数据驱动揭秘交通安全与智能控制中的安防AI生态痛点
数据驱动：解密交通安全与智能控制中的“安防+AI”生态痛点
随着20多年的本土化发展，安防技术经历了模拟、数字、网络、高清4个时代，并进入了“安防+AI”智能化阶段。传统安防企业在不断前行的同时，“AI安防蓝海”市场吸引了众多AI公司参与其中，甚至包括BAT、华为等巨头。
5月27日，千方科技宣布获得阿里巴巴近36亿元的参股，这一消息立即引发行业对阿里巴巴安防布局意图的猜测。事实上，在此之前，阿里巴巴已经推出了基于大数据应用的城市级管理平台——“城市大脑”，这标志着阿里开始布局智慧城市顶层应用。
尽管如此，阿里的这一举措也反映出其在现有安防生态中仍需进一步投资，以支持其AI技术在这个领域内更好地扩张和影响力。那么，我们需要了解的是，作为一个涉及算法和芯片研发、设备制造和解决方案提供，以及行业应用生态的大产业链条中，是什么样的痛点导致这些知名企业需要通过合纵连横来弥补？
首先，从基础算法和芯片到软硬件产品和解决方案，再到政府、教育、医疗等各个行业场景应用，我们可以看到四重生态。在算法端，由于中国已能满足自给自足需求，而芯片端则主要依赖GPU（图形处理单元）、ASIC（专用集成电路）以及FPGA（现场可编程门阵列）三种类型产品，这使得国内企业能够应对国际竞争。
然而，即便如此，对于最终用户而言，即那些面临安全威胁的人们来说，这些产品落地使用过程中的最后一公里仍然是一个难题。这是因为除了深耕安防的设备商外，还包括运营服务商、系统集成商以及软件定务商等众多参与者，他们各自承担不同的角色，但却必须协同工作以确保整个系统顺畅运行。
此外，对于底层架构而言，最主流的人工智能底层架构如Caffe和TensorFlow掌握在谷歌及Facebook之手，本土企业中只有百度、大疆、中兴、小米等少数玩家正在构建自己的深度学习架构。这也是早期人工智能爆发被抑制的一个重要原因之一，因为缺乏强大的底层支撑，使得上述技术无法得到充分展开。
总结来说，将人工智能融入交通安全与智能控制体系是一项复杂且具有挑战性的任务，它不仅涉及到了高效率、高精度的人脸识别能力，而且还需要考虑到车辆属性识别的问题。因此，要想让这些新兴技术真正成为提升交通安全水平的手段，就必须要克服目前存在的一系列痛点问题，并继续加大对于基础研究与开发投入，以促进相关产业链条健康稳定发展。
