近日，格灵深瞳创始人赵勇共享了《人工智能在安防领域的商业应用于和技术突破》的演说。他回应，安防监控一定是人工智能年所大规模产生商业价值的领域，关于这点在2016年早已可以看出来了，今年不会比去年最少有10倍的快速增长。
赵勇指出，人工智能不是一个行业，它更加看起来一种能量，比如说水或者电，当人工智能流向到有所不同行业，就不会孕育这些行业的发展。只是有所不同行业在人工智能的参予持续性有有所不同的茁壮速度。其中，安防监控是人工智能商业化最慢的领域。
赵勇毕业于美国布朗大学计算机工程系，2013年创立北京格灵深瞳信息技术有限公司，在格灵深瞳之前，赵勇主要的工作经历是谷歌总部研究院任资深研究员。据赵勇讲解，当初自由选择从安防领域紧贴创业还经历过一番绝望。
“当初回国后，有投资人跟我说道应当注目安防领域，但我根本没转入公安局，也没被人偷过或抢过，对这个行业一无所知，我花上了几年时间企图对安防行业有一个全面的理解。”赵勇称之为，“如何较慢理解这个行业，我实在可参照一下全世界规模仅次于的安防企业海康威视官网。”海康威视对自己的定位是，以视频为核心的物联网解决方案提供商。
以视频为核心是一句很准确的话。“在今天的安防监控行业里，完全所有构成都是以视频为核心。”“后来我找到中国是全世界享有安防监控摄象头最少的国家，有硬盘公司的朋友告诉他我，他们公司约50%的硬盘产量流过了监控行业，安防监控意味著是一个大数据公司。
”赵勇称之为，整个安防体系，从摄像头到存储都是一个享有很大数据量的网络。如何把普通数据变成有意义的“情报”赵勇认为，安防监控的数据只不过是价值低于的数据。
有那么多摄像头和视频数据，很多时候我们只是把这些视频数据不存在那里，并会去看，当真也看不过来，只不过是一挺浪费的。但是，客户必须的总有一天是有意义的情报，无论是出于安全性因素侦破，还是管理因素，都必须有意义的情报。目前以视频数据为核心的安防监控体系，只不过给客户带给了大量的困难。因为产生了十分多数据，把这些数据放到客户跟前，然后找寻线索，这只不过大海捞针。
所以整个行业都把期望竭尽在智能化上，所谓智能化就是需要把人工智能引入来。也就是说，把所有的视频数据除了人以外，引入人工智能Consumer，能自动把这些视频数据里面的内容和目标变为结构化数据。结构化数据就是数据需要必要传达目标的性状、属性以及身份。
目前结构化数据早已可以用于十分成熟期的手段去挖出，这个过程中会有一些十分浅度地挖出、非常简单的检验：比如黑名单。检测到一辆车时，车牌号码是一个嫌疑犯车牌号，当我检测到车牌号码时，这辆车就被后台预警。
再行比如要检测一个人，如果我有一张通缉犯的照片，当我在某个地铁站的摄像头里看见一个人长得像这个通缉犯时，它有可能就变为了一个有意义的情报。当我们必须的数据变为结构化数据以后，在有所不同行业、有所不同场景要有大量的数据挖掘应用于才需要有效地把结构化数据变为有意义的情报。所以，赵勇指出，未来人工智能在安防监控行业不会有大量应用软件的市场空间，为各个横向行业去做到针对性的数据挖掘。
人工智能应当用在前端还是后台未来人工智能一定会在安防监控领域广泛再次发生，其在构建时可以放到有所不同的设备里，有时候是放到前端，比如摄像头等；有时候是放到后台的数据中心、服务器上。赵勇认为，前端和后台各有益处，但也要适合分配。赵勇指出，针对视频流时，放到前端合适，因为可以节省一些比特率；把智能放到后台的益处类似于云计算，算法升级、运维都会较为可信，也便于共享。
视频里面的检测、追踪、去轻合适放到摄像头里去做到，即前端。所谓检测就是对目标的检测，追踪就是追踪这个目标在摄像头里画面中的移动，去轻就是我把它送来去辨识时，从多次的检测中选一个较为好的视角去检测，把很多反复的检测去除。
而辨识和核对则较为合适放到后台，如果敲去前端（摄像头）去做到，就不会产生很多问题。比如，你在摄像头里做到辨识，辨识产生人脸特征。
由于每个公司各自的算法有所不同，就拒绝客户后台的比对系统不能接入这种特征。这样一来的话就给客户带给相当大困难，假如我今年订购这个厂商的设备，那我的后台也必须依据这些设备来建设。
到了明年，我想要订购有所不同厂商设备时，就不会找到不兼容性。此外，核对也不应当放到前端，因为核对必须把客户的核心资源对比库放到摄像头上，在很多公安应用于里面这些都是核心机密。客户的核心数据应当放到最安全性的地方，应当放到数据中心，放到后台。
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