■原題：六位行業領袖：我們眼中的 AI 安防技術走向 | 年終盤點
■作者：余快
從無所不能的代名詞，到外界的冷嘲熱諷，到正面泡沫，理性探討，AI經歷了漫長的路程。
被正名的AI早已摘下噱頭人設，正以潤物細無聲的腳步潛入社會的邊邊角角。
宇視CEO張鵬國曾在幾年前提到，因當下條件限制，即使AI得到很好的落地應用，也只是區域性和技術上的成功。
如今，若干大區域與小場景串聯起來，AI已經走向全域了。
宇視科技總工朱兵
正如宇視總工朱兵所言，安防和智能交通逐步成為AIoT的一個應用場景，并在架構上和基于大數據的云計算架構保持一致，完全融合到IT行業中，支撐城市、行業、企業數字化、智能化轉型。
同時他指出，AI普惠化已是大趨勢，競爭趨勢呈現多元化，主要體現在以下幾點：
算法平臺化。競爭的焦點變為更多對象的視頻結構化，新一代算法訓練平臺成為AI架構中最核心的能力，能依賴越來越少的樣本產生新的算法能力，同時，步態識別開始步入實戰應用。
大數據融合化。在政府相關建設規范標準的框架下，視頻大數據逐步和通用大數據相融合，視頻數據背后的價值通過數據智能引擎的能力能夠得到指數級的提升。
雙中臺化。新的大數據分層架構下，業務中臺和數據中臺構建的雙中臺是其中最核心的能力，并基于此構建新的生態分工，有能力提出完整中臺架構的廠商將更加集中。
業務輕量化、模塊化。客戶的業務痛點需求在統一頂設指導下，通過輕量化的門戶和眾籌機制，在中臺之上通過輕量化、模塊化的業務能力去解決。
終端泛智能化。全面內置智能化能力成為標配，算力前置和后置最終在TCO上找到平衡。
“上一代的攝像機是為人眼看去設計的。企業需要考慮新一代AI系統對終端的需求，更好地服務云端基于目標識別的相關視覺計算需求。”朱兵說道。
邊緣設備模糊化。邊緣設備可以是路面設備，也可以場所桌面設備或機房設備。
“一個相對清晰的劃分標準是是否內嵌云底座，彈性化、虛擬化能力如何。可以被云納管的邊緣設備多部署在機房，而場所、路面設備可以獨立使用，基于國標和云端數據對接。”
[出處] 余快. 六位行業領袖：我們眼中的 AI 安防技術走向 | 年終盤點. AI掘金志, 2021-01-14. 本文有刪節
浙公網安備
33010802004032號
