2017年5月, 世界圍棋界第一人柯潔0: 3完敗於升級版的AlphaGo, 宣告人工智慧在圍棋這一高智商遊戲中完勝人類. 解說嘉賓常昊九段認為: '之前AlphaGo和李世石下棋的時候, 模仿人類的痕迹更重一點. 到了現在的版本, 好像更有自己的想法了. ' 5個月之後, 採用最新強化學習技術的AlphaGo Zero以100: 0, 完勝自己的上一代AlphaGo. 所謂強化學習技術, 則是放棄了向人類棋譜學習, 以基本圍棋規則不斷迭代衍生出自我智慧. 版本命名上的Zero, 昭示著全新AI邏輯的誕生.
對AI而言, 圍棋是一個基本規則簡單但計算量複雜的領域, 通過海量計算資源來追求每一步勝率最大化, 即可獲得一個最優解. 但在安防領域, 由於輸入數據的模糊化, 判定邏輯的不確定性, 給AI演算法提出了更高的要求. 而由於工程投資預算的限制, 堆砌後端算力來解決海量視頻數據分析的邏輯難以成立. 業界紛紛開始考慮智能前移, 通過前後端結合來實現更快, 更准, 性價比更高的解決方案. Intel, NVIDIA, 海思紛紛發布了自己的智能晶片, 提升智能終端算力和演算法. 業界不少專家也將2017年定義為 'AI晶片元年' .
華為公司早在2012年就已成立諾亞方舟實驗室, 在香港, 深圳, 北京, 蒙特利爾, 多倫多, 倫敦, 巴黎等城市設有辦公室. 諾亞方舟實驗室致力於推動人工智慧領域的技術創新和發展, 吸引了很多負責計算機視覺核心演算法及平台設計與研發的全世界高水平人才和專家, 並通過人工智慧對華為公司的產品和服務提供支撐. 諾亞方舟實驗室與海思晶片的強強聯手, 也將AI晶片推上了新高度. 基於麒麟系列晶片的全新人工智慧演算法已經應用在華為MATE10系列手機當中, 成為業界第一款AI手機. 而相關技術, 正在被應用到華為最新的智能攝像機中.
關於AI攝像機的概念並沒有嚴格定義, 業界紛紛將具備行為分析, 車牌識別, 人臉抓拍能力的攝像機宣傳為AI攝像機. 但筆者認為, 只有具備自主判定能力的攝像機才能被稱為AI攝像機. 隨著技術的逐步發展, AI攝像機將逐步成熟. 未來的AI攝像機應當能判定自身所處的環境, 並對環境和功能要求進行靈活適配, 並作出自主判斷, 輔助人腦作出行動決策.
當城市中出現危險因素時, AI攝像機應當能夠在第一時間判定出危險源頭並向執法警員作出預警, 並自動聯動周邊設備, 進行多機協同, 即時掌握事態發展. 當需要尋找具體目標時, AI攝像機根據中心下發的指令, 將視野範圍內的相似目標進行精確分析, 如對人車物的多維特徵進行比對, 給出準確的判定結論. 甚至在場景發生變化時, AI攝像機應當能自主調整, 調整成像參數和執行演算法邏輯. 這些AI能力, 不僅取決於智能演算法的準確度, 更需要攝像機有一顆強大的AI晶片, 再配合後端強大的雲計算系統, 才可能實現. 可以說, AI晶片, 演算法和後端系統三者缺一不可.
人工智慧在進行深度學習後, 對危險的判斷會快速做出反應, 這或許對安防安保方面有巨大的推進作用.