安防與智慧城市的“智變”之旅

 

最好的時代，之于當下安防，安防其產業化已經千行百業，而城市是人類的聚居地，也是區域發展的核心，從某一層面理解，千行百業構成了城市。

　　于是，從2008年由IBM提出的智慧城市建設開始，便于安防有了千絲萬縷之關聯。時至今日，智慧城市因安防發生了質變，進入了“智變”時代。

　　智慧城市，簡而言之，一定是一個智能世界，“慧”思考。一直以來，安防行業就以城市為主戰場。

　　所以，不管是傳統安防企業還是外界而來者或是生力軍，都在瞄準這一市場，積蓄力量，謀定而后動。

　　2016年是AI安防元年，順理成章，也是智慧城市開始質變的一年。先來看看當下智慧城市如何“智變”。

　　AI形成城市精準防控

　　事前預防編制安全一張網

　　在智慧城市中，城市公共安防在各行業領域廣泛應用，并融入全社會乃至普通百姓的多方需求。

　　與此同時，推動安防系統從傳統的被動防御升級成為主動判斷和預警的智能防御，是安防行業一直以來的迫切需求。

　　安防信息隱藏在城市運行的各項指標背后，其數據的采集不能只依靠政府部門，要基于“共建共治共享”理念，推動社區、學校、醫院、企業、酒店、工地等企事業單位等共同承擔起數據采集責任；

　　要建立起以視頻監控為核心，包含MAC、音頻、指紋等多種類型的數據采集手段；

　　要實現吃、住、行等不同場景的信息全域覆蓋、全程采集。

　　安防數據數量巨大、價值密度低、種類繁多，不僅對人類來說使用起來非常困難，對其進行智能分析和挖掘也是很困難的事情。

　　目前，安防視頻智能分析技術對于視頻成像質量要求較高，而目前的視頻圖像質量受環境影響較大，加上由于編碼、網絡帶寬等因素制約，在視頻模糊、光照不足等情況下無法實現視頻分析技術的有效辨識；

　　同時，安防數據在各數據庫之間的關聯融合非常少，數據資源仍處于分散狀態，數據的開放和共享程度低，難以開展多維數據融合分析，需要結合應用場景進一步提升模型算法，充分發揮機器學習、數據分析和挖掘等各種人工智能優勢，開展智能分析。

　　所以，?？低曊J為智慧城市出了很多相應的標準。下面是業務單元，行業的應用，上面是綜合類的應用。

　　所以，智慧城市需求往里面加業務，綜合治理、應急指揮等等，綜合的業務往里面加載，供應基礎“一張網”，對人、車、物進行監管。

　　而杭州智諾推出的200萬無線4G全目標檢測紅外高清一體化槍型網絡攝像機，依托強大的嵌入式硬件平臺，內嵌AI智能分析算法，優化的深度學習算法，具備了比人腦更精準的安防大數據歸納能力，實現了在各種復雜環境下全目標（人臉、人體、機動車、非機動車）的多重特征檢測、跟蹤、抓拍和識別，解決了目前市面上一臺AI攝像機對人和車不能同時布控的問題，有效提高智慧城市布控的廣度。

　　評價一個TO B產品是否好用，通常兩個維度，產品本身技術的創新性和用戶易用性。該機的全目標檢測之能為行業拓寬了AI邊界，算法可以疊加而不是一臺設備之能完成場景中一種目標識別；同時，4G搭載突破場景應用限制，對于未來5G無線傳輸在行業規?；瘧?，起到了示范意義。

　　說到城市精準防控，商湯在智慧警務方面的AI能力顛覆以往的想象。

　　前端布控的人臉識別抓拍機，結合SenseFace3.0人臉大數據平臺，底層架構為SenseFoundry方舟平臺，并按照商湯的算法要求布局設備，構建北京東城區雪亮工程AI防控體系。

　　SenseFace3.0人臉大數據平臺是商湯今年AI家族的重磅產品，是基于人臉識別技術的城市級人員布控、軌跡分析、人口管理及數據分析等綜合智能視頻解決方案。

　　其警務應用的實戰意義在于編織了城市立體感知網絡和多維智慧布控。

　　該產品具體的功能性是在大規模場景下的態勢監控，應用城市級成千上萬路攝像頭對目標進行鎖定與篩查，并做到實時告警；具備諸如目標庫檢索、同行人分析、軌跡還原等功能；還將可以用于分析嫌疑人落腳點，通過對異常軌跡、行為分析預判潛在犯罪等，從事后追查向事前預判進行升級?？梢钥闯?，在智慧城市中因AI發生的智變：

