本文來自微信公眾號(hào)“CPS中安網(wǎng)”，作者/羅超。
通俗點(diǎn)來總結(jié)激蕩的2023安防行業(yè)，在內(nèi)卷加劇、技術(shù)相對(duì)滯緩時(shí)，找人、找錢、出海，似乎又回歸至多年前一寸山河一寸血的搏殺市場。
科技圈唯快不破的定律也似乎被打破，在市場慢節(jié)奏下，技術(shù)的慢與市場的快，形成鮮明對(duì)比。
而這一切，只為將疫情的那三年失去的，盡快找回來。
2023的平靜從另一面也預(yù)示著2024智能安防的激蕩，百廢待興，政策引導(dǎo)、需求釋放、顆粒變大、場景無窮盡，都昭示著春風(fēng)無限。
是等風(fēng)來的時(shí)候了。然，等風(fēng)來不如乘風(fēng)去，如何先于時(shí)代以技術(shù)引領(lǐng)風(fēng)潮，是2024一眾頭部科技企業(yè)的主攻方向。
對(duì)于一個(gè)科技型產(chǎn)業(yè)，安防技術(shù)與市場是驅(qū)動(dòng)與接受的邏輯關(guān)系。
繞開外部內(nèi)外因素，2024技術(shù)層面將在激蕩中大步流星奔向前，行業(yè)市場應(yīng)用將進(jìn)一步加深與拓寬，與之帶來的是，行業(yè)技術(shù)進(jìn)一步的大調(diào)整與大變革，一切向新出發(fā)。
為此，一同瞭望2024，看智能安防技術(shù)圈的蓄勢勃發(fā)與求同存異。
01.
大模型與小模型并行時(shí)代
如果非要細(xì)數(shù)2023智能安防突破變革而不是延續(xù)性的技術(shù)，非大模型莫屬。
兩年前ChatGPT的出現(xiàn)，讓生成式AI的浪潮推向制高點(diǎn)。
落地速度之快、商業(yè)化應(yīng)用之快，讓全產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型迎來了時(shí)代級(jí)機(jī)遇。
2023這一年，AI取得巨大進(jìn)步。無論是目前已經(jīng)頗有水準(zhǔn)的文本、圖像和代碼生成能力，還是未來即將出現(xiàn)的視頻與多科學(xué)比如生物醫(yī)療、交通繪圖等場景融合的前景，都讓用戶感到興奮莫名。
頭部企業(yè)都在尋找生成式人工智能的潛在用例，安全部門也不例外。
2024年，我們將看到基于LLM和生成式人工智能的使用的以安全為中心的應(yīng)用的出現(xiàn)。這些可能包括操作員助理，幫助他們更準(zhǔn)確、更有效地解釋場景中發(fā)生的情況，以及作為交互式客戶支持，為客戶的查詢提供更有用和可操作的響應(yīng)。
此外，生成式人工智能已經(jīng)證明了其在軟件開發(fā)中的價(jià)值，這將給整個(gè)安全領(lǐng)域帶來好處。
當(dāng)然，我們確實(shí)需要意識(shí)到生成人工智能的風(fēng)險(xiǎn)和潛在陷阱。
關(guān)于采用哪些模型以及如何采用，特別是圍繞使用開源模型還是專有模型，將會(huì)存在爭論，但最大的風(fēng)險(xiǎn)將是忽視它。
此外，大模型訓(xùn)練還需要依賴進(jìn)口GPU顯卡，但英偉達(dá)A100顯卡以及未來更高級(jí)別的顯卡已經(jīng)進(jìn)售了，國產(chǎn)替代GPU目前最領(lǐng)先的技術(shù)指標(biāo)可以達(dá)到A100的一半左右，并且設(shè)計(jì)能力在持續(xù)迭代。在這一領(lǐng)域，“卡脖子”依然存在。
哲學(xué)告訴我們，凡事物有大就有小。
2023市場相對(duì)保守，大模型的用武之地受限，而小模型的2024，卻機(jī)遇不小。
大模型之大，體現(xiàn)在語料規(guī)模大、參數(shù)規(guī)模大。與大模型相比，小模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量與參數(shù)量較少，其優(yōu)勢在于“專精”，可滿足特定任務(wù)需求。
“小而美”的小模型，連點(diǎn)成面，深入社會(huì)各環(huán)節(jié)、賦能千行百業(yè)。
2024小模型訓(xùn)練呈現(xiàn)作坊式特征，據(jù)了解截至目前，國內(nèi)近4000家AI企業(yè)分別在各自賽道中迭代自家小模型，廣泛分布于各行各業(yè)，協(xié)助社會(huì)整體生產(chǎn)效率的提升。
以計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域?yàn)槔?，小模型已?jīng)在泛安防（人臉識(shí)別閘機(jī)）、互聯(lián)網(wǎng)（用戶匹配）、金融（身份核驗(yàn)）、工業(yè)（缺陷檢測）、醫(yī)療（輔助診斷）等諸多場景商業(yè)化落地。
大小互博，大中有小，以小見大，關(guān)乎于AI模型訓(xùn)練，未來大小模型的關(guān)系并非取代，而是協(xié)同促進(jìn)，核心原因在于兩者各有優(yōu)劣，這一點(diǎn)在未來一年，值得期待。
02.
