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赵勇：安防监控是AI商业化快的领域
赵勇认为，人工智能不是一个行业，它更像是一种能量，比如说水或者电，当人工智能流入到不同行业，就会滋养这些行业的发展。只是不同行业在人工智能的参与下会有不同的成长速度。其中，安防监控是人工智能商业化快的领域。
赵勇毕业于美国布朗大学计算机工程系，2013年创办北京格灵深瞳信息技术有限公司，在格灵深瞳之前，赵勇主要的工作经历是谷歌总部研究院任资深研究员。据赵勇介绍，当初选择从安防领域切入创业还经历过一番挣扎。
“当初回国后，有投资人跟我说应该关注安防领域，但我从来没有进入公安局，也没有被人偷过或抢过，对这个行业一无所知，我花了几年时间试图对安防行业有一个全面的了解。”赵勇称，“如何快速了解这个行业，我觉得可参考一下全世界规模大的安防企业海康威视。”
海康威视对自己的定位是，以视频为核心的物联网解决方案提供商。以视频为核心是一句很的话。“在今天的安防监控行业里，几乎所有组成都是以视频为核心。”
“后来我发现中国是全世界拥有安防监控摄象头多的国家，有硬盘公司的朋友告诉我，他们公司大约50% 的硬盘产量流到了监控行业，安防监控是一个大数据公司。”赵勇称，整个安防体系，从摄像头到存储都是一个拥有极大数据量的网络。
如何把普通数据变为有意义的“情报”
赵勇指出，安防监控的数据其实是价值低的数据。有那么多摄像头和视频数据，很多时候我们只是把这些视频数据存在那里，并不会去看，反正也看不过来，其实是挺浪费的。但是，客户需要的永远是有意义的情报，无论是出于安全因素破案，还是管理因素，都需要有意义的情报。
目前以视频数据为核心的安防监控体系，其实给客户带来了大量的麻烦。因为产生了非常多数据，把这些数据放在客户跟前，然后寻找线索，这好比大海捞针。所以整个行业都把希望寄托在智能化上，所谓智能化就是能够把人工智能引进来。也就是说，把所有的视频数据除了人以外，引进人工智能 Consumer，能自动把这些视频数据里面的内容和目标变成结构化数据。
结构化数据就是数据能够直接表达目标的性状、属性以及身份。目前结构化数据已经可以使用非常成熟的手段去挖掘，这个过程中会有一些非常浅度地挖掘、简单的筛选：比如黑名单。检测到一辆车时，车牌号码是一个嫌疑犯车牌号，当我检测到车牌号码时，这辆车就被后台预警。
再比如要检测一个人，如果我有一张逃犯的照片，当我在某个地铁站的摄像头里看到一个人长得像这个逃犯时，它可能就变成了一个有意义的情报。
当我们需要的数据变成结构化数据以后，在不同行业、不同场景要有大量的数据挖掘应用才能够有效地把结构化数据变成有意义的情报。所以，赵勇认为，未来人工智能在安防监控行业会有大量应用软件的市场空间，为各个垂直行业去做针对性的数据挖掘。
人工智能应该用在前端还是后台
未来人工智能一定会在安防监控领域普遍发生，其在实现时可以放在不同的设备里，有时候是放在前端，比如摄像头等；有时候是放在后台的数据中心、服务器上。赵勇指出，前端和后台各有好处，但也要合适分配。
赵勇认为，针对视频流时，放在前端合适，因为可以节省一些带宽；把智能放在后台的好处有点像云计算，算法升级、运维都会比较可靠，也便于分享。
视频里面的检测、跟踪、去重适合放在摄像头里去做，即前端。所谓检测就是对目标的检测，跟踪就是跟踪这个目标在摄像头里画面中的移动，去重就是我把它送去识别时，从多次的检测中选一个比较好的视角去检测，把很多重复的检测去掉。
而识别和比对则比较适合放在后台，如果放去前端(摄像头)去做，就会产生很多问题。比如，你在摄像头里做识别，识别产生人脸特征。由于每个公司各自的算法不同，就要求客户后台的比对系统只能对接这种特征。这样一来的话就给客户带来很大麻烦，假如我今年采购这个厂商的设备，那我的后台也需要依据这些设备来建设。到了明年，我想采购不同厂商设备时，就会发现不兼容性。
此外，比对也不应该放在前端，因为比对需要把客户的核心资源对比库放在摄像头上，在很多公安应用里面这些都是核心机密。客户的核心数据应该放在安全的地方，应该放在数据中心，放在后台。
(原标题：格灵深瞳赵勇：安防是人工智能商业化快的领域)
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