11月16日，由深圳市安全防范行業(yè)協(xié)會主辦的第六屆中國安防系統(tǒng)集成商高端峰會圓滿落地。會上發(fā)布了第五屆“智慧安防優(yōu)秀解決方案”評選榜單，共達(dá)地憑借AI-as-a-Service高效定制化安防解決方案成功入選。

　　如今數(shù)字化、智能化的潮流已經(jīng)切實(shí)來到了安防行業(yè)，但如何讓安防從圍繞人臉識別、安防監(jiān)控為主的“點(diǎn)狀安防”，升級為保衛(wèi)城市生活方方面面的“網(wǎng)狀安防”，讓行業(yè)中的集成商、工程商擺脫“包工頭”形象，真正實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，還是一個(gè)待解的問題。今天我們來聊一聊“智慧安防決賽圈”的關(guān)鍵議題。

　　公共安全頻頻“失守”背后

　　場景落地成智慧安防產(chǎn)業(yè)化“攔路虎”

　　10月29日，一場持續(xù)12小時(shí)的特大火災(zāi)將南京金盛百貨中央門店推上了熱搜。由于臨近“雙十一”備貨高峰期，這場火災(zāi)給多家店鋪造成數(shù)千萬元的直接財(cái)產(chǎn)損失。

　　熱搜之外，隱藏在“冰山之下”的火災(zāi)“大數(shù)據(jù)”更令人觸目驚心。應(yīng)急管理部披露，2021年全年大型商業(yè)綜合體、學(xué)校、醫(yī)院、商超等人員密集的公共場所火災(zāi)3.2萬起，傷亡率和直接財(cái)產(chǎn)損失占比更是遠(yuǎn)高于其它火災(zāi)事故?；馂?zāi)之外，高空拋物、電梯傷人、寵物咬人、加油站爆燃等各類公共場所安全事件，也令公共安全頻頻“失守”。

　　一位研究公共安全的專業(yè)人士表示，隨著城市規(guī)模的擴(kuò)張以及城市功能的不斷豐富，傳統(tǒng)的以被動(dòng)防范為主的安防思路已然過時(shí)，主動(dòng)預(yù)警、防范甚至事中干預(yù)的安防理念成為主流。在此背景下，以人工智能技術(shù)為主體的智慧安防開始進(jìn)入公眾視野。

數(shù)據(jù)來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院

　　早在2019年，應(yīng)急管理部就明確提出以技術(shù)創(chuàng)新提升公共安全治理水平。然而智慧安防產(chǎn)業(yè)化落地效果卻“差強(qiáng)人意“。中安網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，2021年我國安防行業(yè)總產(chǎn)值達(dá)到9020億元，同期我國智慧安防的市場規(guī)模約586億元，滲透率僅有6.5%。

　　能輕松擊敗人類最高智慧的人工智能，為何遲遲鉆不透安防市場的“凍土層”?究其原因，還是場景壁壘在作怪。

　　以深圳前海一家物流倉儲企業(yè)的安防之“痛”為例，為了保護(hù)貨倉內(nèi)大量高凈值貨物的安全，這家企業(yè)的負(fù)責(zé)人找了大量方案。

　　“最初我們用監(jiān)控?cái)z像加人力巡檢，但防不住內(nèi)外勾結(jié)、監(jiān)守自盜，后來聽說可以用AI算法，如果有人、叉車出現(xiàn)在不該出現(xiàn)的區(qū)域，或者有安保人員擅離職守，系統(tǒng)就進(jìn)行告警，但打聽下來很多企業(yè)都不做，能做的又太貴了。”負(fù)責(zé)安全管理的錢先生表示。

　　這類痛點(diǎn)非常普遍。目前，AI算法90%以上的應(yīng)用場景主要集中在人臉識別、車輛識別、OCR識別三大場景，有成熟的標(biāo)準(zhǔn)化算法與部署方案，但面對日增涌現(xiàn)的“非主流”場景卻往往束手無策。

　　案例中的人員闖入識別、叉車識別、安保人員離崗識別等就屬于此列，行業(yè)上鮮有現(xiàn)成的解決方案，而要定制其中一個(gè)算法，就需要數(shù)十人團(tuán)隊(duì)耗費(fèi)數(shù)月進(jìn)行手動(dòng)訓(xùn)練，且費(fèi)用昂貴，一整套方案下來成本往往在幾十上百萬之巨。

　　這類長尾市場需求量大、碎片程度高、新需求衍生速度快，以專注于AI大規(guī)模商用的的共達(dá)地為例，其對接的安防需求已遠(yuǎn)不止人臉、車牌等傳統(tǒng)型業(yè)務(wù)的需求：

　　●在公共場所，如何識別寵物是否牽繩、流動(dòng)攤販、人員違規(guī)聚集;

