安防是AI巨大的落地点 未来潜力非常

首先，安防的从业人员从来没有像今天这样深刻地感到AI可以用了。尽管羚羊云是平台厂商，但一直对AI及AI专用处理器模块(芯片或板卡)有兴趣。因为过去没有深度学习，张进曾从2004年到2012年从事了8年研发，做得几乎绝望了。因为传统技术无法实现人脸识别、车牌识别、行为分析和目标检测等。今天由于深度学习，安防行业已经成为人工智能非常重要的落地点。

其次，今天安防行业从未像今天渴望把深度学习低成本、低功耗地运行下去的模块。因为安防链条非常长，摄像机架设的高度、角度、光线、所处理的功能、工作环境等，不是仅靠CPU就可以解决的。因此安防行业非常希望针对不同场景、环境要有差异化的解决方案。

例如羚羊云想和深鉴科技公司合作小区/社区的解决方案。因为安防最大的机会来自“雪亮工程”——是国家9部委联合发文的工程，实现16个字：全域覆盖、全网共享、全时可用，全程可控。可理解为全中国的摄像机全部联网。目前摄像机带智能的很少，这对网络技术条件提出了很高的要求，因此基于目前的网络条件，不太可能所有视频信号都到云端处理，可能一些智能放在前端，例如摄像机或小区机房里。例如小区，很多小区有保安室，智能化可对小区出入人员做人脸识别，是居民还是快递员等，还可对车牌识别等。如果没有低功耗的设备，实施起来不太可能。

所以今天面向不同场景推出的专用处理模块是非常具有潜力的。例如深鉴科技推出的基于FPGA的方案及进一步的专用芯片方案(明年上半年推出)都是非常好的方案。

第三，安防已是AI巨大的落地点。安防从业人员感到很苦，因为前有华为海康，后有一波创业公司，夹在中间很难受。安防行业有华为(华为云)和阿里(城市大网)强势进入，后面有很多创业公司，例如商汤、旷视、地平线等，传统厂商夹在中间很尴尬。如何看待人工智能和安防?实际上，安防产业链远远还没有到终曲，目前是一个半路腾飞的点。这时会出现非常明显的现象：场景化。过去安防产业链按照品类区分，摄像机、软件、应用等，今天可能很多场景会分工越来越细，有更多厂商和场景，例如做城市监控，诸如阿里做城市大网，不会去做小区;有的做电力;有的做楼宇等。在这些细分场景下，AI的功能方面，不太可能三五年内出现通用的AI，即一套人脸识别算法在任何场景都可适用。

旷视的首席科学家孙剑指出，深度学习还远远没达到解决问题的时候。这时算法的研发是一条路。在这种场景下，不同处理模块和产品的形态都是非常有机会的。所以目前我们无法去判断未来安防行业可以做成什么样，但今天可以看到很多AI算法的创业公司做AI加速器、AI专用的ASIC、AI的专用模块，海康做AI的全产品解决方案等，大家都有一定的机会。