人工智能切入 安防新時(shí)代由此開啟

AI，喚醒萬物。在安防，AI應(yīng)用火力全開，仿佛進(jìn)入了安防的AI新時(shí)代。為此，探討當(dāng)安防遇上了AI，才顯得意義非凡。

安防為什么需要AI

安防為什么需要AI？這是一個(gè)值得深究的大命題，說穿了，就是安防行業(yè)發(fā)展進(jìn)程中因AI出現(xiàn)帶來的改變和迫于業(yè)務(wù)需求不得不與AI聯(lián)姻。

我們可以從以下幾個(gè)方面來分析：

1、智能化應(yīng)用拐點(diǎn)已現(xiàn)

視頻監(jiān)控經(jīng)過純模擬、模數(shù)混合、純數(shù)字之后，在2006年又因平安城市、3111工程、北京奧運(yùn)等大型項(xiàng)目的出現(xiàn)，智能監(jiān)控被安防行業(yè)提出并開始有企業(yè)投入研發(fā)。智能視頻分析(IVS)在當(dāng)時(shí)被譽(yù)為第四代視頻監(jiān)控技術(shù)，其實(shí)其也是AI在安防的最初應(yīng)用。所以從2006年直到2016年這十年間，高清與智能成為了行業(yè)主流。

但任何技術(shù)都不可能一勞永逸，直到2016年北京安防展會(huì)，AI+安防開始?；谌斯ぶ悄艿囊曨l智能分析是利用計(jì)算機(jī)圖像視覺處理、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等算法，分析和識(shí)別運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息。結(jié)合應(yīng)用場景，對(duì)監(jiān)控畫面中感興趣的目標(biāo)視頻進(jìn)行智能分析，提取可疑的人、車、物等目標(biāo)信息，生成結(jié)構(gòu)化的語義描述，從而實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的快速定位、查找和檢索。人工智能在視頻內(nèi)容的特征提取、內(nèi)容理解方面有著天然的優(yōu)勢。前端攝像機(jī)內(nèi)置人工智能芯片，可實(shí)時(shí)分析視頻內(nèi)容，檢測運(yùn)動(dòng)對(duì)象，識(shí)別人、車屬性信息，并通過網(wǎng)絡(luò)傳遞到后端人工智能的中心數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)。匯總的海量城市級(jí)信息，再利用強(qiáng)大的計(jì)算能力及智能分析能力，人工智能可對(duì)嫌疑人的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，給出最可能的線索建議，將犯罪嫌疑人的軌跡鎖定由原來的幾天，縮短到幾分鐘。不管是專業(yè)市場、商用市場還是民用，AI的視頻監(jiān)控時(shí)代真正到來。

2、讓大數(shù)據(jù)真正用起來

讓大數(shù)據(jù)真正用起來也是一個(gè)技術(shù)難題。記者最近走訪了多年安防企業(yè)，盡管掌控了大數(shù)據(jù)，但卻無從下手，并未挖掘出數(shù)據(jù)的價(jià)值。比如：停車場的車輛大數(shù)據(jù)、景區(qū)的人流大數(shù)據(jù)、智慧零售的大數(shù)據(jù)等。所以，在大數(shù)據(jù)挖掘和分析方面，人工智能的作用極大，也只有AI才能讓大數(shù)據(jù)真正應(yīng)用落地。

3、構(gòu)建主動(dòng)安防體系的需求

在AI出現(xiàn)之前，安防行業(yè)以被動(dòng)防范和調(diào)查取證的功能為主，在主動(dòng)預(yù)警和制止方面還是薄弱。

可以看到，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控僅提供視頻的捕獲、存儲(chǔ)和回放等簡單功能，用來記錄發(fā)生的事情，很難起到預(yù)警和報(bào)警的作用。若要保證實(shí)時(shí)監(jiān)控異常行為并及時(shí)采取有效措施，就需要監(jiān)控人員一刻不停的監(jiān)看視頻，在視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)量高速增長的今天，這一方式漸漸成為不可能。所以，構(gòu)建主動(dòng)安防體系，促使安防向事前、事中、事后全鏈條應(yīng)用轉(zhuǎn)變。

4、傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型的救命符

不管承不承認(rèn)，安防行業(yè)進(jìn)入了徹頭徹尾的洗牌時(shí)期。傳統(tǒng)安防企業(yè)如何在大浪淘沙中不被遺棄，以AI展開垂直細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用是出路。舉例說明更有說服力。

前不久在參加巨龍創(chuàng)視新品發(fā)布會(huì)時(shí)了解到，該企業(yè)從以前的傳統(tǒng)視頻監(jiān)控企業(yè)轉(zhuǎn)型為以智能視頻為核心的智能產(chǎn)品及智能系統(tǒng)解決方案提供商。其產(chǎn)品包括人臉識(shí)別IPC、人臉識(shí)別NVR、人臉識(shí)別閘機(jī)、人臉識(shí)別系統(tǒng)方案、人臉識(shí)別“店安”智慧門店系統(tǒng)，以及車牌識(shí)別IPC產(chǎn)品線。依據(jù)這些產(chǎn)品與方案，今年他們中標(biāo)了北京某個(gè)大型項(xiàng)目4萬路AI攝像機(jī)的采購大單。

