1)近年來安防視頻監(jiān)控向高清化與網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展是實(shí)現(xiàn)安防智能化的大前提:一方面,高清監(jiān)控設(shè)備傳遞回來高清監(jiān)控圖像,才有可能對(duì)畫面上的各種細(xì)節(jié)(人臉、車牌號(hào)等)進(jìn)行識(shí)別;另一方面,網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)控設(shè)備采用云端存儲(chǔ),傳遞實(shí)時(shí)圖像,為實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)分析提供基礎(chǔ)。

2)大數(shù)據(jù)時(shí)代IVA 的必要性:海量視頻數(shù)據(jù),采用人眼識(shí)別難度越來越高IVA 采用計(jì)算機(jī)視覺結(jié)合人工智能,對(duì)圖像進(jìn)行智能分析,使得安防大數(shù)據(jù)分析成為現(xiàn)實(shí)。

硬件+數(shù)據(jù)+算法助力安防IVA 快速落地。

IVA 快速發(fā)展受益于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)步的核心是大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、硬件運(yùn)算能力和深度學(xué)習(xí)算法的增強(qiáng)。

1)數(shù)據(jù):深度學(xué)習(xí)算法的魯棒性、泛化能力大小都取決與數(shù)據(jù)訓(xùn)練的量級(jí)而安防行業(yè)擁有天然的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)源,從數(shù)據(jù)層面來說,我們認(rèn)為安防行業(yè)是人工智能落地最快的方向。

2)硬件:相對(duì)CPU,GPU 更適合于數(shù)據(jù)級(jí)并行,因此GPU 更適合深度學(xué)習(xí)中大規(guī)模量級(jí)的運(yùn)算需求。GPU 目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用在IVA 前后端設(shè)備中去。

3)算法:伴隨硬件技術(shù)升級(jí),深度學(xué)習(xí)算法快速發(fā)展,以人臉識(shí)別為例2015年ResNet 算法識(shí)別錯(cuò)誤率已經(jīng)達(dá)到3.57%,低于人眼5.1%的識(shí)別錯(cuò)誤率。

深度學(xué)習(xí)算法助力IVA 從理論走向現(xiàn)實(shí)。

安防監(jiān)控硬件企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型,看好硬件龍頭產(chǎn)業(yè)鏈重塑。

1)安防智能化浪潮下,硬件龍頭首先受益于硬件價(jià)值量提升:前端集成GPU/TPU,價(jià)值量翻倍;后端集成GPU 陣列,價(jià)值量是傳統(tǒng)產(chǎn)品5 倍以上2)硬件龍頭向核心算法延伸:深度學(xué)習(xí)核心是數(shù)據(jù),硬件龍頭掌握安防數(shù)據(jù)入口,有大量數(shù)據(jù)資源,在商業(yè)化層面會(huì)縮短與算法公司差距。從研發(fā)投入看,海康、大華每年研發(fā)開支10 億+,算法團(tuán)隊(duì)100 人家+,資金優(yōu)勢相對(duì)傳統(tǒng)算法企業(yè)優(yōu)勢巨大。硬件龍頭向上游布局算法&芯片,把握智能安防核心競爭力。

3)深度整合IVA 上中下游產(chǎn)業(yè)鏈:安防智能化提升,安防集成與運(yùn)維重要性大幅提升:需要專業(yè)團(tuán)隊(duì)/系統(tǒng)進(jìn)行平臺(tái)搭建及對(duì)后臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤、提煉、分析。硬件龍頭向下游切入項(xiàng)目集成與運(yùn)營,承擔(dān)“解決方案提供商的角色。