智能體讓AI傻瓜化，一觸即達(dá)
既然人機(jī)交互新范式已被大模型藍(lán)海已打開，那與大模型有千絲萬縷的智能體技術(shù)，也會(huì)同上一個(gè)臺(tái)階。
從技術(shù)應(yīng)用來看，這個(gè)與大模型有關(guān)的智能體，能對(duì)應(yīng)B端、C端需求，能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜流程的效率提升和提供情感情緒價(jià)值。
在不久的將來，嵌入自主智能體的軟件極有可能改變現(xiàn)有的使用方式，從「用戶適應(yīng)軟件」變成「軟件適應(yīng)用戶習(xí)慣」，真正成為「個(gè)人助理」。
舉例來看，一座城的發(fā)展是將其成為有機(jī)體、生命體。建設(shè)“眼、腦、手、脈”齊備、“感、傳、知、用”協(xié)同、具有深度學(xué)習(xí)能力的一體化智能協(xié)同系統(tǒng)。
這個(gè)城市智能體中有一指揮中心，如同人體“大腦”將智慧城市運(yùn)行管理當(dāng)做“一盤棋”來盤活；數(shù)字底座、智能中樞獲取類似于人體四肢在云邊端自由流動(dòng)的軟件、數(shù)據(jù)感知和AI算法；而智能連接如人體經(jīng)脈般的萬物互聯(lián)與無縫覆蓋，實(shí)現(xiàn)智能聯(lián)接至中樞大腦，從而讓各種智慧應(yīng)用協(xié)同、數(shù)據(jù)協(xié)同、組織協(xié)同。
如此一體成型，城市智能體能讓城市治理，“智”序井然。之于智慧城市下的城市治理，已經(jīng)從“治”到“智”的全新階段。
當(dāng)下，交通因城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、需求結(jié)構(gòu)、要素結(jié)構(gòu)都開始重大變化，交通新常態(tài)出現(xiàn)，進(jìn)入轉(zhuǎn)型“深水區(qū)”。
傳統(tǒng)交通方式，難以承載、舉步維艱。而交通智能體以交通云腦為基礎(chǔ)，建設(shè)行業(yè)大數(shù)據(jù)、AI、場景化三大核心能力，構(gòu)建場景化、自動(dòng)化的交通治理系統(tǒng)，全面提升交管系統(tǒng)的情報(bào)感知、信息傳輸、分析判斷、決策處置和組織協(xié)調(diào)能力，賦能交通全場景業(yè)務(wù)。
在C端，這一智能體更多體現(xiàn)為通用型的AI工具，覆蓋多個(gè)工作&生活場景。
主要用于靈感生成、聊天陪伴、知識(shí)獲取等，部分應(yīng)用也就諸多具體細(xì)分場景提供了垂類AI助手。
其實(shí)，生物識(shí)別領(lǐng)域的多模態(tài)與這類智能體，同宗同源。
03.
