在這樣的背景下,越來越多的行業(yè)人士開始強調(diào)算法、數(shù)據(jù)、算力齊驅(qū)并進。眾所周知,算法、數(shù)據(jù)、算力,是推動安防AI發(fā)展的三大支柱。其中,算法是前提,數(shù)據(jù)是原動力,算力是基礎。
數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎。海量的數(shù)據(jù)才能為安防人工智能馬達提供充足的燃料。近兩年,越來越多的安防企業(yè)開始強調(diào)數(shù)據(jù)意識,通過大數(shù)據(jù)平臺應用等手段深挖數(shù)據(jù)資源,提取數(shù)據(jù)價值,讓無用數(shù)據(jù)變成有效信息。算力就是處理這些數(shù)據(jù)的手段,它是人工智能發(fā)展的原動力,是驅(qū)動安防設備識別效率和精準度的核心因素。大量高性能硬件組成的計算能力,才能滿足人工智能的需求。算法則是針對不同行業(yè)建立了對應的模型,是人工智能發(fā)展的前提。沒有算法,發(fā)展無從談起。算法的更新,才能為安防AI應用奠定商業(yè)化基礎。2017年大熱的深度學習就是算法的一種??梢灶A見的是,基于人工智能算法的生物識別等技術將會推動行業(yè)快速發(fā)展。算法、數(shù)據(jù)、算力,三者俱全,才算是人工智能,三者合一,企業(yè)才能完成從數(shù)據(jù)到價值的輸出。
在發(fā)展人工智能的時候,安防企業(yè)還需要注意數(shù)據(jù)、算法、算力三者的相互關系,把握好三者共性,構建三者融合渠道,推動三者相生相長。要將數(shù)據(jù)和算法結合,安防企業(yè)需要用統(tǒng)一采集團隊和專門的標注團隊。通過人工標注和眾包標注兩種方式,加速標定數(shù)據(jù)的速度,充分挖掘數(shù)據(jù)資源。要實現(xiàn)算法和算力的結合,需要通過邊緣計算和云計算技術,建立統(tǒng)一的部署框架,將算法部署在前端或云平臺上,避免算法的重復開發(fā),提高算法效率。人工智能發(fā)展并不是簡單意義上的將99%識別率提升0.1或者0.2%準確率,而是如何將99%算法更好地用在實際產(chǎn)品上,真正在場景落地。
從近年來行業(yè)巨頭的謀篇布局中,可以看到一大批老牌安防企業(yè)在專注于視頻技術的基礎上,開始自主研發(fā)人工智能算法。未來安防企業(yè)將不僅僅是產(chǎn)品的提供商,還將是算法提供商,軟件平臺商,應用軟件開發(fā)商。此外,在數(shù)據(jù)、算法、算力三者融合過程,勢必會涉及到諸多復雜因素以及挑戰(zhàn),因此在人工智能發(fā)展過程中,謀求協(xié)同配合,與上下游行業(yè)協(xié)作共贏的良好生態(tài)圈,也是必經(jīng)之路。