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關于邊緣側的多算法融合和軟件定義

業界皆知,AI和云計算正在驅動傳統安防向智能安防演進,而 AI芯片和算法企業以及阿里和華為的加入,也正在加速重構安防產業競爭格局。在這個過程中,不同企業采取了不同的技術路線和市場戰略,并對外發出不同的品牌宣傳口徑。

從戰略層面來看,傳統安防巨頭海康大華更側重于邊緣端計算,并以此為中心構建AI生態開放平臺,聚合產業更多合作伙伴協同發展。如海康“AI Cloud”,大華“HOC城市之心”。AI算法公司商湯、曠視、云從和依圖專注于AI邊緣端算法,甚至依圖開始將觸角延伸到AI芯片端,構建芯片+算法+產品+應用+工程全產業鏈生態,以更好的使能算法與應用場景融合。同是AI算法出身的商湯,則選擇了不同路線,即側重后端城市級視覺開放平臺,實現以方舟(SenseFoundry)為支撐,為 AI 智慧安防提供“感知-認知-應用-衍進”的全鏈條能力。

而華為依靠云計算優勢布局安防,并提出軟件定義攝像機的概念,可謂是在業內引發轟動。當然,ICT基礎設施和AI芯片也是華為的天然助攻優勢。而阿里則是依靠阿里云切入,不過,相對華為,阿里對安防涉及并不深,更側重于城市項目的應用構建。

從以上企業的技術路線和市場戰略來看,均離不開AI和云計算兩大核心技術。最重要的是,在前端側的攝像機端,多算法融合和軟件定義開始成為安防界的新概念,而且行業人士說法不一。

說到邊緣端,必須要先提下云計算。眾所周知,相較于傳統本地服務器擔任的“存儲、處理、顯示和控制”這四大功能,云計算完全可以擔當重任。這意味著,安防后端功能都可以被云計算服務取代。云計算模式可以大幅簡化安防設備的架構,而且具有成本低、配置靈活、跨平臺應用和管理便捷等優勢,更有利于資源整合。不過,在物聯網技術的不斷滲透趨勢下,隨著平安城市、天網工程以及雪亮工程的開展,監控攝像機的覆蓋率正在快速攀升,攝像機采集的海量視頻數據將造成傳輸、存儲和計算壓力,最終將大大提升部署成本以及拖延響應速度。

以響應速度為例來看,業界皆知,安防產業具有許多對響應速度和實時性要求較高的應用場景,比如人臉識別的門禁系統,對反應速度要求較高,幾乎需要實時處理。若把前端采集數據全部直接傳輸到云中分析,顯然無法滿足實時處理的速度。因此,雖然安防后端云化是大趨勢,但需要邊緣計算做配合,從而形成云計算與邊緣計算相融合的架構。但得注意的是,由于攝像機本身的空間有限,邊緣智能計算的能力很大一部分是部署在邊緣側中,來完成快速、實時的數據分析和比對。

針對邊緣智能計算,如何結合碎片化、豐富化的實際場景應用,總體上來看,海康、大華和宇視等傳統安防廠商更認同硬件為主導的解決方案,而華為、AI算法廠商則是更看重AI+軟件解決方案,也可稱之為軟件定義硬件。

根據海康近年來推出的新品硬件可以看出,多算法融合一體化攝像機是重點,比如筆者最近測試的黑光雙艙一體機和智能雙艙一體機,均采用雙鏡頭一體設計,搭載兩個高性能GPU模塊,聚合多種專為復雜場景設計的深度學習算法,實現全結構化數據精準采集,具備多場景數據融合分析能力,實現全方位態勢感知。而且,超高性能GPU支持后期新增算法以及算法的不斷迭代優化。相較于傳統的分體機,雙艙一體機在事件聯動速度上具有很大優勢,場景化業務能力更高,而且部署簡單、美觀,無疑將在新建項目中的多目檢測需求場景應用上,大有作為。

而華為更強調軟件定義攝像機。在華為看來,應用需求的多樣性、算法高頻次升級的需求需要通過軟件來進行按需分配算法,并實現端云協同,高效管理以及帶動全面的AI普及和轉型。而海康大華們則是認為,軟件僅能定義芯片的運算力、可配置的功能以及軟件其他功能等,但對攝像機硬件部分的傳感器性能、解析度大小、焦距遠近以及補光強弱等性能,則是能力有限。而恰恰是這些硬件性能關乎到視頻成像質量,以及是由實際場景決定的攝像機硬指標組合。

從安防產業的進化史來看,早期,傳統的光學鏡頭和傳感器等硬件部分,在攝像機性能及場景應用上的發揮具有重要的價值意義。但隨著AI+人工智能時代的到來,運行在硬件的軟件的重要性開始日益顯現。在筆者看來,不同的場景應用需要硬件和軟件進行協同來完成,共同進步。也就是說,攝像機的功能應用并不單單是硬件或軟件能夠完全定義的,而相互融合共同驅動攝像機的應用價值發揮,兩者缺一不可。

不過,隨著硬件技術的日益趨同化,運行在硬件基礎上的軟件或將是主導攝像機的命脈,在安防界上演更為重要的戲碼。真理如何,還需待業界的頂尖玩家在未來實踐中見分曉。

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