技術(shù)
導(dǎo)讀:為了更好的推進(jìn)AI項(xiàng)目的進(jìn)展,不少企業(yè)正在積極完善AI工程化的部署,或是盡可能將AI產(chǎn)品設(shè)定成“通用+定制化二次開(kāi)發(fā)”的模式,既降低廠商的量產(chǎn)成本,同時(shí)也能為用戶個(gè)性化的需求預(yù)留接口。
近幾年來(lái),人工智能為安防產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了豐富的想象力,安防+AI的組合應(yīng)用帶來(lái)了傳統(tǒng)安防功能價(jià)值的顛覆性變革。然而現(xiàn)在的人工智能技術(shù)還是處于弱人工智能時(shí)代,大量的智能需求是以碎片化、場(chǎng)景化的形式出現(xiàn),這也驅(qū)動(dòng)著安防產(chǎn)業(yè)原有的運(yùn)作模式不斷順應(yīng)著市場(chǎng)需求發(fā)生改變。
過(guò)去幾年,安防產(chǎn)業(yè)的智能化升級(jí)很大程度上得益于人工智能在行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,對(duì)于AI在行業(yè)領(lǐng)域的作用,有業(yè)內(nèi)人士表示,AI和互聯(lián)網(wǎng)一樣,它是一個(gè)非?;镜牡讓蛹夹g(shù),這項(xiàng)技術(shù)會(huì)重構(gòu)整個(gè)行業(yè),甚至重構(gòu)整個(gè)社會(huì)?;ヂ?lián)網(wǎng)在過(guò)去20年里是最火的技術(shù)元素,它顛覆了很多人的認(rèn)知以及行業(yè)領(lǐng)域原本的運(yùn)作模式,AI技術(shù)亦是如此。
場(chǎng)景碎片化成為AI落地應(yīng)用的關(guān)鍵問(wèn)題
AI本身的賦能屬性,會(huì)緊緊和場(chǎng)景結(jié)合在一起,而場(chǎng)景則意味著個(gè)性化,因此隨著AI在行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的不斷深化,用戶對(duì)于AI應(yīng)用的訴求也將根據(jù)不同的場(chǎng)景變得越來(lái)越個(gè)性化和碎片化。
這種論調(diào)正被越來(lái)越多的廠商所提及,碎片化的應(yīng)用場(chǎng)景是AI落地過(guò)程中不可跨越的問(wèn)題,對(duì)于廠商而言,由場(chǎng)景碎片化帶來(lái)的困擾表現(xiàn)在多個(gè)方面。
曾有廠商指出由于場(chǎng)景的碎片化,企業(yè)所提供的產(chǎn)品和解決方案也會(huì)呈現(xiàn)碎片化,當(dāng)前的情況是,不管是邊緣計(jì)算還是云計(jì)算,實(shí)際上都是在解決點(diǎn)狀的問(wèn)題,但由于碎片化太嚴(yán)重,在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上部署智能化和數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)等AI應(yīng)用是一個(gè)很痛苦的過(guò)程。
除此之外,其實(shí)還有算法的碎片化,大規(guī)模應(yīng)用問(wèn)題由于算法持續(xù)不斷的更新,算法更新將成為一個(gè)永無(wú)止境的過(guò)程。這樣一來(lái)會(huì)讓廠商在進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)劃、可視化檢索和大數(shù)據(jù)融合時(shí)增加不少難題。
也正因?yàn)槿绱?,?dāng)前業(yè)內(nèi)廠商普遍都比較期待AI項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)化的盡快到來(lái),標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)將在一定程度緩解碎片化的痛點(diǎn),讓項(xiàng)目的交付變得更便于執(zhí)行。不過(guò),現(xiàn)階段看,AI應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)同樣需要充分考慮各種場(chǎng)景因素,標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)也將是一個(gè)紛繁復(fù)雜的過(guò)程。
