人工智能在公共安防领域的应用态势展望

王炜

摘 要：随着物联网、互联网、云计算、大数据等新一代信息技术的持续突破和规模化普及应用，城市运行管理加速向数字化、网络化、智能化方向演进，城市安防体系同步从以往单一领域的简单安全防护系统向立体化、综合化、联动化演变，以城市为单位织就横跨各个领域的“立体防护网”。在此过程中，技术创新和需求拓展呈“双轮驱动、互促互进”的态势，推动公共安防体系加速成熟，服务市场全面进入持续爆发周期。

关键词：公共安防； 人工智能； 云边协同； 隐私保护； 标准规范；

前言：

从技术演进来看，“AI+安防”成为创新发展新特征。2018年以来，人工智能在全国掀起融合创新发展浪潮，基于AI赋能发展理念，各个领域加速人工智能与行业深度融合发展，其中安防领域成为核心潜力市场，目前从前端的芯片、板卡、硬件设备模块，到后端软件设计、平台服务，均在加速产品与人工智能技术的融合应用，基于AI的边缘计算、智能图像识别分析、智能语义分析、智能可穿戴硬件等应用形态全面渗透到城市视频安防、安全生产监控、交通调度管理、野生动物监测、林业防火防灾监测等垂直领域。

1 “AI+安防”融合发展特征和趋势

总体来看，传感器、物联网、边缘计算、云计算、大数据等核心技术的持续演进和不断突破，正在对智慧安防应用和产业产生革命性影响。技术融合应用加速安防产品创新、应用创新、业态创新，推动人工智能在公安行业、交通行业、智能楼宇、金融、工厂园区、民用安防、医疗行业的全面落地。

安防系统每天产生的海量图像和视频信息造成的信息冗余问题催生了带有人工智能的计算机视觉技术在安防领域的应用。针对该技术对图像视频进行自动分析、识别、跟踪、理解和描述的特点，带有人工智能的计算机视觉在安防监控系统中演变为近年来业内普遍看好的视频智能分析应用。视频智能分析是一种基于目标行为的智能监控技术。在不需要人为干预的情况下，利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪，以及对监视场景中目标行为的理解与描述，得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释，从而指导和规划行动。

感知技术迭代创新，驱动现代安防体系前端智能化发展。CPU/GPU等通用芯片和深度学习、类脑等人工智能芯片的快速发展，以及高灵敏度、高精度生物传感器、存储器等核心元器件的多元化创新，加速安防体系端侧AI计算模式创新，支撑以生物特征识别为核心的感知技术体系不断衍生出更加丰富的技术发展路线，如指纹识别、手掌几何学识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别、签名识别、声音识别等，推动安防体系前端向集成化、智能化方向发展。如在智能家居、智能楼宇、智能工厂中，基于人工智能的大数据平台汇总整个空间区域的监控信息、门禁信息和刷卡记录，高清摄像机能够清晰捕捉所有人员信息，并通过生物识别技术实时比对人员活动信息，分析目标行动轨迹和逗留时间，确保目标区域安全。

2 市场发展存在的主要问题

一是“数据孤岛+封闭生态”导致“单点智能”瓶颈难突破。从目前的智能安防应用和产业发展阶段来看，整体依然处于“弱人工智能”阶段，核心原因在于智能安防体系建设缺乏统筹布局，数据孤岛林立，企业单打独斗难以形成合力。目前，我国智能安防各个细分领域如公共安防、社区安防、居家安防、企业安防等应用市场，均呈现商家扎堆进入和快速扩张割据的发展态势，但各个细分场景之间相互封闭，跨行业数据共享和业务联动缺乏动力，各类产品和解决方案停留在单场景的目标检测、数据处理、行为分析和自动反馈水平，很少亦很难涉及大范围场景下的关联行为分析，相关的经验知识积累不足，风险预测缺乏有效的算法模型支持，对未来跨应用领域的城市级安防大数据规划、大数据融合形成壁垒。

二是应用场景高度碎片化，标准体系缺失导致产业化进程缓慢。AI技術体系作为横跨各个应用领域技术体系的“赋能”类技术，其技术架构的基础层即算力支撑层呈现开放化和标准化发展态势，但其技术层算法平台和应用层则与具体应用需求紧密耦合。随着市场用户对于智能安防应用的诉求变得越来越个性化，市场上智能安防产品和解决方案快速涌现，但由于缺乏统一的标准体系和评估评测基本框架，产业发展正在向“单品智能”方向快速发展，而不同行业、不同领域甚至同一领域内的不同企业产品都存在标准化差异，产业生态圈协同和创新链衔接尚未起步，未来整个“AI+安防”产业链协同和体系化创新将变得越来越困难。

三是智能安防体系快速扩张，对社会伦理和个体隐私形成挑战。随着安防智能化进程持续加快，智能安防产品正在全面向全社会领域和个体日常生活渗透普及。规模化发展在一定程度上有助于提升整个社会和个体大众的安全防护水平，但与此同时随着立体化安防体系获取的社会数据和个体数据指数级上升，用户隐私数据遭受网络攻击的可能性大幅上升，机器学习、深度学习、神经网络等技术亦为不法分子跟踪用户社会活动、实施“个人定制”犯罪活动提供了技术支持。此外，随着智能安防体系的日益庞大复杂，系统面临的非法攻击和恶意控制风险也将大幅提升。

3 策略建议

结合现阶段市场发展特征和面临的主要问题，未来国家层面政策导向和市场发展应聚焦顶层设计、标准框架、隐私保护3大重点：

一是加强智能安防体系顶层设计，打破数据孤岛，体系构建城市一体化联动防护体系。智能安防体系发展目标是构建无处不在、高效响应的安全防护体系，其核心是全量大数据积累、场景关联分析和算法模型迭代升级。因此，必须要树立一体化设计和发展理念，从国家层面加强社会智能化治理体系顶层设计，加强政策引导，强化跨区域、跨行业、跨部门安防体系互联互通、数据共享，打造全天候、立体式智能安防体系，推动单点智能向群体智能、全系统智能演进。

二是尽快完善“云边协同”的智能安防体系标准框架和评测体系，推动行业标准化发展。从顶层设计视角出发，围绕术语、基础关键技术、平台支撑技术、算法模型、产品及服务、软件应用、安全保护等维度，体系化构建“AI+安防”行业标准框架，研究细化和出台各层级标准细则和测试指南，逐步规范安防行业智能应用和智能产业发展。

三是尽快落实网络安全立法，强化规范机制建设，加强个体隐私保护和社会伦理研究。要加快推进网络和数据安全保护立法宣贯落实工作，建立健全网络和信息安全防护工作机制和责任机制，推动智能安防体系与数据安全防护体系一体化规划、一体化设计、一体化建设、一体化运营。要积极组织推动AI+安防发展态势下的伦理道德和社会问题研究，明确人工智能伦理原则和边界，积极参与全球人工智能伦理原则研究和制定，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低社会风险。

参考文献：

[1]中商产业研究院. 2018年中国智能安防行业市场前景研究报告 （简版） [R]，2018.

[2]李继红. AI技术在安防领域的发展应用及技术突破[J].中国科技投资，2018 （19） .