傳統(tǒng)手工業(yè)中，工匠的工作程序包括搜集材料、制作、組裝、操作器械、自行找尋、安放等一系列繁瑣任務(wù)，組裝一個(gè)復(fù)雜產(chǎn)品或許還要將這些任務(wù)做上百次。而在工業(yè)的大量生產(chǎn)中，通過(guò)采用標(biāo)準(zhǔn)部件和廣泛分工，就能以低成本生產(chǎn)大量產(chǎn)品�，F(xiàn)代概念的量產(chǎn)由此開(kāi)始蓬勃發(fā)展。

AI的落地應(yīng)用也是如此。AI最終還是要從實(shí)驗(yàn)室走進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)生活，因此AI也需要從“傳統(tǒng)工匠制作”走向大規(guī)模生產(chǎn)。

AI安防需求高漲價(jià)格卻不低

用戶(hù)AI安防保持著旺盛的需求，以前端AI攝像頭為例：2018年華東、華南等地區(qū)需求量在10％－20％左右，對(duì)于智能化產(chǎn)品的預(yù)算可以達(dá)到20％－30％；內(nèi)陸地區(qū)需求也有長(zhǎng)足進(jìn)展。與此同時(shí)，前后端軟硬件均存在三至五年后更新?lián)Q代需求，對(duì)AI安防的需求也將逐年升高。

而安防AI智能化發(fā)展仍處于高投入落地階段，仍以視頻監(jiān)控為例，據(jù)《安全自動(dòng)化》調(diào)查，AI視頻監(jiān)控系統(tǒng)成本高達(dá)近萬(wàn)元／路視頻，即便能夠很好地控制成本，價(jià)格也不會(huì)低于3000元／路。這種情況下，只有通過(guò)大規(guī)模生產(chǎn)，才有望滿足需求、實(shí)現(xiàn)大規(guī)模落地。

碎片化制約智能安防落地

安防行業(yè)是較早應(yīng)用AI的行業(yè)之一，然而，AI安防仍然過(guò)于依賴(lài)應(yīng)用場(chǎng)景，適用于A場(chǎng)景的方案難以應(yīng)用于B場(chǎng)景，需要重新收集數(shù)據(jù)、調(diào)整算法。

�？低�視總裁胡揚(yáng)忠曾表示，安防市場(chǎng)是一個(gè)非常碎片化的市場(chǎng)，這主要體現(xiàn)在用戶(hù)、產(chǎn)品與應(yīng)用的分散。AI可以滿足行業(yè)客戶(hù)更多需求，進(jìn)一步打開(kāi)市場(chǎng)空間，但安防行業(yè)仍是一個(gè)碎片化市場(chǎng)。

AI泛化能力不足成為制約智能安防落地的阻力，要想同時(shí)滿足客戶(hù)碎片化需求并具備快速交付能力，需要建立一個(gè)非常復(fù)雜的體系。

AI安防落地需要升級(jí)大規(guī)模生產(chǎn)工具

安防行業(yè)中，AI技術(shù)在某場(chǎng)景的落地程序包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、算法設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、集成、上線等，并非所有的企業(yè)都有實(shí)力組建成千上萬(wàn)人的科研團(tuán)隊(duì)，因此，要實(shí)現(xiàn)AI落地，就需要升級(jí)大規(guī)模生產(chǎn)工具。

海康威視、華為、騰訊優(yōu)圖等企業(yè)提出的解決路徑是供給規(guī)�；�的AI工具，以減少對(duì)科研人員的依賴(lài)。以AI開(kāi)放平臺(tái)為例，這一平臺(tái)能夠利用自動(dòng)化工具簡(jiǎn)化AI算法開(kāi)發(fā)過(guò)程，一個(gè)零算法基礎(chǔ)的用戶(hù)在一小時(shí)之內(nèi)就可以完成整個(gè)算法的訓(xùn)練以及部署。

此外，“軟件定義攝像機(jī)”也有利于解決AI攝像機(jī)在不同場(chǎng)景中的適應(yīng)性問(wèn)題。相比于傳統(tǒng)攝像機(jī)軟硬件綁定和CPU能力所帶來(lái)的局限，軟件定義可以使用戶(hù)按具體需要進(jìn)行調(diào)整。

當(dāng)然，這只是安防企業(yè)對(duì)AI規(guī)模化落地的初步探索，未來(lái)還將有更完善的方案�？偠�言之，AI安防落地，核心在于對(duì)AI＋安防的深刻理解，真正弄懂場(chǎng)景與痛點(diǎn)，做到技術(shù)、產(chǎn)品、場(chǎng)景、工程、商業(yè)五位并舉，后期運(yùn)營(yíng)也是關(guān)鍵。