　　●在商場，如何識別扶梯大件行李、扶梯嬰兒車、滅火器擺放;

　　●在餐廳后廚，如何識別廚師是否佩戴廚師帽、是否存在失火危險(xiǎn)、是否有老鼠等;

　　●在建筑工地，如何識別安全帽、反光衣、火焰煙霧、高危區(qū)域越界行為;

　　共達(dá)地的一位技術(shù)負(fù)責(zé)人對記者表示，“一魚多吃”的標(biāo)準(zhǔn)化方案顯然無法滿足井噴的個(gè)性化安防需求，定制化方案，周期極長，成本極高，后續(xù)部署和使用的專業(yè)門檻極高。這已然成為安防市場AI產(chǎn)業(yè)化路上的一條“攔路虎”。

　　共達(dá)地AutoML自動(dòng)化AI訓(xùn)練平臺

　　短平快打法破解智慧安防場景落地難題

　　如何突破場景壁壘，實(shí)現(xiàn)安防領(lǐng)域AI產(chǎn)業(yè)化快速落地?共達(dá)地的思路是，AI供給側(cè)改革，以更低的成本、更高的效率、更快的迭代，解決更大規(guī)模、更碎片化、更高精度的算法困局。

　　針對上述物流倉儲企業(yè)的眾多算法需求，以“安保人員離崗識別”算法為例，共達(dá)地最初用企業(yè)提供的500多張安保人員在/離崗圖片數(shù)據(jù)有效提取了關(guān)鍵特征，結(jié)合自動(dòng)化調(diào)參，僅用了一小時(shí)左右就初步生成了安保人員離崗識別的算法模型。然后，共達(dá)地為這一套算法匹配了適用的邊緣端硬件盒子，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的軟硬件集成工作。前后僅用一周，便正式交付使用。

　　算法上線后，共達(dá)地AutoML自動(dòng)化AI訓(xùn)練平臺才正式發(fā)揮其作用。在一邊發(fā)揮檢測作用的同時(shí)，還以天為單位采集現(xiàn)場數(shù)據(jù)并回傳至共達(dá)地AI自動(dòng)化訓(xùn)練平臺進(jìn)行算法的自主學(xué)習(xí)、快速迭代，讓精度無限逼近實(shí)際應(yīng)用場景的理想值。

　　這種高效率、高精度、低門檻的碎片化算法定制能力，正是目前市場上稀缺的，但更妙的是標(biāo)準(zhǔn)化與定制化的“組合式打法”。

　　以讓物業(yè)人員頭疼的高空拋物為例，作為深圳市南山華僑城片區(qū)物業(yè)類型最豐富的城市綜合體，方大城由4座辦公塔樓、4層商業(yè)裙房以及4層地下車庫組成，空間結(jié)構(gòu)復(fù)雜，安防死角多。

　　“高空拋入已經(jīng)正式入刑，同時(shí)監(jiān)管明確了物業(yè)管理單位亦須履行監(jiān)管義務(wù)。這對于我們來說真的壓力山大“。方大城的物業(yè)工程總監(jiān)周先生表示。

　　共達(dá)地對客戶需求進(jìn)行研判后，初期采用算法商城成熟算法，匹配共達(dá)地提供的1個(gè)硬件盒子和5組攝像頭，僅用1天就完成了算法部署——即以標(biāo)準(zhǔn)化能力，滿足客戶即插即用的緊迫需求。

　　算法上線后，即進(jìn)入了“場景定制”階段?；谇岸藬z像頭采集、回傳的數(shù)據(jù)，運(yùn)用共達(dá)地AutoML自動(dòng)化AI訓(xùn)練平臺進(jìn)行機(jī)器快速迭代算法，針對方大城的環(huán)境特征和事件特征，不斷提升識別精度。

　　最終識別精度達(dá)到了97%，訓(xùn)練效率提升了15倍，年平均成本相較于此前的傳統(tǒng)安防手段降低了96%。周先生表示，共達(dá)地這種不僅兼顧交付效率和質(zhì)量，還能控制成本的方案，輕輕松松移走了物業(yè)人頭上的一座山。

　　“傳統(tǒng)的‘長拳式’打法，很難適應(yīng)安防市場的短平快需求，我們的策略是讓‘長拳’變短，短拳更快。”共達(dá)地高級市場總監(jiān)李蘇南表示。

