数据驱动智能交通系统中安防AI生态痛点解密
在20多年的本土化发展后，安防行业经历了模拟、数字、网络、高清4个时代，现在已经迈向了“安防+AI”智能化阶段。随着传统安防企业的不断进步，广阔的AI安防蓝海市场吸引了众多AI公司加入，而即使是BAT、华为等巨头也开始介入。
5月27日，千方科技宣布获得阿里巴巴近36亿元的参股，这一消息让整个行业都对阿里巴巴未来的安防布局产生了浓厚的兴趣。事实上，在此之前，阿里巴巴就已经推出了名为“城市大脑”的智慧城市顶层应用平台，这不仅是其智慧城市项目的一部分，也标志着其在安防领域布局的一个重要节点。
以阿里之力仍需通过投资拥有完整安防生态的集成商来支持，其说明在过去的 安防布局进展并不顺利，并需要进一步扩充资源，以便更好地推动其AI技术在 安防领域中的应用和拓展。
那么，我们究竟如何看待这个涉及算法与芯片、设备制造与解决方案以及各个行业应用生态的大而全面的安全产业？它面临哪些难题呢？
首先，从算法角度来看，早期安全工业主要关注图像清晰化的问题，因此编解码算法和图像处理算法成为最优先发展目标；随着智能交通技术的飞速发展，对车辆属性识别变得越发重要，使得传统模式识别加浅层机器学习逐渐成为主流。在深度学习技术得到普及之后，比如2012年AlexNet突破性的表现，让深度学习算法迅速崛起并被广泛应用于人脸识别等场景中。
再从硬件视角分析，当没有专门针对人工智能深度学习需求设计的人工智能专用芯片时，一些原本用于游戏业务开发的人类工程师发现GPU（图形处理单元）能够高效处理分布式计算任务，并且对于大规模集群运作有很大的优势。这促使英伟达公司开始研发针对深度学习需求的人工智能专用芯片，如Tesla系列和GTX系列产品线中的消费级产品。
因此，由于缺乏这些专业性强、高性能可靠的人工智能特定芯片导致原有的训练过程长时间耗时，而现在则可以利用分布式GPU集群进行快速训练，大幅提升工作效率。这不仅提高了数据处理速度，更有效地推动了整个行业向前发展。但是，即便如此，这种转变依然面临诸多挑战：
基础架构：虽然国内一些知名企业如百度、中科院等正在积极探索自主研发核心架构，但相比国际领先水平，还存在一定差距。
人才培养：由于该领域需要大量具有专业知识背景和实际操作经验的人才，不断提升自身能力尤为关键。
成本控制：为了保持竞争力，同时降低成本，是当前许多企业面临的一个重大课题。
标准规范：缺乏一个明确的标准体系，加剧了解决方案之间互操作性问题，使得整体创新节奏受到限制。
隐私保护与合规要求：随着监管政策日益严格，对个人隐私保护有更高要求，以及满足法律规定上的合规性也是必须考虑的问题之一。
综上所述，无论是从历史演变还是现实挑战来看，“安防+AI”生态面临的是一次全面升级，将会是一个既复杂又充满机遇的大舞台。
