经过多年发展,安防行业已经形成了成熟的产业链和稳定的竞争格局,ai的融入,不仅能让安防整体系统得到很大提升,也让行业属性得到延伸,当前的安防已经不再是之前封闭的行业,越来越多的玩家入局,争夺ai时代制高点成为安防企业发展的关键战略。在这一过程中,ai如何落地使用是安防行业发人深省的问题。ai助推安防 落地势在必行在云计算、大数据、芯片、算法等基础能力技术助推下,“ai+安防”概念开始浮出水面,基于gpu运算的方案、人脸识别、大数据应用等已经成为业内的共识。可以说,安防监控行业正在经历一次重大转型,各种新技术的大规模植入,加速驱动着智能监控技术升级,向更高层级进化。与此同时,行业用户对视频监控也提出更多需求,多样化的应用场景催生出不同的用户需求。不过,尽管ai助推让安防行业景气度持续上升,但“ai+安防”的市场占有率还很低,ai在整体营业收入中的占比还很低,企业的运营、盈利和研发投入主要还是要靠传统业务来支撑。ai安防尽快落地势在必行。ai安防落地面临困局如今ai安防正逐渐走向落地应用阶段,然而,从厂商和用户的普遍反馈来看,人工智能在安防领域的落地应用似乎并没有大众想象中的顺利,开始有越来越多诸如场景碎片化、实验室场景到实际应用场景效果差距较大等现象被暴露出来。广东省*信息化处副处长冯松青认为,目前ai安防工程化落地存在几大问题,一是算法场景限制问题,二是前端布点困难问题,三是成本高的问题,四是深度应用不足的问题。而这些也成为当前阶段ai落地应用过程中新的痛点。如何真正“落”下来?诚然,ai安防落地面临一些难题,但这并不意味着人工智能将被安防行业淘汰,相反,在2019年甚至是未来的几年内,人工智能依旧是安防行业主旋律。正如云天励飞方案总监王军在谈及“ai+安防”未来时表示:“一旦人工智能学会如何说服用户并且得到用户的认可,人工智能将为安防行业非常大的利益和价值空间。”目前ai安防市场正在面临技术快速更迭,产品持续创新,系统方案越来越趋于定制化的现状。在智能化市场需求不断衍生的发展中,企业不仅需要提供成本可控、用户买得起的产品与服务,更需要紧紧围绕场景落地做针对性的优化和开发,使ai不再是技术概念,而是各种场景、各行用户能够适应的深度应用。此外,许多厂商在宣传的时候,没有将实验室数据与实际应用数据区分开,用户产品期望值与使用的落差即源于于此。厂商应该加强与用户的交流,深入了解用户的需求与痛点,不仅要深入了解具体落地的细分场景,还要对整个工程审批与实施的流程有深入理解,唯有如此,才能真正了解用户,让ai真正“落”下来。
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