2024云化萬物
未來的一切，皆在云上，這是業(yè)界對(duì)未來技術(shù)走向的共識(shí)之一，就如同萬事萬物的智能走向一樣。
2023很清晰的市場技術(shù)走向之一是深度學(xué)習(xí)向邊緣的擴(kuò)散正在加速。
事實(shí)上，任何正在推出的新網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)都具有深度學(xué)習(xí)功能，這極大地提高了分析的準(zhǔn)確性。這些功能是構(gòu)建可擴(kuò)展云解決方案的基礎(chǔ)，因?yàn)樗鼈兿朔敝氐膸捫枨螅瑴p少了云中的處理，并使系統(tǒng)更加可靠。
安防的云未來將更加智能化、高效化、穩(wěn)定化。隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，安防行業(yè)正逐步向云端遷移。
云存儲(chǔ)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)單、多臺(tái)節(jié)點(diǎn)故障時(shí)，云存儲(chǔ)服務(wù)不中斷，全面保障系統(tǒng)性能穩(wěn)定可靠。
同時(shí)，智能識(shí)別算法在安防行業(yè)的廣泛應(yīng)用，也為安防的云未來提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
在安防，有種說法，未來產(chǎn)品被場景取代，而行業(yè)也將被生態(tài)覆蓋，行業(yè)是垂直的，而生態(tài)呈網(wǎng)狀，顯然融合性和粘性更強(qiáng)。
基于此，云化就是技術(shù)路徑之一，安防要做深做透一個(gè)市場，當(dāng)視頻數(shù)據(jù)聚沙成塔后，全面云化以云來做架構(gòu)支撐應(yīng)用，是必然。
舉例來看，警務(wù)云相對(duì)其他場景，需求最早應(yīng)用最為成熟。
為什么要做警務(wù)云，都是需求驅(qū)動(dòng)使然。最近三年，公安部對(duì)于大數(shù)據(jù)都有新需求提出與政策制定。
視頻云解決的就是視頻數(shù)據(jù)，從用戶當(dāng)前面臨的“服務(wù)在，成本大”、“視頻多，挖掘淺”、“重突擊，輕積累”、“重建設(shè)，輕運(yùn)營”等難題和實(shí)際需求出發(fā)，經(jīng)不斷迭代、優(yōu)化，形成了一套符合公安部標(biāo)準(zhǔn)、同時(shí)也有自己特色的視頻云解決方案。
云解決方案以“多維感知、資源匯聚、數(shù)據(jù)融合、平臺(tái)開放、服務(wù)集成、智慧應(yīng)用”為理念，構(gòu)建物理分布、邏輯統(tǒng)一的公安視頻云。
通過建立一個(gè)以視頻圖像為主、多種資源關(guān)聯(lián)疊加的視頻資源智能化服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)視頻、手機(jī)、車輛等信息的整合和匯聚，達(dá)到人、屋、車、場等信息關(guān)聯(lián)融合，為各警種、各地市、各基層實(shí)戰(zhàn)單位提供一個(gè)資源共享、能力開放、安全可控的多元化視頻資源服務(wù)平臺(tái)。
從以上大致能看出以云為平臺(tái)基點(diǎn)來打造技術(shù)底座，進(jìn)而形成大技術(shù)框架來做應(yīng)用伸展。
與大小模型一樣，公有與私有云混合架構(gòu)之勢，在未來應(yīng)用更甚，打破云廠商的壁壘，實(shí)現(xiàn)多云協(xié)同。
當(dāng)然，2024一切還未可知，但從2023深圳安博會(huì)一眾大中小企業(yè)都在云上發(fā)力，就可以窺見2024的安防云，景色倍好。
04.
高價(jià)值解決方案的應(yīng)用循環(huán)
云上風(fēng)景無限，那與云直接銜接的解決方案，也隨之而變。
當(dāng)然，解決方案不像硬件或純平臺(tái)一樣進(jìn)行研發(fā)再生產(chǎn)，而是融合并蓄之物，上述的云解決方案就是佐證。
解決方案本身就是集成融合能力表現(xiàn)，這是傳統(tǒng)安企對(duì)于碎片化問題的考量更多是從前端、后端硬件，到方案上，去覆蓋得更多、更全。
而方案設(shè)計(jì)的精良就是另一個(gè)戰(zhàn)場，凸顯在技術(shù)整體駕馭能力，面對(duì)的需求也更加復(fù)雜和多維，往往不再是簡單的安全與管理需求，還會(huì)有業(yè)務(wù)和商業(yè)模式、運(yùn)營模式、甚至是組織運(yùn)作模式等方面的訴求。
如何從不確定性中尋找確定？場景化解決方案的打造本身就是一個(gè)高價(jià)值創(chuàng)造的閉環(huán)過程。最近市場上混合解決方案架構(gòu)正在流行。
其是利用本地、云和邊緣技術(shù)的優(yōu)勢，現(xiàn)已成為許多安全解決方案的新標(biāo)準(zhǔn)。功能部署在最高效的地方，充分利用系統(tǒng)中每個(gè)實(shí)例的優(yōu)點(diǎn)，從而提高靈活性。
最終，系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)該服務(wù)于客戶的需求，而不是供應(yīng)商的首選結(jié)構(gòu)。
在很大程度上，這是一個(gè)可及性問題。
供應(yīng)商和客戶都可以輕松訪問的環(huán)境中存在的解決方案越多，供應(yīng)商管理系統(tǒng)元素的能力就越強(qiáng)，承擔(dān)更大的責(zé)任并減輕客戶的負(fù)擔(dān)。
混合架構(gòu)還支持即將推出的解決方案管理和操作中的人工智能支持和自動(dòng)化用例；提高系統(tǒng)可訪問性對(duì)于人類支持和人工智能都很有價(jià)值，充分利用每個(gè)不同實(shí)例的優(yōu)勢。
有例為證，前幾年“豬臉識(shí)別”紅火一事，智慧養(yǎng)殖也日益漸旺。
智能養(yǎng)殖解決方案就是融合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等多種技術(shù)手段，將所采集的大量數(shù)據(jù)需要經(jīng)過深度分析，從中挖掘出有價(jià)值的信息和規(guī)律。
大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以幫助養(yǎng)殖場主分析養(yǎng)殖環(huán)境的變化趨勢，預(yù)測動(dòng)物的生長情況，甚至優(yōu)化飼料的配給。
通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的比對(duì)，養(yǎng)殖戶可以做出更明智的決策，提高養(yǎng)殖效益。
05.