　　第一、智慧新警務最大量的釋放了公安戰斗力，摒棄了汗水警務的事倍功半，促使警務工作由數量規模型向質量效能型、由人力密集型向科技密集型轉變。

　　建設智慧新警務后，警務行動“單槍匹馬”的現象越來越少，取而代之的是信息與信息的碰撞、警種與警種的聯合，推動工作效能事半功倍。

　　比如：能實現偵查實戰應用一體化，實現市、縣多級之間的案件信息層報、偵辦指令流轉、任務結果快速反饋和上下聯系指揮打擊。

　　第二、AI+新警務還可進一步深化和深挖。AI+新警務在打擊違法犯罪行為和維護國家的長治久安已經貢獻綿薄之力，還可以進一步深化和深挖。

　　比如：預防的遞進式是預警預判預防，在預判環節可以通過AI攝像機掃描面部，利用基于AI的人臉識別技術對其行為進行預測分析，幫助警察提前預測罪犯。

　　第三，基于AI 的智慧新警務可以構建可布控多維一體的智慧感知防控網絡。

　　利用AI可以基于人體特征、步態特征等信息，識別人的身份，而以大數據可視化技術為支撐的綜合指揮平臺，深度集成各種視頻監控系統，并可以讓人臉識別的結果一目了然，對人員軌跡進行跟蹤，調取相應監控視頻，增強公安部門社會治安的掌控力。

　　智慧城市職能因“智”而變

　　智能時代，變是唯一的不變，產業邊界正在發生諸多變化，邊界在模糊、衍生和融合之中；細分市場個性化場景需求激增，每一細分領域又有諸多場景需求層出不窮。

　　任一邊界、任一場景都在深刻變化且比我們想象中的進程，還快之許多，因而產品的生命周期和客戶爭奪時間都在變短。

　　2018年，當大華提出“HOC城市之心”開始，智慧城市因安防，又重構了智能想象。大華認為近年來我國智慧城市建設取得了積極進展，到目前已有400多個城市提出了建設智慧城市。

　　但總體來講，智慧城市存在著很多問題，比如系統封閉、數據孤島、局部智能、被動感知等等。

　　而且是“千城一面”，缺乏系統的頂層規劃，僅僅是形式上具備了一些模式的基礎，例如大數據中心、指揮中心等等。

　　但這僅僅只是開始，目前智慧城市的建設不僅僅需要業務模型，更需要對城市運營管理提供真正的價值，真正實現“善政、興業、惠民”，這需要智慧城市建設新的思路或方案。

　　大華HOC城市之心，是以“全感知、全智能、全計算、全生態”為能力支撐的智慧城市發展引擎，是實現面向城市級、行業級、民用級“1個平臺、2個中心和N類應用”（1+2+N）的新型智慧城市架構。

　　大華HOC城市之心不僅注重產品和解決方案的“4全”能力，更是基于頂層規劃能力和深化設計能力，站在全局的角度賦予網絡“4全”的能力，從而驅動網絡專業、高效、智能地運轉。

　　所以，大華HOC城市之心：第一是產品和解決方案，和大華股份提到的四全能力。其次，HOC城市之心的靈魂是基于4全的能力之上，要具有頂層規劃的能力和深化設計的能力。

　　只有這樣，才能真正站在客戶的角度去思考問題，而不僅僅是為了產品銷售。作為智慧城市來講，圍繞著“善政、興業、惠民”的角度，去真正幫助客戶實現城市運營的價值；作為行業來講，能夠真正從行業管理上為客戶創造價值。

　　紫光華智遺傳新華三強大的ICT基因而入局安防，他們的智慧城市思路是偏城市治理，并以視覺中樞為主。

　　要做智慧城市的框架和感知，紫光華智需要精準把脈猶如毛細血管繁多復雜的城市治理需求。

　　在論壇期間據記者了解，數字城市治理對象是城市運行過程中的公共危害與風險，這些風險包括自然災害、消防應急、活動聚集、道路交通、食藥安全、環境公害、治安維穩、疫病衛生等。

　　圍繞城市運行過程中的風險，不斷地識別人員、車輛、地點、道路、組織、事件、環境等風險目標。

　　還是將其簡單化，紫光華智城市治理與風險管控雙管齊下，采集、感知、認知、預知的四大系統共同構成了城市視覺中樞的核心處理引擎。

　　2016年阿里巴巴的城市大腦就是專為智慧城市而生，這也是滿足城市職能的轉變。

　　當然，在阿里的視角里，在一定意義上，建設智慧城市就是要實現城市的人流、物流、信息流、資金流的協調、高效運行。

　　對于依靠電子商務實現騰飛的阿里巴巴來說，管理物流、信息流、資金流自然是強項，這也成為阿里巴巴參與智慧城市建設的重要抓手。

　　對于智慧城市，阿里給出的解決方案是阿里云ET城市大腦。

　　阿里云ET城市大腦以阿里云彈性計算與大數據處理平臺為基礎，結合機器視覺、大規模拓撲網絡計算、認知反演、交通流分析等跨學科領域的頂尖能力，在互聯網級開放平臺上實現城市海量多源數據的收集、實時處理與智能計算。

　　最終目的是通過數據計算出最佳需求匹配最合適的資源，達到既不存在某些地方資源不足也不存在某些地方浪費的最佳狀態。

　　此前，阿里云ET城市大腦已經運用于智能交通管理，未來將向醫療應急調度、城市管理、環境治理、旅游開發、城市規劃、平安城市、民生服務等七大領域拓展，從智能交通管理全面升級為整個城市的人工智能中樞。

