、副總裁楊帆在“2018中國安防技術創新峰會暨IVA2018論壇”發表了主題為“智能城市中樞”的精彩演講。他表示，今天中國的安防，所面臨的技術進步是非常挑戰的。整個行業的不同角色，每個玩家應該去做自己擅長的事情，共同完成一個百花齊放的生態，真正讓整個行業取得一個更大的價值。
安防行業的信息化還沒走完“五環”
我以前上學的時候，計算機課的老師說計算機科學是研究信息的采集，傳輸，存儲，分析，反饋五個環節的一種科學。其實我們所有的計算科學，都是以信息為核心和載體，在這五個環節中，每個環節的技術進步，終會形成一個閉環，共同帶動整個行業應用生態的進步。
信息的五個環節
在安防行業的五個環節里，采集很簡單，各種高清、黑光攝像頭不斷進步；傳輸方面，包括4G以及未來的5G普及，會給安防行業帶來更大更新的發展機會；存儲方面，近些年包括云計算、數據湖、大數據中心也發展迅速。
但坦白來講，過去兩三年，安防行業的信息化做得還不夠好，并沒有走完真正的閉環，因為分析和反饋兩個環節缺乏。
分析是對于我們采集的數據真正具備自動化價值提煉的能力，AI今天帶給了行業這個能力；反饋就是當你擁有了前面所有這些基礎提煉能力之后，再結合用戶需求，形成應用生態，能夠真正給客戶帶來價值。
今年的安博會展廳，幾乎所有的廠商都在展示AI和它在不同細分領域的應用，我覺得是一個非常好的現象。它說明我們的第四個環節——AI分析，真真正正進入到了整個行業，所以才能衍生出如此多樣化百花齊放的應用生態。
當然從另一個角度看，我們往前走的路還很長。今天大家談論安防還是集中在人臉識別上，而未來去做城市級別人像歸檔，甚至于城市的綜合治理管控，還是有很多技術挑戰等待我們去探索。
商湯聯合創始人、副總裁楊帆在“2018中國安防技術創新峰會暨IVA2018論壇”發表演講
構建百花齊放的生態
AI進來之后的新安防，擁有感知、認知、應用和衍進的能力。感知是看見一個物體，認知是看懂一個物體，應用是把AI跟用戶的需求、場景結合起來，挖掘出更多價值。重要的是衍進，當AI真正在客戶場景實踐的時候，你是否具備能力能夠讓它持續進步，也就是真正的智能能力。
AI+安防擁有感知、認知、應用和衍進的能力
為了提供更好的衍進能力，商湯在做兩件事情：一個是算法增量訓練系統，隨著甲方數據的不斷積累，它可以不斷進行自我訓練學習，然后針對甲方的數據獲得一個更好的結果，讓整個應用獲得一個更好的反饋。
另外一個叫做算法工具鏈。我們會通過把整個算法產生過程工具化，標準化，來去降低一個單一算法的一次性產生成本。并為客戶提供快速應用的能力。包括從基礎設施到終端到引擎，再到上層應用所提供的各種各樣的產品能力。
在這中間，我們承擔的核心是視覺引擎分析計算這一層，同時我們會把這一層做成開放平臺提供給客戶。AI在整個安防信息五個環節中所提供的關鍵環節就是信息分析計算。在這之上，我們希望跟整個行業更多的不同角色，不同的玩家，一起共同去做，每個廠家去做自己擅長的事情，共同去完成一個百花齊放的生態，真正讓整個行業取得一個更大的價值。
商湯方舟城市級視覺開放平臺
行人ReID檢索讓破案效率大幅度提升
商湯今年也很榮幸獲得科技部新一代人工智能開放創新平臺，也承載著對于智能視覺領域先進技術研究和探索的重要任務。安防業務落地方面，我們也取得了豐碩成果，商湯的安防業務已經覆蓋了全國30多個省，參與了總計超過10萬路大規模的城市級視頻分析系統的建設。
我們今天用人臉去做很多罪案的時候，會面臨一個挑戰：過去我們的高清攝像頭，由于架設點位種種的原因，拍不到清晰的人臉。
所以這幾年行業新增了大量的人臉抓拍機，但人臉抓拍機部署到整個系統上線需要一個相當長的時間周期，甚至很多區域因為建設經費的原因，會導致周期被拉得更長。這種情況下，我們如何能夠快速有效的讓一些新技術更好的被運用到實戰？商湯在實踐中摸索總結出一套新的方式：
步：撒大網。我們用人臉抓拍機去建設一些粗力度的骨干網絡，周邊區域及時布控，防止疑犯遠距離逃逸，完成撒大網的動作；
第二步：定方向。通過歷史結構化信息檢索，掌握疑犯習慣活動區域；
第三步：拉小網。通過行人ReID檢索(將圖像中某個行人的特征與其他圖像中行人特征進行對比，判斷是否屬于同一個人)，縮小抓捕范圍。雖然傳統的高清攝像頭拍不到人臉，但可以拍到人體，再對視頻內容進行分析。
舉個實戰案例，在南方某個城市的一個案例。當案件發生之后，我們快速調取了案發前后一周整個城市抓拍機的攝像頭，然后定位出了**所出現的幾個大片區。
通過這種高清攝像頭，雖然很多場景拍不到人臉，但利用行人ReID檢索，在一個小范圍內還原出**移動的相對精細化的細節路徑和軌跡，終幫助完成了整個案件的偵破，終也抓到了嫌疑犯。
我們對比了一下，有這樣的AI系統和沒有這樣的AI系統之間存在巨大差別。傳統這么大量的數據，需要500臺電腦，以及非常海量的硬盤，今天可能靠九臺高密度服務器，就可以解決這件事情。整個4000小時的視頻，6000萬張的圖片，過去如果要靠人去看的話，折算成人天可能是170人天，但今天可能是三個操作人員，很短的操作時間。過去需要民警輔警大量的人工辨識，甚至要大量的現場的拉網式的排查和搜索，今天這一切都在電腦上可以快速完成。
人工智能在安防的落地，才剛剛走了步，以人臉識別為代表的一些技術，剛剛有一些應用生態去衍生。我們對于城市的安全治理，對于城市的整個有效的治理和管理，還存在大量的挑戰性課題等待著我們去完成。所以我相信AI在安防領域，未來還是有更大更美好的一個前景。
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