【安防展覽網 企業關注】在7月3日于北京舉辦的2019百度AI大會上，李彥宏在演講過程中突遭不明人士潑水，會后百度回應到：“今天AI大會上，有人給AI‘潑冷水’。我們想說，AI前進的道路上會有各種各樣想象不到的事情發生，但我們前行的決心不會改變。”確實，技術的革新往往都是伴隨著陣痛，需要匍匐前進的，如火中天的AI技術在前行的道路上究竟面臨著哪些阻礙呢？安防+AI的發展又將會如何呢？
人工智能行業目前面臨的主要障礙有三個：
、信息保護嚴苛——安防行業從宏觀引導網絡安全
以深度學習為代表的人工智能算法近年來取得突破性進展，應用越來越廣泛。但“人工智能的主體性與侵權責任”、“人工智能與知識產權”、“人工智能產業發展與個人信息保護”、“人工智能與法律倫理”等問題也隨之而來。
安防行業作為人工智能大規模應用的落腳點，信息威脅和風險日益凸顯。人工智能技術成為安全防護利器的同時也存在被黑客利用成為發起復雜攻擊的元兇。
面對數據信息安全的風口，政府和相關企業開始逐漸重視對信息的管理。2018年11月GB35114-2017《公共安全視頻監控聯網信息安全技術要求》正式實施，該標準規定了公共安全領域視頻監控聯網視頻信息以及控制信令信息安全保護的技術要求。為保障安防產品及方案安全性，安防企業也是各顯神通：2019年3月，大華網絡安全研究院的安全應急響應中心成為安全響應聯盟組織FIRST成員。2019年6月，?？低暟l布《網絡安全白皮書》和《產品安全白皮書》，此外，公司還與思科、安永、IBM、Synopsys、Brightsight等機構進行合作交流，共同推動物聯網安全。在政府與安防企業的合力推動下，陸續出臺的政策和企業安全研究對人工智能的研發、使用和治理，提供了全新要求。
第二、核心算法缺位——安防企業占領人臉識別前位
人工智能應用落地覆蓋程度相比較前幾年已經大有進步，AI+的產業模式在各行各業風靡，但由于核心算法的缺位，要做到真正的場景適配還有很長的路。以目前應用廣的人像識別來說不管機器終落地在哪里，識別技術在開發環節中的基礎算法大同小異，但一旦碰到關鍵性問題時，還是會被人“卡脖子”。市場上的開源代碼可以直接使用，但專業性、針對性不夠，效果往往不能滿足具體任務的實際要求。
安防產業中，算法是AI+安防的心臟，用開源代碼“調教”出的AI頂多是個“常人”，而要幫助AI成長為“細分領域專家”，需以數學為基礎的原始核心模型、代碼和框架創新。新技術的再造并非短日之功，核心算法的更新才能在短時間內提高人工智能在場景中的適配性。雖然在人工智能算法領域國內外的差距還存在，但在人臉識別領域，中國安防企業的核心算法已經走在世界前沿。依圖科技、商湯科技、曠視科技等安防企業在2018年年底公布的人臉識別算法測試(FRVT)結果中。
第三、專業人才短缺——企業攜手高校推進人才輸出
雖然市場中的企業都已經初識了人工智能的發展空間，但真的部署或實施了AI解決方案的企業還是少數，AI的承諾與企業實施它的能力之間似乎存在差距。其實，即使是在AI落地應用相對深入廣泛的安防行業，隨著智慧警務、智慧城市、雪亮工程等政府舉措的實施，人工智能領域人才的缺口也在不斷的變大。
上文說過的核心算法缺位其實也就是人才的短缺，安防行業人工智能領域真正搞算法的科學家鳳毛麟角，這幾年，國內不止一所高校成立了人工智能學院，且不斷升級人才培養機制。2017年至2018年期間，在北京、西安、上海、南京等多地創立人工智能研究院和高校人工智能學院?？蓡为毧扛鞔蟾咝＞拖胩钛aAI的人才缺口是遠遠不可能的，不論是從師資還是AI本身的復雜性來看，這個任務對于學校來說都過于困難。在這樣的背景下，人工智能大廠開始與高校聯手，探索AI人才培養的新模式，以彌補人才梯隊建設上的短板。BAT巨頭首先向學術界延伸，配合各大高校，推行賽事、教材、深度學習等，力爭培養出與社會需求相匹配的AI人才。 企業與高校配合，構建起一套完備的AI教育體系，推動前沿探索后繼有人?，F在看來，雖然長路漫漫，但未來可期。
結語：人工智能的長遠發展除了上文所述需要更多宏觀的引導、更成熟的革新算法、科研人才的加入外也還需要數據、場景等優良的配合。用AI賦能安防，未來十年會是安防人工智能的時代。道阻且長，行則將至，正如百度所說，縱使AI的前行道路坎坷曲折，我們也會負重前行。
（本文據中國安防行業網、華強智慧網、中國日報網、科技日報整理，安防展覽網編輯）
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