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迈入X时代,苏州科达用AI赋能安防

来源:asmag 更新日期:2019-10-30 作者:佚名

    一年一度的安博会,就像是为安防人定制的节日,也是全球安防企业的最大竞技舞台。数以万计的安防从业者,在短短几天的时间里聚集到一起,评头论足、乐此不疲地欣赏着,来自世界各地的优秀公司展示的创新产品、尖端技术及解决方案。

    在这里,每年都有新势力惊艳登场,也有传统豪门黯然离去。而作为安博会的大咖级常客,苏州科达又一次带来了创新性产品和理念,吸引了众多参观者驻足。其间,科达市场总监刘志强先生接受了a&s的采访,分享了苏州科达AI技术新突破、以及对AI场景化赋能安防的思考。

    AI+大数据=X

    今年的安博会上,科达的SHOW台依旧被安排在展会的CBD地段,位于E2国际馆C19。而在展示主题上也有一定的延续性,由上一年的“AI上大数据”演进为“AI+大数据=X”。科达再次高度聚焦AI和大数据的交叉融合应用,以及由其带来的更多可能性。

    “‘X’是一种神秘感,代表着未知和无限可能。”刘志强解释道,在安防领域,AI和大数据的交叉融合应用,将让安防数据释放出更多未知潜能。那这次主题上的“X”,代表着科达对安防产业未来的一种展望。

    多年来,科达一直积极探索视频信息化领域的前沿技术,努力实践视频大数据在各行各业的深度应用:2014年,推出业内第一款感知型摄像机,迈出了探索视频大数据的第一步;2015年,推出业内第一套安防大数据平台,搭建起感知、云与大数据的完整技术体系;2016年,率先探索视频大数据在公安、交通等多个行业的应用落地;2017年,发布“安防+AI”战略,形成端到端的AI产品与应用体系,并大力推动行业实战化。

    今天,正如我们所看到的,科达已经从一个大家熟知的视讯与安防产品提供商,进阶为一家以AI技术为驱动、以大数据应用为场景的视频信息综合服务商,正在积极塑造视频科技在各行各业的深刻影响力,并帮助客户释放AI与视频大数据的无限潜能。

    “技术+场景”双轮驱动

    本届安博会上,AI已完全晋升为第一主角。在北京国展新馆的大小展馆内,几乎都被AI的身影所充盈。一时间,好像不提人工智能,都让人不好意思来参展。其中,不乏以人工智能作为噱头来蹭风口的,披上AI华丽外衣站在这样的舞台,赚足了眼球。

    在人工智能应用诸多领域中,安防以其得天独厚的先天优势。成为AI较为理想的落地领域。不过要实现安防AI的快速变现,除了自持芯片技术、深度学习算法上具备领先性之外,还需充足的数据资源和规模化应用场景支撑。

    在科达刘志强看来,AI技术和安防行业应用场景是相互驱动的。一方面,AI技术创新能推动安防行业的进步,另一方面,安防行业的发展也将提供足够大的场景支持AI技术的迭代。

    在推动AI在安防行业加速落地的大潮中,有别于AI初创公司,科达坚持技术和场景的双轮驱动。

    “作为一家同时具备智能安防与人工智能技术的公司,我们从来不孤立地研究人工智能技术,而是把人工智能技术和安防行业应用紧密结合起来。”据科达刘志强透露,本届安博会,科达发布了更丰富的AI前端设备,包括感知型系列摄像机新品、智能行车记录仪、无线车载、无人机、人脸通系列前端、全彩星光摄像机、多光谱重载云台摄像机等;而在后端,则输出更强大的大数据平台,而且对满足公安、交警业务应用的猎鹰、海燕、海鸥等王牌级大数据平台进行了全面升级。从终端到云端,科达AI产品体系和架构不断完善,成为业界少有的几家能够提供端到端AI产品和解决方案的厂商。

    用AI全面赋能安防

    如果说2017年是AI在安防领域落地的元年,那么2018年则开启了AI加速赋能安防的新纪年。“安防+AI”的应用疆土,目前已扩展到公安、交通、医疗等垂直行业应用场景,并且向多个行业扩张的趋势正在加速。

    据笔者观察,在安防应用领域,AI已经进入了“实战化”阶段。尤其在公安、交通行业,人工智能的深入应用给公安与交管部门在业务和内部管理方面都带来质的飞跃,全面推动了公安、交警部门工作的质量变革、效率变革和动力变革。

    而包括海康威视、大华股份、苏州科达在内的安防头部企业,一直在积极探索人工智能突破性应用,结合垂直行业需求与特性,深挖AI应用潜能。以科达为例,科达目前在AI领域已经部署三大杀手级应用:“猎鹰”人像大数据实战平台、“海鸥”多引擎人脸大数据平台、智能交通领域的王牌——“海燕”车辆大数据平台。

    另外,从本届安博会展示的解决方案和案例还可窥见,科达有意推动AI全面赋能安防的各项场景和服务。在过去的一年里,其已经将AI的触角延伸至重点单位/园区、中小企业市场等领域与行业。与此同时,为了保障视频大数据的运维与安全,科达智能运维平台与视频安全体系。

    未来,科达将持续展现AI赋能下,安防的无限可能。从深度和广度两个层面推进AI实战化应用,助力其进入更广更深的领域。

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