2.5D機(jī)器視覺的精準(zhǔn)刀法與場景擴(kuò)容
專攻場景，那為了更加透明與徹底的“開眼看世界”，3D機(jī)器視覺，隨即而至。
而2.5D機(jī)器視覺應(yīng)用在2023年有初步釋放，其并非一種降維，而是市場回歸理性之后的合理選擇。
那介于2/3D之間的2.5D，是技術(shù)過渡階段的產(chǎn)物，2.5D兼具2D和3D的部分特征，形成了對(duì)圖像的獨(dú)特處理方式。
作為圖像技術(shù)，其最為核心的光源分為平行光源、點(diǎn)光源、環(huán)形光源和斜光源四種。每一種光源都有自己的特點(diǎn)和應(yīng)用場景，可以根據(jù)具體的需求來選擇使用。
通過使用2.5D光源技術(shù)，我們能夠更好地模擬三維效果，提高機(jī)器視覺系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
相比2D，2.5D增加了深度信息，與3D相比，2.5D圖像又并非通過點(diǎn)云，而是通過顏色傳遞高度信息。
并且不同于3D的多視角，2.5D是單視角，信息比較殘缺，很多算法最終都會(huì)回歸到2D算法上。
2.5D機(jī)器視覺是一個(gè)純粹的技術(shù)領(lǐng)域，而技術(shù)遵循的行業(yè)邏輯是先有技術(shù)萌芽，然后對(duì)接場景，在場景中豐滿優(yōu)化，這就是從場景中來，到場景中去，最后以場景內(nèi)需來反哺技術(shù)。
小荷才露尖尖角，早有蜻蜓立上頭。由于在精度上的應(yīng)用優(yōu)勢，2.5D視覺定位技術(shù)的協(xié)作機(jī)器人于2023年問世。
市場上大多移動(dòng)底盤采用SLAM技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)定位精度，而協(xié)作機(jī)器人精度一般在毫米級(jí)，當(dāng)協(xié)作機(jī)器人與移動(dòng)底盤集成組成“手腳”兼?zhèn)涞膹?fù)合機(jī)器人，往往需要機(jī)器人能夠靈活調(diào)整空間姿態(tài)，智能執(zhí)行高精度作業(yè)。
但是，普通的2D相機(jī)只能在平面內(nèi)進(jìn)行定位校正，難以滿足空間位姿校正需求。
在智能制造領(lǐng)域，以2.5D機(jī)器視覺為核的解決方案，能與各種工業(yè)設(shè)備、流程和軟件結(jié)合使用，以減少人工工作量并最大程度地提高生產(chǎn)效率，從而幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更廣闊的戰(zhàn)略目標(biāo)并最大程度提高投資回報(bào)。
比如：工業(yè)制品生產(chǎn)過程中，表面容易出現(xiàn)劃傷、劃痕、輥印、凹坑、粗糙、波紋等外觀缺陷，基于工業(yè)視覺檢測技術(shù)原理的工業(yè)表面缺陷檢測系統(tǒng)能夠在線高速掃描每個(gè)產(chǎn)品，形成高分辨率的片材圖像，進(jìn)行實(shí)時(shí)的圖像處理。
誠然，2.5D的場景依然偏少，其技術(shù)的“中庸之道”所適配的場景還有充分挖掘空間，相信在2024，會(huì)有一番作為。
值得一提的是，2024的安防流行術(shù)還有不少，尤其是與AIoT相關(guān)，將在另外一篇中展示，在此不雷同了。
看清時(shí)代和未來，等風(fēng)來還不如乘風(fēng)而去。激蕩的技術(shù)雙槳，讓即將到來的2024，劃過內(nèi)需緊縮、外部敏感、深層轉(zhuǎn)變的行業(yè)陣痛，也將在浪頭拔尖的未來中，掛云帆、濟(jì)滄海！