　　場景為王，智能無處不在且無所不能

　　千行百業，就是城市，智慧城市是一個超大場景，而必然可以細分出千萬個細分場景，這必然給傳統安防企業和外來者新的商機，可謂是，智慧城市下，皆為商機。

　　成立兩年時間，澎思科技不僅受資本熱捧，其深耕城市公共安全治理和人居場景智能化建設，也備受行業關注。

　　基于對智慧城市多個場景實際需求的挖掘和理解，澎思科技在技術、產品和解決方案三個層面重點發力。

　　從技術層面看，澎思科技擁有計算機視覺的全棧技術研發能力，技術面橫跨多個應用領域。

　　此外，澎思科技還在國內外分別設立了北京研究院和新加坡研究院，探索技術的商業化落地和創新突破。

　　從產品層面看，澎思科技針對不同的應用場景推出了軟件系統和硬件產品。

　　從解決方案層面看，澎思科技針對泛安防領域多場景復雜人群的智能管理和服務需求，推出了切實可行的AIoT行業解決方案。

　　也是成立兩年的閃馬智能認為智慧城市萬物感知也萬物互聯，最終形成萬物智能。

　　經過安防行業多年征戰，城市間視頻感知已經星羅密布，海量視頻數據堆積，怎么去發現問題，找到問題所在，這就是屬于視頻理解范疇。閃馬做的，就是視頻理解。

　　相較于人工智能中的人臉識別、內容識別、語音識別等，視頻理解對算法站的研究探索，要求更高，技術也更前沿。

　　因為，一個視頻，要去理解就有很多數據內容，各有各的理解方法，也各有各的數據內容需求。閃馬做的視頻理解，就是視頻的異常行為分析，至于原因，如之前所提。

　　視頻是對空間內容感知的核心數據表示方法，它能極大地記錄所在空間的各種事件，人物，事物，環境的變化。

　　每個人看一個視頻的時候，理解的內容都不盡相同，甚至同一個人看幾遍視頻，每一遍都可以看到不同“新內容”。彭垚補充道，智慧城市中純感知的前端像是一個神經系統，抓取到視頻。

　　閃馬視頻異常行為事件平臺（Vision Mind）就猶如淋巴系統，找到問題所在，通過神經系統抓取的視頻圖像，去分析，得到異常內容，再給到大腦或者循環系統去解決這些問題。

　　百度入局安防，也是行業最靚麗色彩。傳統安防做AI，由外向內延伸，以感知層為抓手。

　　與外來者進入安防類同，百度也是從中心往安防邊緣滲透，來做場景應用；又與眾多外來者有所差異，盡管也有視覺中樞在行業出現，但百度大腦以開放賦能征戰AI安防，解決的是集思廣益、博采眾長來解決用戶怎么想，產品怎么用的問題，像人一樣去思考與執行，發現問題，找到癥結，解決問題，對癥下藥。

　　這個大腦有五個層級：深度學習平臺、AI開發平臺、AI開放能力、場景化方案、部署與集成。

　　可以看出，百度大腦，對外全方位開放，助力合作伙伴和開發者，加速 AI 技術落地應用，賦能千行百業的轉型升級，進入智能時代。

　　平安城市是安防最大增長極，各路諸侯齊聚于此。百度自成一派，選擇安全生產為AI安防的主戰場，2019年推出了EasyMonitor視頻監控開發平臺1.0版本，監控生產流程，評估生產行為是否安全。

　　而此次2.0版本不僅優化了預置AI技能的識別效果，還提升了應用靈活性，例如：「安全帽檢測技能」對白色/黑色安全帽、頭部遮擋、彎腰低頭等場景進行專項優化，持續提升技能的場景適應能力；「煙火檢測技能」增補室內外典型場景樣本，減少車尾燈、晚霞、橙色系穿著等誤識別case；并且，EasyMonitor已與EasyDL零門檻AI開發平臺打通，開發者通過EasyDL訓練的模型可以托管集成到EasyMonitor平臺、封裝為定制技能，非常的靈活、便利。

　　此次升級，云端平臺上增加技能演示Demo功能，開發者可以上傳圖片一鍵體驗技能效果，0門檻測試；而私有化部署方案也更多樣而全面，可以支持單機/多機部署、集群部署、專有云部署，并提供完善的部署工具、運維工具、二次開發接口，持續提升本地部署集成應用的效率。

　　此次升級，不僅是技術創新與架構能力的進一步提升，也是百度對這個細分場景的把脈，越發老練。

　　在百度的視角里，企業期待通過AI安防來開創自動化監察管理的新局面，但骨感的現實是：如何新舊系統如何兼容、復雜碎片的場景算法多樣、單點智能如何成線成面來形成體系以及價格下探、普惠AI等。

　　所以，這個場景的真實需求是效果有保障、應用靈活、部署便捷的智能視頻監控解決方案，而EasyMonitor視頻監控開發平臺2.0對于這些痛點，能庖丁解牛般迎刃而解。

　　結束語

　　智慧城市可以理解為是個“舊行業”，與AI安防“新工具”來了一場徹徹底底的碰撞，擦出了智能火花，因帶來了前所未有的智能想象。