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　　【中國安防展覽網品牌專欄】安防市場已成紅海，創企巨頭爭相布局。　　在10月舉辦的安博會上，我們可以看到，除了海康、大華、宇視這種老牌安防巨頭外，還包括商湯、曠世、云從、寒武紀等一眾AI領域的新型玩家。　　此外，本次安博會還向我們透露出一個信號，即AI逐漸開始全面侵入安防市場。AI的飛速發展帶來了強烈數據時代的質變，作為人工智能領域的分支，計算機視覺技術在安防市場的應用，也逐漸落地。　　閱面科技(ReadSense)是一家具有自主AI視覺識別技術的人工智能公司，主要專注于深度學習和嵌入式計算機視覺技術的研發，并通過芯片AI視覺賦能實現終端產品的智能化。圖：閱面科技CEO趙京雷　　近日，望潮科技獨家采訪閱面科技CEO趙京雷，與其共同探討計算機視覺在安防領域的應用及未來的發展趨勢。　　一、專注于嵌入式視覺算法的閱面科技　　相比于云從、商湯、曠世等獨角獸企業，2015年成立的閱面科技名聲并不在外，但作為一家專心致力于研究嵌入式AI視覺算法的公司，其在技術實力上不一般。　　眾所周知，嵌入式算法，是指在本地進行實時環境感知、人機交互與決策控制，而不依賴網絡和數據中心。嵌入式算法是整個計算機視覺算法中最難的一項，其對設備的功耗和計算資源均有高要求。既要保證本地化實時處理，又要盡可能合理配置資源，降低設備端功耗。　　對此，閱面科技在視覺算法中應用了深度學習技術，以便實現更好地實時動態性，從而滿足多種場景化需求。　　然而，深度學習模型往往比較復雜。其對設備硬件性能要求較高，采用這一模型的嵌入式視覺算法，如果在低端設備上運行，將對計算的實時動態性產生很大的挑戰。　　為此，閱面科技基于獨有XNetLite計算框架下的芯片嵌入式視覺識別技術，可實現針對ARM、VPU、DSP、NPU多架構芯片的快速移植和算法功能切換，實現端智能本地化高精度的人臉抓拍、人臉識別、人體捕捉、屬性分析、行為識別等功能。　　并且，閱面科技還特意在自家的嵌入式視覺方案里加入了一個嵌入式引擎，以實現幾十倍的加速能力，從而解決了深度學習和低端設備之間的矛盾。　　與此同時，閱面科技的算法IP還擁有完整的算法矩陣，從人臉檢測到人體檢測，從追蹤到識別，均能完美地在本地進行計算運行，不依賴計算機資源，功耗極低。　　雖然，嵌入式視覺算法是閱面科技的核心的技術，但其核心競爭優勢卻不僅僅是算法。通過軟硬結合，向客戶提供一體化解決方案，才是其真正的核心優勢。　　軟，即閱面科技自主研發的嵌入式視覺算法；硬，則是指基于該算法而集成的繁星系列AI芯片。圖：閱面科技產品　　繁星系列AI芯片是閱面科技聯手英特爾推出的一款內嵌視覺識別能力的計算模組。該芯片采用了英特爾MovidiusMyriad2VPU，并結合閱面科技的自主研發的算法，其能夠提供人臉檢測追蹤、人臉抓拍、人臉識別、屬性分析等視覺識別功能。具有完全本地化計算，低功耗，性能強大，尺寸小等特點。　　二、安防，成AI企業必侵之地　　前文所言，此次安博會，參展方有大大小小上千家企業，不管是巨頭還是創企，都在爭相布局。　　作為計算機視覺領域的分支，人臉識別技術在安防領域的應用有天然的優勢。而以此技術起家的閱面科技，雖然主要的應用場景在金融、零售等方面。但在安防領域，其也勢必不會缺席。圖：安博會上閱面科技針對安防領域新品　　據了解，在安博會上，閱面科技針對安防領域共推出了三款新產品，包括量子系列的人臉識別多用終端、繁星嵌入式AI模塊8000系列以及教育、零售方面的整體解決方案。　　從軟件到硬件，再到整套的解決方案，可以說，閱面科技可以為企業提供全套的服務。不過，目前閱面科技的產品在安防領域的商業落地主要集中在G端和B端，即公共安防和企業級方面的應用。　　不過，創始人趙京雷向望潮科技透露，雖然目前在企業級的應用多一點，但是明年將會有面向C端的產品出來。　　事實上，ToC一直是AI領域想要集中落地的商用場景。然而，現階段，不管是安防領域，還是其他領域，面向用戶級的產品尚未出現爆發式的增長。　　不過，在安防領域，或率先迎來爆發。　　三、結語：家用安防或將明年迎來爆發點　　家用安防，今年還只是一個小的趨勢，明年可能將迎來爆發點。趙京雷說道。　　為什麼明年C端才會迎來爆發點？　　此前，趙京雷在采訪中說過，之前的算法，更多的是來源于實驗室，部署在大型的計算中心、云端，其需要很大的計算能力和功耗。這也是AI尚無法走進人們日常生活的原因之一。　　在這樣的情況下，首先需要解決的，是精度問題。趙京雷對望潮科技說道，同時，還需要讓高精度的算法以相對較低的成本、較低的功耗運行在貼近生活的設備上。圖：閱面科技攝像頭硬件產品　　當各種設備具備視覺能力之后，所有的攝像頭將不再是影像采集設備，而成為了數據采集的設備。很多數據采集手段將被視覺代替，攝像頭不僅是攝像機，會成為傳感器。　　對此，趙京雷曾表示：不管是室內定位等問題，還是統計客流使用的WiFi探針技術等，在未來，全部會被視覺代替。　　現階段，隨著AI理論和底層算法技術的突破，低功耗、高性能的產品也逐漸被研發出來，這也使得從傳統安防全面轉型為AI安防成為可能。　　此外，安防企業若想搶占家用安防市場，所需要解決的，不僅僅是技術難題，還要理解用戶的需求。　　對于在G端或B端的商業應用，企業所考慮的用戶需求是單一的。但面對千家萬戶的C端，企業要知道，家庭安防真正的落腳點，在哪里。只有理解了用戶的需求，才能快速搶占這片市場。

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