AI安防智能化发展至今还存在哪些问题？

Posted 2021-12-07 TSINGSEE

安防行业是AI人工智能落地比较成熟的应用领域，其先进性和未来的可发展性是毋庸置疑的。在人工智能技术落地安防领域之后，的确为安防行业带来了翻天覆地的变化，智能化、数据化和便捷化的优势赋予了安防行业新的生命力，促进安防行业的全面发展。

在人工智能安防行业细分化的应用下，目前已经落地的智能安防技术应用场景有：智慧园区、智能楼宇、智慧交通、智慧煤矿、智慧幼儿园、智慧工地、AI+危化行业、智慧物流、电梯内电瓶车智能检测等。这些场景的检验使用，加上新需求的延展，即使市场上人工智能技术的应用蓬勃发展，但是在技术研发、企业持续投入和产品融合应用等方面逐渐暴露出诸多难点和困境。

1.分层严重。

一方面是企业的实力层次不同，对应的研发实力、资金支持和算法积累上也不尽相同，分层严重。这是AI时代下，安防中小企业面临的一系列亟待解决的难题；另一方面AI人工智能技术的深度和精准度不同。目前落地较为成熟的智能安防大都是一些大公司提出并执行实施的，但是由于之前的算法积累和行业融合的时间还比较短，目前的场景应用大都是基于人脸识别、车牌识别和大数据汇总方面，在精细化应用方面有待持续深耕。

2.技术精准度有待提高。

现在人工智能技术在安防行业的应用是一种欣欣向荣的态势，但是目前的一些识别精准度并不能达到100%，例如AI在细分领域中环境适应性较差。比如鉴于车辆及道路环境的相对标准化，识别率相对较高，但对于人脸的准确识别则很容易受到光照不足、图像模糊、目标尺寸过小或相互遮挡等环境影响，以致影响到识别准确率。另外，数据资源的分散，不能获取大量的数据资源，这使得人工智能分析缺乏有效的数据支撑，同样也会影响准确率。这就导致了其他场景应用的局限性，也很难获取信任并与公安业务部门建立数据合作的关系。

3.新需求不断难以匹配。

随着用户对人工智能技术接受度的不断提升，用户新的需求也不断涌现出来，但有些应用功能具有一定的边界，只能存在于理想的环境条件当中。而除了算法之外，当下用户对于环境的需求也越来越苛刻，虽然现在1080p的摄像机已经很普及，但在存量市场中也存在大量的720p或者标清的产品，用户也希望在这些场景下能够实现相应的智能辅助功能。不过，用户新需求的提出，一定程度上也加速了智能化应用的产出及落地速度。

基于这些难点与局限，随着人们安全意识的提升、对智能事物接受能力的提高，以及在安防企业、AI企业、互联网企业等企业的共同努力下，将会有越来越多的企业精细化持续深耕智能安防行业，这在一定程度上将会促进难点的解决和行业的持续前进。