数据驱动解析北京智能交通网中安防AI生态的关键挑战
数据驱动探究：北京智能交通网中的“安防+AI”生态痛点解析
在过去的20多年里，本土化发展的安防行业经历了模拟、数字、网络和高清4个时代，目前正迈向“安防+AI”智能化阶段。传统安防企业不断前行之际，广阔的AI安防蓝海市场吸引了众多AI公司纷纷介入，即使BAT、华为等巨头也加入了这一趋势。
5月27日，千方科技宣布获得阿里巴巴近36亿美元投资，这一消息激起了整个行业对阿里巴巴在安防领域布局意图的猜测。事实上，在此之前，阿里巴巴已经推出了名为“城市大脑”的城市级管理平台，这是基于大数据应用的一套城市级管理平台，也标志着阿里的安防布局。
以阿里之力仍需通过投资一家拥有强大安防生态的集成商来增强其在这领域内的地位至少说明，其之前在该领域的进展并不顺利，因此需要扩充资源以协助其AI技术在安防领域中取得更大的影响力。
那么，我们要了解的是，作为一个复杂且具有四重生态结构（算法与芯片、高级解决方案、行业应用以及基础架构）的行业，何种因素导致它未能早期爆发并实现真正意义上的技术突破？
从算法层面分析，“深度学习”算法对于提升人工智能能力至关重要，而中国企业如宇视科技等都致力于开发自主知识产权的人工智能算法。然而，从硬件角度看，由于缺乏专门针对人工智能的大规模计算需求，当深度学习技术开始崭露头角时，没有专门针对这个问题设计的大型芯片系统成为了一道难题。
除了这些挑战，还有两大因素制约了早期的人工智能爆发。一是从历史发展规律出发考虑，一直以来人们将主要精力投放在图像清晰化和车牌识别上，而不是深层次的人脸识别或事件预警；二是由于没有专用的硬件支持，如英伟达推出的GPU，使得训练时间长达几个月甚至几天，对于快速响应和实时处理来说显然是不够用的。这两个方面共同作用，让人工智能技术无法迅速普及到各个细分市场，并导致整体效率低下。
随着时间的推移，加强计算能力和提高处理速度变得越来越重要。在分布式GPU集群环境下，大规模机器学习任务可以缩短至数小时完成，从而极大地促进了人工智能研究与应用。不过，这些改进仍然不足以克服现有的关键痛点，如如何有效地将大量数据转换成可用于训练模型的事物，以及如何确保模型能够适应不同的场景和条件。