　　助力湖南某市步行街管控?fù)蝹?桌椅占道經(jīng)營、游攤小販違規(guī)占道經(jīng)營、垃圾桶滿溢識別;助力智慧工地管控未戴安全帽、未穿反光衣的行為，守護(hù)工地安全;助力石化能源領(lǐng)域?qū)鹧鏌熿F、員工離崗、打電話等行為進(jìn)行管理，助力廣東某大型銀行金融網(wǎng)點(diǎn)抽煙、玩手機(jī)識別、人員聚集……共達(dá)地AutoML自動(dòng)化AI訓(xùn)練平臺以其識別精度高、部署周期短、使用門檻低的顯著優(yōu)勢，為智慧安防大規(guī)模快速落地貢獻(xiàn)了一個(gè)個(gè)“樣本“，也獲得了行業(yè)的高度關(guān)注與認(rèn)可。

　　AI as a Service

　　用AI編織社會安全網(wǎng)

　　共達(dá)地AutoML自動(dòng)化AI訓(xùn)練平臺在智慧安防領(lǐng)域展現(xiàn)出來的實(shí)力，都基于共達(dá)地對于AI、loT的熟稔以及對千行百業(yè)智慧安防發(fā)展趨勢的前瞻與精準(zhǔn)把握。

　　讓安防從業(yè)者參與AI共創(chuàng)。如果只是拿著AI這把錘子找釘子，那么社會安全等級的提升永遠(yuǎn)只能被動(dòng)跟隨AI技術(shù)的發(fā)展。共達(dá)地認(rèn)為，未來智慧安防的主體將越來越“去專業(yè)化”，讓貼近安防業(yè)務(wù)需求的人也能熟練用上AI，才是正確的解題思路。

　　因此，與行業(yè)上普遍將AutoML用作專業(yè)算法工程師的效率工具不同，共達(dá)地AutoML自動(dòng)化AI訓(xùn)練平臺正是一套可供安防產(chǎn)業(yè)鏈上下游的都可以使用的行業(yè)級生產(chǎn)工具，支持用戶以零代碼的形式訓(xùn)練可商用算法，門檻極低。用戶只需要輕松完成上傳數(shù)據(jù)、選擇芯片、一鍵部署三個(gè)步驟，即可快速訓(xùn)練出一套算法，且保證精度要求——通過這種共創(chuàng)，讓“點(diǎn)狀安防”聯(lián)結(jié)成“網(wǎng)狀安防”。

　　讓AI越用越好用。共達(dá)地AutoML自動(dòng)化AI訓(xùn)練平臺支持99%計(jì)算機(jī)視覺場景，這意味著絕大多數(shù)智慧安防的需求，AutoML自動(dòng)化AI訓(xùn)練平臺都能滿足。通過這套平臺訓(xùn)練出來的算法平均精度超過92%，表現(xiàn)可媲美8年經(jīng)驗(yàn)的人類算法工程師。

　　但這還不夠。安全無小事，精度越逼近場景理想值越好。因此，在應(yīng)用過程中，共達(dá)地AutoML自動(dòng)化AI訓(xùn)練平臺還能回傳終端數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)以天為單位的快速迭代，讓算法深入場景，實(shí)時(shí)成長，越用越精準(zhǔn)。

　　讓AI人人可用。供需矛盾背后的核心是生產(chǎn)效率和應(yīng)用成本的問題。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)顯示，通過AutoML自動(dòng)化AI訓(xùn)練平臺可使得解決方案整體成本降低90%，這為規(guī)模化滿足長尾市場的算法需求提供了現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)。與此同時(shí)，共達(dá)地算法商城可以提供5000+成熟AI算法及定制服務(wù)，覆蓋智能城市、智慧工業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)等99%CV場景，客戶可以像逛淘寶一樣“隨選隨用”。

　　此外，共達(dá)地AutoML自動(dòng)化AI訓(xùn)練平臺通過提前適配寒武紀(jì)、華為、海思、英特爾、英偉達(dá)等百余款主流芯片，使得基于訓(xùn)練平臺生產(chǎn)的算法可以提前靈活適配云端服務(wù)器、邊緣端AI BOX和終端攝像頭等硬件形態(tài)，并在5秒內(nèi)一鍵完成部署，讓應(yīng)用環(huán)節(jié)極簡化。不僅省去了算法遷移的時(shí)間，還避免了因算法與芯片結(jié)構(gòu)不適配導(dǎo)致的算力浪費(fèi)。

　　從最早“人工智能”概念的提出，AI在幾十年里走過了工程化的“1.0時(shí)代”和方案化的“2.0時(shí)代”，如今正站在產(chǎn)品化“3.0時(shí)代”的門檻上。

　　“我們希望用自身的實(shí)踐，提升AI服務(wù)智慧安防的廣度、精細(xì)度與效能，推動(dòng)人工智能在安防細(xì)分領(lǐng)域的快速落地，讓AI技術(shù)走向每一位普普通通的安防從業(yè)人員。唯其如此，才能守住千行百業(yè)的安全基準(zhǔn)線，為人民的幸福生活提供堅(jiān)實(shí)的保障。”共達(dá)地高級市場總監(jiān)李蘇南表示。