人工智能2017年迎来爆发期

　　近年来，随着地位的提升，人工智能越来越受国家重视。2015年7月，“人工智能”被写入《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》;2016年3月“人工智能”一词被写入“十三五”规划纲要;2016年5月国家发改委等四部门联合下发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》;2017年3月，“人工智能”首次写进政府工作报告。可以说，人工智能已达到促进经济发展的新高度，多只人工智能概念股在两会期间也表现亮眼。

　　《全球人工智能发展报告2016》显示，中国人工智能专利申请数累计达到15745项，列世界第二;人工智能领域投资列世界第三。可以预期的是，未来5到10年，人工智能就像水和电一样无所不在，一个全新的“人工智能+”的时代正在到来。

　　有分析提到，从2017年开始的3到5年，将是大量人工智能专业人才毕业、开始进入产业界的高峰时期，将为各行各业引入人工智能技术带来巨大机会。从产业来讲，未来几年也是人工智能在金融、医疗、教育等大数据行业以及感知交互领域全面渗透的时期，安防、金融、医疗、汽车、教育、信息安全、零售等行业电子化程度较高、数据较集中且数据质量较高，因此在这些行业将会率先涌现出大量的人工智能场景应用。

　　那些具备稳定盈利水平、清晰商业模式、合理估值的价值类个股自然更受欢迎。在做相关的主题投资选股时，可以从三个层面去考量：首先是政策的持续支持，另外是科技创新驱动盈利增强，第三是商业模式的创新。以此来观察，人工智能由于处于行业的高速发展期，而且因为它对经济效率的巨大提升作用，而得到政策的高度支持，受到各机构的重点关注也就不奇怪了。

　　再看，最近可能出现的一些催化剂：一是人工智能规划近期有望出台;另外还有，2017年IT领袖峰会将在4月1日举行，会议主题正是“迈进智能新时代”;柯洁等人类顶尖棋手将于4月再战AlphaGo等都是不断催化人工智能发展的因素。

　　人工智能之于安防是何意义?

　　人工智能的发展，当然也引起了安防行业的关注。作为IT行业的重要应用领域之一，人工智能在安防行业的应用已有一定基础。甚至在3月14举行的TechWeb主办的第215期IT龙门阵上，格灵深瞳创始人赵勇还表示，安防监控一定是人工智能最先大规模产生商业价值的领域，关于这点在2016年已经可以看出来了，2017会比去年至少有10倍的增长。

　　事实上，随着人工智能技术的发展，以视频内容分析识别技术为核心，通过对非结构化的数据进行结构化描述，提取出浓缩和摘要信息，实现快速检索和查找，并通过类似于人类大脑思考一样从而进行大数据分析和信息碰撞正是当前安防行业探索的热点。

　　据行业预测，通过大数据技术，可对视频、图片、WIFI信号、电子车牌等不同种类的数据进行分析、碰撞、发现潜在联系，抽取中有价值的信息，并形成可视化结果呈现，人工智能将在以下安防领域展开应用：

　　人员分析应用，依托人工智能系统的人员特征识别服务输出的结果，进行数据分析，实现人员身份的识别、人员布防、人脸轨迹等功能。

　　车辆分析应用，可以满足全地图操作，实现可视化的应用，包括：轨迹分析、跟车分析、碰撞分析、频次分析、套牌分析、隐匿车辆挖掘等功能。

　　多资源时空应用，可以基于GIS地图的指挥调度，通过地理信息系统实现对各项视频资源进行一体化管理，实现监控图像的直观可视化应用。实现快速调取需要关注的监控点或监控区域图像，实现目标在线追踪。通过视频图层叠加、视频资源搜索和视频定位，将道路情况、资源分布情况、人员分布情况、地理坐标信息、警力部署情况以图形化的形式展示出来，直观的对全局信息进行全面多维的展示，使指挥调度更加直观高效。

　　视图内容预警、自动告警联动应用，对视频的内容进行自动预警。当触发预先设置的预案后，联动的摄像机将会同时打开监控图像，形成对案发地的监控封锁，同时实时报警。布控智能规则分析功能包括：区域入侵、绊线检测、非法停车、徘徊检测、打架检测、物品遗留、物品丢失、非法尾随、人群聚集、车流统计、车牌特征识别、烟火检测等。

　　视频实时标注应用，可以利用实时视频进行实时结构化，包括人、车、运动目标进行特征提取，实时视频标注将视频数据转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。

　　人像快速比对查找应用，可对嫌疑人员进行比对，快速确认目标身份，提供智能、精准、快速的人脸比对和完善的视频图像大数据分析挖掘应用。综合解决人像实时追踪监控预警、人员身份快速比对检索核准、人员历史轨迹追踪倒查等查人、找人、预警、追踪等的人员管理监控问题。

　　视频图像智能研判应用，可以对多种格式视频、图片采用适用于多种场景、多种情况的图像处理算法，实现对模糊图像的清晰化处理。还提供视频智能标注服务和检索服务，实现对视频、图片中涉案嫌疑目标的智能(系统自动提取描述信息)结构化描述，减少人工标注录入的结构化描述信息的工作量，同时满足多种检索方式，提高视频查看的速度和效率，达到快速查找、定位嫌疑目标的目的，减少案事件视频中嫌疑目标信息遗漏的可能。

　　车辆数据碰撞挖掘应用，可以对卡口图片车辆数据的二次识别，包括车牌号码、车辆品牌、车辆子品牌、车辆年款、车辆颜色、车牌颜色、车辆类型、车牌类型、年检标、遮阳板、安全带等车辆细节信息，将车辆的运行轨迹，活动规律等进行数据碰撞比对，从而挖掘隐藏的案事件线索实现可视化的应用，功能包括：轨迹分析、跟车分析、碰撞分析、频次分析、套牌分析、隐匿车辆挖掘等。

　　车辆实时布控应用，可针对于被盗车辆、违章车辆、涉案车辆、高危人员车辆、重点车辆等，对特定移动目标对象的特征属性(如车牌号码、车型、颜色、空间区域等)及其组合进行在线即时布控功能。

　　安防融合人工智能怎么做?

　　这是都是安防视频监控市场在融合人工智能等前沿技术条件下表现出来的精进与多元化发展趋势。未来的行业发展，围绕视频监控的业务发展，将会呈现文本、图片、地理空间等信息视频化与视频数据结构化的融合态势，在安防技术发展的确定性与业务的多元化发展所带来的不确定性的环境下，将会给安防企业在市场竞争中带来机遇与挑战。

　　而从技术层面讲，推动安防智能化大发展的原因是人工智能在算法与芯片领域的成熟及成本的下降，使得智能化的商业化落地更加快速地普及。在市场层面，监控智能化百花齐放的形势是市场寻求差异化竞争的结果。在未来的监控智能化市场发展变化中，高清化的普及将是非常关键的一环，只有在采集端获得高清的视频数据源的前提下，才能对监控区域的事件进行目标分析。

　　为此，在围绕整个安防智能化发展的进程中，是从采集到处理、传输、存储、分析的全产业链的生态演进，这个产业的演变是带动设备及系统升级换代的动力。在这个过程中，主流的设备解决方案供应商已经发力布局，并且在实战化方面取得了不俗的成绩。对于这个高级别应用的行业门槛，或许又会带来更大的市场格局的震荡。