上周一整周，大家都沉迷于iPhone X和Face ID中走不出來(lái)，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(chǎng)都不用帶身份證刷臉就可以過(guò)安檢了么？我們自己的國家有很多很優(yōu)秀的技術(shù)和企業(yè)，不僅將虹膜識別，3D掃描等技術(shù)應用在個(gè)體層面，還對國家的安防有著(zhù)重大的貢獻。
安防會(huì )是成熟的領(lǐng)域
未來(lái)十年，人工智能在不同行業(yè)的機遇，小智君比較看好的有四個(gè)，分別是：安防、汽車(chē)、醫療和機器人。這些領(lǐng)域都是萬(wàn)億級的市場(chǎng)，尤其是汽車(chē)和醫療。
這些領(lǐng)域非常重要，但不是每個(gè)領(lǐng)域發(fā)展成熟的時(shí)間都一樣。在我看來(lái)，安防會(huì )是成熟的領(lǐng)域。
汽車(chē)從現在來(lái)看很有可能是下一個(gè)成熟的領(lǐng)域，再過(guò)兩三年量會(huì )上來(lái)。至于醫療，只能夠它排在第三。
醫療的難點(diǎn)在于，這不僅是大數據的問(wèn)題，還涉及到小數據問(wèn)題。對于小數據問(wèn)題，它在數據的規模上限制是比較大的。機器學(xué)習重要的是要跟優(yōu)秀、有經(jīng)驗的醫生來(lái)學(xué)習，不像自動(dòng)駕駛或者安防，只要找一個(gè)會(huì )用電腦的人，都可以標注數據。它是一個(gè)需要優(yōu)秀的專(zhuān)業(yè)人士參與數據標注、數據采集的過(guò)程，是小數據問(wèn)題。
機器人也會(huì )是一個(gè)很大的領(lǐng)域，但它卻是充滿(mǎn)了不確定性。首先它目前還不是一個(gè)已經(jīng)存在的行業(yè)，現在市面上還基本沒(méi)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(shí)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(cháng)時(shí)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。這也是有可能率先實(shí)現落地的人工智能領(lǐng)域。
安防問(wèn)題重重，數據量龐大
在當前階段，行業(yè)對人工智能技術(shù)切入安防領(lǐng)域，期待就是：可以把這個(gè)行業(yè)從以視頻為核心，轉變?yōu)橐郧閳鬄楹诵摹?br /> 現在安防監控領(lǐng)域之所以還有機會(huì )，是因為人工智能使得一個(gè)新的潮流、新的轉型在這個(gè)領(lǐng)域發(fā)生了。
在智能攝像頭領(lǐng)域，小智君發(fā)現，我們國家的技術(shù)，已經(jīng)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(jìn)入安防，10年之后，所有的攝像頭都會(huì )變成智能攝像頭。
其次，在安防領(lǐng)域里，有一個(gè)常見(jiàn)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(lái)說(shuō)，今天的算法不能夠解決所有的問(wèn)題，只能夠解決一部分問(wèn)題。有些人工智能公司會(huì )對外宣稱(chēng)，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(shuō)擺拍的靜態(tài)識別。如果放在監控環(huán)境下，一個(gè)人低著(zhù)頭打著(zhù)電話(huà)，只有100×100像素的時(shí)候，那么現在還遠遠做不到這樣的精準度。
最近很多人在說(shuō)人臉識別，那種看到一張臉、算出來(lái)一個(gè)特征，跟黑名單比對一下看誰(shuí)比較像，這是很淺很淺的挖掘。你知道壞人是誰(shuí)，把他給找出來(lái)，只能解決這種問(wèn)題。但是現在的需求是：我不知道壞人是誰(shuí)，你給我找出來(lái)，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。而安防是全世界大的物聯(lián)網(wǎng)。
你出門(mén)走出小區，被門(mén)口的攝像頭拍了下來(lái)，它識別出你的穿著(zhù)，你的表情和面部特征，這個(gè)數據量已經(jīng)遠超過(guò)了網(wǎng)上的發(fā)帖。而每隔20米，可能就會(huì )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(jīng)超過(guò) 200 萬(wàn)個(gè)，它們每分每秒都在錄像，每天就會(huì )產(chǎn)生長(cháng)達 200 多萬(wàn)天的錄像。安防物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數據量，已經(jīng)遠遠大于過(guò)去的互聯(lián)網(wǎng)。
安防的三大支柱：智能硬件、算法、大數據
在這種情況下，小智君認為人工智能時(shí)代的安防有三個(gè)支柱：智能硬件、算法、大數據。
首先，是硬件。北京的200萬(wàn)攝像頭，如果把這些數據全部傳到數據中心的話(huà)，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(gè)千兆以太網(wǎng)，從理論上也只能傳250路，但是千兆以太網(wǎng)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(wàn)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(chǎng)的檢測、跟蹤和去重，能捕捉關(guān)鍵數據，并且在前端做初步加工，只把關(guān)鍵數據匯聚到數據中心處理，這樣才能形成一個(gè)大數據系統。
第二，算法。前端的算法進(jìn)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(gè)精確的結構化或者特征化分析。
最后非常重要的一點(diǎn)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(jué)圖像，而是要把多模態(tài)、大規模的數據放進(jìn)來(lái)，比如通信記錄、電子郵件、微信微博、車(chē)輛軌跡、消費記錄等等都結合起來(lái)，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(xué)原理，把運算和光學(xué)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(guān)于它的原理，其實(shí)非常簡(jiǎn)單。模擬人眼球的進(jìn)程，先用類(lèi)似于“黃斑”功能的硬件進(jìn)行掃描，但畫(huà)面模糊，再從中挑選出感興趣的地方著(zhù)重觀(guān)察。
人眼攝像機顛覆了傳統攝像機的成像結構，通過(guò)獨創(chuàng )的像素動(dòng)態(tài)瞬時(shí)分配技術(shù)，可以瞬間提升畫(huà)面的局部像素，使得場(chǎng)景中的每一個(gè)目標都清晰可見(jiàn)。
與此同時(shí)，基于深度學(xué)習的人員檢測技術(shù)，它可以自動(dòng)、精確、快速抓拍場(chǎng)景中的每一張人臉，同時(shí)兼顧全景與細節特寫(xiě)。在此基礎上，通過(guò)判斷分析自定義的行為特征，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需求。
目前人眼攝像機已經(jīng)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(chē)輛中，人眼都看不清的情況下，精準識別到要追蹤的車(chē)牌。整個(gè)安防行業(yè)將從高清時(shí)代大踏步進(jìn)入極速高清時(shí)代。為我們進(jìn)一步打造更加安全的智慧城市。
原標題 極速高清的安防時(shí)代：人眼相機將AI技術(shù)發(fā)揮到極致
海康