在標(biāo)準(zhǔn)到來(lái)之前,為了更好的推進(jìn)AI項(xiàng)目的進(jìn)展,不少企業(yè)正在積極完善AI工程化的部署,或是盡可能將AI產(chǎn)品設(shè)定成“通用+定制化二次開(kāi)發(fā)”的模式,既降低廠商的量產(chǎn)成本,同時(shí)也能為用戶個(gè)性化的需求預(yù)留接口。
碎片化帶來(lái)的作業(yè)模式變動(dòng)
緩解場(chǎng)景碎片化痛點(diǎn),并不是由某一類(lèi)廠商獨(dú)自解決就可以,這需要產(chǎn)業(yè)鏈上多個(gè)環(huán)節(jié)的共同參與。將難點(diǎn)拆分出來(lái),大概涉及到這幾個(gè)主要環(huán)節(jié):
首先需要積累面向場(chǎng)景的數(shù)據(jù),第二個(gè)需要工程師開(kāi)發(fā)面向場(chǎng)景的算法,第三需要大規(guī)模的訓(xùn)練系統(tǒng)進(jìn)行算法的訓(xùn)練,第四需要前后端的產(chǎn)品來(lái)承載智能算法,最后需要一個(gè)平臺(tái)軟件來(lái)對(duì)接智能功能和行業(yè)的需求。
這一連串的作業(yè)任務(wù)將會(huì)成為直觀的驅(qū)動(dòng)因素讓企業(yè)的運(yùn)作模式發(fā)生一些變化,從數(shù)據(jù)積累、場(chǎng)景算法開(kāi)發(fā)、算法訓(xùn)練、前后端智能產(chǎn)品研發(fā)到配套應(yīng)用平臺(tái)軟件,分屬于算法企業(yè)、設(shè)備商以及平臺(tái)廠商的業(yè)務(wù)范疇,而在面對(duì)碎片化的場(chǎng)景及其應(yīng)用需求時(shí),大部分企業(yè)的出發(fā)點(diǎn)首先是為了最大程度提升AI部署的便捷性?;诖耍簧傩酒?、算法廠商以及設(shè)備商也在逐漸細(xì)化企業(yè)內(nèi)部的作業(yè)流程,完善產(chǎn)品技術(shù)的“出廠”設(shè)計(jì)。
比如一些AI芯片商,會(huì)采用把AI軟件算法結(jié)構(gòu)固化到芯片中的方式,讓合作伙伴可以直接使用AI芯片整套解決方案,除此之外,芯片商還會(huì)預(yù)留芯片二次開(kāi)發(fā)的空間,便于他們的合作伙伴在其芯片架構(gòu)中訓(xùn)練特殊的模型,這樣可以讓合作伙伴所需投入的資源、時(shí)間相對(duì)減少很多,降低AI芯片產(chǎn)品化的成本。
對(duì)于產(chǎn)品和解決方案商而言,他們需要考慮更多的東西,除了AI終端產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和功能實(shí)現(xiàn)之外,還需要結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景做系統(tǒng)工程部署,細(xì)化到AI攝像機(jī)的選點(diǎn)安裝、算法庫(kù)的構(gòu)建、軟件平臺(tái)和場(chǎng)景的應(yīng)用需求對(duì)接等等環(huán)節(jié)。當(dāng)下,在這方面,很多廠商也會(huì)盡量簡(jiǎn)化用戶的安裝使用流程,按照行業(yè)領(lǐng)域推出對(duì)應(yīng)的套裝產(chǎn)品。對(duì)于更細(xì)微的個(gè)性化需求,積極采用本地化的作業(yè)模式,以便能更快速和精準(zhǔn)的響應(yīng)用戶需求。
總而言之,應(yīng)對(duì)場(chǎng)景碎片化問(wèn)題,廠商當(dāng)下的重點(diǎn)將主要圍繞著用戶反復(fù)提及的成本問(wèn)題、交付和維護(hù)的問(wèn)題以及如何構(gòu)建一個(gè)整體的信息系統(tǒng)架構(gòu),更好地融入用戶業(yè)務(wù)。
針對(duì)碎片化的應(yīng)用需求,一個(gè)很明顯的趨勢(shì)也正在顯現(xiàn)出來(lái),那就是軟件的價(jià)值,軟件相比硬件而言,具有高可擴(kuò)展性,尤其在對(duì)接用戶的個(gè)性化需求過(guò)程中相比硬件的固化設(shè)計(jì)具有短、平、快的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。在技術(shù)迭代快速的當(dāng)下及未來(lái),軟件所能承擔(dān)起的功能價(jià)值將愈加凸顯?!败浖x”有望成為一股新的潮流在安防AI化的過(guò)程中發(fā)揮重要作用。