康利达智能化：人工智能三驾马车并驾齐驱才能冲破重重阻碍

​​近年来，在智慧转型的浪潮下，行业竞争日趋白热化的演变下，大波安防企业纷纷以时不我待之势，驱动“算法、数据、算力”三驾马车，加速拥抱人工智能，以求变革求新、提高效益。在安防企业密集发力之下，安防智能化进程加速跨越，实现了历史性、整体性重大变化，创新成品竞相涌现，科技实力正处于从量的积累向质的飞跃，点的突破向系统能力提升的重要时期。

在这样的背景下，越来越多的行业人士开始强调算法、数据、算力齐驱并进。众所周知，算法、数据、算力，是推动安防AI发展的三大支柱。其中，算法是前提，数据是原动力，算力是基础。

数据是人工智能发展的基础。海量的数据才能为安防人工智能马达提供充足的燃料。近两年，越来越多的安防企业开始强调数据意识，通过大数据平台应用等手段深挖数据资源，提取数据价值，让无用数据变成有效信息。算力就是处理这些数据的手段，它是人工智能发展的原动力，是驱动安防设备识别效率和精准度的核心因素。大量高性能硬件组成的计算能力，才能满足人工智能的需求。算法则是针对不同行业建立了对应的模型，是人工智能发展的前提。没有算法，发展无从谈起。算法的更新，才能为安防AI应用奠定商业化基础。2017年大热的深度学习就是算法的一种。可以预见的是，基于人工智能算法的生物识别等技术将会推动行业快速发展。算法、数据、算力，三者俱全，才算是人工智能，三者合一，企业才能完成从数据到价值的输出。

在发展人工智能的时候，安防企业还需要注意数据、算法、算力三者的相互关系，把握好三者共性，构建三者融合渠道，推动三者相生相长。要将数据和算法结合，安防企业需要用统一采集团队和专门的标注团队。通过人工标注和众包标注两种方式，加速标定数据的速度，充分挖掘数据资源。要实现算法和算力的结合，需要通过边缘计算和云计算技术，建立统一的部署框架，将算法部署在前端或云平台上，避免算法的重复开发，提高算法效率。人工智能发展并不是简单意义上的将99％识别率提升0．1或者0．2％准确率，而是如何将99％算法更好地用在实际产品上，真正在场景落地。

从近年来行业巨头的谋篇布局中，可以看到一大批老牌安防企业在专注于视频技术的基础上，开始自主研发人工智能算法。未来安防企业将不仅仅是产品的提供商，还将是算法提供商，软件平台商，应用软件开发商。此外，在数据、算法、算力三者融合过程，势必会涉及到诸多复杂因素以及挑战，因此在人工智能发展过程中，谋求协同配合，与上下游行业协作共赢的良好生态圈，也是必经之路。