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1997年，IBM的電腦深藍首次戰(zhàn)勝國象棋冠軍卡斯帕羅夫，但深藍只會下國際象棋；隨著數(shù)據(jù)和算力的支持，經(jīng)過深度學(xué)習(xí)的快速訓(xùn)練，谷歌阿爾法狗在圍棋領(lǐng)域取得了對人類的勝利，但我們問“晚上吃點什么”這樣最簡單的人類邏輯，它就不知道如何回答了。

人工智能的落地和應(yīng)用，一項基本常識是不存在所謂的通用人工智能，AI無法解決多種多樣不同類型問題；所有的智能都是應(yīng)用于某一特殊領(lǐng)域的智能，擅長單一方面的技能，即弱人工智能。

因此只有AI和某個行業(yè)結(jié)合，才能向前發(fā)展；人工智能可能會改變幾乎所有的行業(yè)，而且是”行業(yè)+ AI“，而不是”AI+行業(yè)“。我們已經(jīng)處于弱人工智能的時代，在這一輪AI融入場景的浪潮中，最先落地的行業(yè)是安防，以視頻前端（即室外的IPC網(wǎng)絡(luò)攝像機，對應(yīng)的后端指室內(nèi)的存儲和服務(wù)器）采集為特征的安防已經(jīng)構(gòu)筑了一張真正的物聯(lián)網(wǎng)，成為AI、AI芯片應(yīng)用的必爭之地。

為什么是安防+AI？

海量部署，需求強勁。2017年全球新增的攝像機大約在1.5億只以上，使得視頻監(jiān)控由被動防御到主動預(yù)警的轉(zhuǎn)變更為迫切。海量的攝像機會導(dǎo)致對類似于視頻結(jié)構(gòu)化、人臉、車牌、機動車、非機動車、人數(shù)、行為等人工智能的訴求會大大增加，人工智能在安防行業(yè)加速落地，海量的攝像機會對安防芯片以及帶有AI功能的芯片有大量的需求。

更新?lián)Q代，周期適度。電信行業(yè)的產(chǎn)品特點，基站研發(fā)周期5年，設(shè)備在網(wǎng)時長或固定資產(chǎn)生命周期5年；企業(yè)網(wǎng)行業(yè)的交換機研發(fā)周期1年以上，設(shè)備在網(wǎng)3年；而安防行業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)周期短至3～9個月，設(shè)備在網(wǎng)2年。盡管也有因為產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)異而在網(wǎng)工作5年以上的佳話，但大部分安防產(chǎn)品比如IPC的行業(yè)慣例就是2年更新?lián)Q代。這種換新速度，使得新技術(shù)的應(yīng)用和迭代的最佳試驗場景，當(dāng)然也導(dǎo)致廠商競爭烈度大、洗牌快速。

圖1：有著研發(fā)基因看似驕傲的隊伍，在看似相近的行業(yè)，其實核心規(guī)律完全不同，過往經(jīng)驗往往是慣性和陷阱；在實踐中能夠從大流程到小快靈，脫下西裝做泥腿子、走出實驗室爬桿子才是技術(shù)落地的境界，是成功部署的真正驕傲

三個場景 成功在于需求和“地頭力”

十年以前（2010年前后），安防的場景是平安城市，視頻建設(shè)是看的見/網(wǎng)絡(luò)化，聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)從DB33標(biāo)準(zhǔn)到GB/T-28181，從 模擬、數(shù)字到網(wǎng)絡(luò)。

五年以前（2013年前后），安防的場景擴展到智能交通，視頻建設(shè)是看的清/高清化 ， 清晰度D1→1080P→4K， 編碼從H.264到H.265，成像技術(shù) 低照度→星光→超星光（曾經(jīng)的“黑科技”，被中國龐大工業(yè)能力所白菜化，在伸手不見五指的夜間對動態(tài)目標(biāo)成像，90%的案件發(fā)生在夜間）。

當(dāng)前（2016年以來），視頻的技術(shù)方向就是看的懂/智能化 ，基于深度學(xué)習(xí)的機器視覺分析，廣泛應(yīng)用人臉、車輛、結(jié)構(gòu)化 。不僅僅是安全的屬性，在最新的項目部署中，視頻已經(jīng)成功處理著市民的日?，嵤拢婕按髷?shù)據(jù)信息管理、應(yīng)急指揮調(diào)度、事件處置分析、智能預(yù)警布控、社會服務(wù)管理等功能——十年前電信、IT行業(yè)一度流行的以WiFi、無線為核心定義的“智慧城市”無疾而終，今天看來是僅僅鋪墊了信息管道，而真正的智慧城市在以視頻為中心后實現(xiàn)了突破，這是令人振奮的第三場景。

這三個場景是逐級演進的。一個逐漸富裕起來的群體喚醒了安全意識，就產(chǎn)生了平安城市，有了“深夜擼串”的保障；之后全球最大的汽車生產(chǎn)國、最大的新車消費市場在此誕生，我們的汽車社會就催生了智能交通，不再煩惱逃逸和套牌，并在嘗試疏導(dǎo)擁堵；老城區(qū)人口的增加、衛(wèi)星城市的建立，公民對于垃圾堆放、違停亂建甚至樓上樓下吵架的“瑣事”更為敏感，就需要從管理到服務(wù)的第三場景。

這是大數(shù)據(jù)和弱人工智能一展身手的年代，不過環(huán)境也脫離實驗室更為復(fù)雜，算法只是系統(tǒng)中的一部分，而且實踐中的表現(xiàn)偏孱弱：從室內(nèi)理論走向室外部署，任何在沙發(fā)上進行的AI打榜，都不如“脫下西裝做泥腿子”，需要“深入田間地頭”以業(yè)務(wù)流程不斷對算法修正。商業(yè)模式可以有概率引來投資，但絕對無關(guān)企業(yè)持續(xù)經(jīng)營的護城河，技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)才是護城河。