建材之城讯：一、安防行业的人工智能该如何定义？
提到安防行业的人工智能，潘石柱先生表示安防系统每天产生的海量图像和视频信息造成的信息冗余问题催生了带有人工智能的计算机视觉技术在安防领域的应用。针对该技术对图像视频进行自动分析、识别、跟踪、理解和描述的特点，带有人工智能的计算机视觉在安防监控系统中演变为近年来业内普遍看好的视频智能分析应用。视频智能分析是一种基于目标行为的智能监控技术。在不需要人为干预的情况下，利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪，以及对监视场景中目标行为的理解与描述，得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释，从而指导和规划行动。
视频智能分析技术可分为以下三大类：
1)诊断类智能分析。诊断类智能分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台失控、画面冻结等常见的摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警;
2)识别类智能分析。该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。如对车的识别分析应用上主要是车牌识别和颜色识别技术。这类智能分析较多地用于生物识别，如指纹、虹膜、人脸识别技术经过多年的发展与应用，目前已比较成熟;
3)行为类智能分析。行为类智能分析则侧重于对动态场景的分析处理，目前应用较成功的典型的功能有：车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、占道经营检测和客流统计等。
二、未来1-5年，人工智能技术可能会有哪些突破？这将给安防行业带来怎样的改变？
潘石柱先生认为人工智能会在深度学习上有进一步的突破。近年来，深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等应用中取得了显着的成效，但是在安防行业深度学习刚刚起步。已经有很多安防企业开始投入资源开发基于深度学习技术的算法、产品。可见，深度学习正影响着安防企业，影响着智能视频分析技术。我们可以举出下面几方面会取得较快进展。
1）车辆特征识别应用。作为智能交通的一个典型应用，车辆特征识别一直是安防厂商重点关注的技术领域。近两年，深度学习技术逐渐兴起，很多厂商利用大规模的数据集训练取得了不少进展。我相信这块能取得更大的突破。。
2）人脸识别应用。事实上，在安防领域的人脸识别还没有达到理想的效果。通过深度学习，可以大幅度提高人脸识别的准确度。
3）在机器视觉的OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）领域，不同项目上会使用不同的字体、大小、粗细和打印方式来打印字符，因此，同一套算法，很难对所有情况下的字符都能进行有效的识别。通过深度学习，算法可以自适应不同的字符条件，能大大提升OCR的识别率。
三、人工智能会超过人类，统治人类吗？
霍金曾预言100年内人工智能将超过人类。对人类而言，人工智能是一把隐藏着危险的双刃剑。关于人工智能的威胁论也一直存在，让机器像人一样思考和让机器受控于人是否矛盾，两者如何同时实现呢？
潘石柱先生表示，就目前来看，人工智能的程序也只能在“这个程序达到了预期目标，但我也不知道它怎么达到目标的”方面让人吃惊而已。程序本身不会演化出崭新的能力，即只会接受训练，不能创造新事物。所以目前的人工智能只是工具而已，还不需要考虑其他的方面会引起的后果。对于目前的发展方向而言，用于医疗、救援和安防方向的人工智能必然是大有裨益的，并且已经加入到智能家居系统中。然而，必然有想用人工智能往坏的方向去干一些什么的人，就如同克隆技术和核技术一样。不过，只要我们能有效地控制人工智能的发展和应用，就能使这项技术往有益的方向发展。
笔者结语：一位科技界大佬评价人工智能时说“人工智能就像一列火车，它临近时你听到了轰隆隆的声音，你在不断期待着它的到来。他终于到了，一闪而过，随后便远远地把你抛在身后。”值得庆幸的是，在安防领域，很多优秀的企业早就上了这列人工智能的火车，在别人听见“轰隆隆的声音”时，已经先行一步，去创造更大的奇迹了。
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