传统巨头和AI新秀抢夺六千亿安防市场，落地还要迈过这些门槛(2)

虽然算法会在一段时间内具备先发优势，但是伴随GPU及深度算法的成熟应用，这些领先性很容易被削弱，包括商汤科技在内的公司纷纷选择和传统公司合作来分一杯羹，深入垂直行业的同时，也避开正面竞争。在资本选择上，这些新进入的公司也越来越注重资源的加持，尤其是具备政府背景的投资基金，比单纯的财务投资更具吸引力。

前端智能化

创业公司的发力也迫使巨头们不得不加紧对AI和前沿技术的研发工作。

“因为安防是公共安全应用中一个2B的业务，AI的出现让我们的全业务流程都发生改变，前端信息采集以后，它不再只是视频，还有图片和结构化信息，从储存到后台的综合分析，是一个全流程的挑战。”宇视科技的副总裁、首席架构师姚华说道。

虽然安防是AI最热的应用，但技术难度并不低。问题之一人工智能对视频内容的识别环境适应性差，很容易受到光照条件、天气因素、图像质量、目标尺寸、地物遮挡等环境变化的影响。“复杂光线、快速移动、侧脸遮挡都是前端人脸识别的死敌。”姚华表示。

除此之外大量视频、图像、结构化半结构化数据写读对存储带来挑战。在姚华看来当AI数据结构化读写比例变为1∶1，7×24小时实时写入的时候，会对整个硬件系统带来巨大挑战，很多高端存储都败下阵来。

同时高清晰后产生的新数据对可靠性要求更高，如何用比较低的成本可靠保存，产生更高价值，是当下面临的问题。以当下存储设备占视频监控系统成本平均值为8%来计算，这的确是一笔不小的开支。

因此前端智能化被视为安防未来趋势之一。

“以往我们都会通过视频编码进行压缩，有的压缩是有损的压缩，而前端传感器可以获得全尺寸数据，直接在原始数据上进行处理，数据质量会优化。”基于AI芯片打造前端嵌入式安防AI的触景无限公司CEO肖洪波强调。从安全隐私角度而言，设备无需联网，在本地完成处理，也能一定程度上缓解黑客入侵、缺乏安全准入控制又对信息安全带来挑战。

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