萬佳安是模擬時(shí)代的風(fēng)云企業(yè)，時(shí)至今日，他們以AI深度布局智慧園區(qū)。這場AI洗禮中，做足內(nèi)功，以AI與IoT為前沿技術(shù)架構(gòu)，基于多年視頻監(jiān)控沉淀，并結(jié)合以上智慧園區(qū)應(yīng)用現(xiàn)狀，2018順勢而為推出了iSEE(智眼)和iBRAIN(智腦)的人工智能新品。據(jù)了解，iSEE即AI監(jiān)控?cái)z像機(jī)，外觀既時(shí)尚又穩(wěn)重，卻不張揚(yáng)，與萬佳安的低調(diào)個(gè)性如出一轍。

在性能方面，由于搭載專業(yè)AI、低功耗ASIC芯片以及專業(yè)星光級(jí)sensor，以智能+星光的方式滿足24小時(shí)的智慧園區(qū)AI應(yīng)用，即使周圍環(huán)境光線不佳，人員戴帽子或一定角度下低頭、側(cè)臉，仍然可以做到準(zhǔn)確識(shí)別；與此同時(shí)，嵌千萬級(jí)人臉數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)檢測算法，能夠在各種復(fù)雜環(huán)境快速提取人臉信息，秒傳人臉抓拍圖片。智眼之下，視界因你更清晰、更智能！iBRAIN是萬佳安AI家族中的NVR產(chǎn)品。在安防行業(yè)，產(chǎn)品能和人的大腦一樣去思考和處理就是超能力，而萬佳安為此產(chǎn)品加持更多超能力。國際權(quán)威LFW人臉數(shù)據(jù)集識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99%以上，處于業(yè)界領(lǐng)先；內(nèi)嵌千萬級(jí)人臉數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)識(shí)別算法，能夠在各種復(fù)雜環(huán)境快速識(shí)別比對(duì)人臉，對(duì)人臉屬性有深度優(yōu)化，諸如年齡、性別、戴眼鏡等屬性都能精準(zhǔn)識(shí)別，配合以圖搜圖，能快速查找人臉圖片和錄像，提高人員定位效率。這種無誤差的多特征人體識(shí)別能力，在行業(yè)確實(shí)值得點(diǎn)贊。

總之，無論是主動(dòng)歡迎還是被動(dòng)接受，AI真的來了，在安防，即將開啟一個(gè)新的時(shí)代。

AI開啟三大主流行業(yè)大應(yīng)用

既然一個(gè)屬于AI的時(shí)代來了，迎戰(zhàn)新征程、譜寫新篇章就是順理成章的事。我們從三個(gè)主要應(yīng)用領(lǐng)域來分析，當(dāng)安防遇到AI出現(xiàn)的改變。

1、智慧警務(wù)的AI應(yīng)用

智慧警務(wù)是近兩年出現(xiàn)頻率極高的名詞，對(duì)于傳統(tǒng)的公安也是是一個(gè)變革。為了解決傳統(tǒng)公安存在的痛點(diǎn)，智慧警務(wù)以AI和大數(shù)據(jù)應(yīng)用為主，運(yùn)用科技手段既能利于便民服務(wù)、又貼近公安實(shí)戰(zhàn)的信息化構(gòu)架，從而使公安工作實(shí)現(xiàn)高效規(guī)范、公安業(yè)務(wù)有機(jī)協(xié)同、各類數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)鮮活、各種信息高度共享的警務(wù)工作新機(jī)制。

傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控解決了視頻的存儲(chǔ)和回放，以及各廠商視頻流的互聯(lián)互通，但仍然無法準(zhǔn)確識(shí)別、定位和查找視頻中的人，車，物等目標(biāo)信息。目前，要實(shí)現(xiàn)全方位的實(shí)時(shí)監(jiān)控，指揮調(diào)度，視頻錄像中可疑目標(biāo)的檢索查證，還必須依靠大量的工作人員時(shí)刻緊盯屏幕，監(jiān)視所有攝像機(jī)的實(shí)況視頻，以及回放相關(guān)視頻錄像，查找可疑人員，車輛目標(biāo)和線索。這顯然需要 耗費(fèi)大量人力，而且難免也會(huì)因?yàn)槠诤褪韬觯e(cuò)漏掉某些稍縱即逝的重要信息。

因此，圍繞公安業(yè)務(wù)需求的公安實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)，結(jié)合視頻圖像偵查業(yè)務(wù)，對(duì)監(jiān)控畫面中感興趣的目標(biāo)視頻進(jìn)行智能分析，提取可疑的人、車、物等目標(biāo)信息，生成結(jié)構(gòu)化的語義描述，從而實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的快速定位、查找和檢索。人工智能在視頻內(nèi)容的特征提取、內(nèi)容理解方面有著天然的優(yōu)勢。前端攝像機(jī)內(nèi)置人工智能芯片，可實(shí)時(shí)分析視頻內(nèi)容，檢測運(yùn)動(dòng)對(duì)象，識(shí)別人、車屬性信息，并通過網(wǎng)絡(luò)傳遞到后端人工智能的中心數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)。匯總的海量城市級(jí)信息，再利用強(qiáng)大的計(jì)算能力及智能分析能力，人工智能可對(duì)嫌疑人的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，給出最可能的線索建議，將犯罪嫌疑人的軌跡鎖定由原來的幾天，縮短到幾分鐘，為案件的偵破節(jié)約寶貴的時(shí)間。其強(qiáng)大的交互能力，還能與辦案民警進(jìn)行自然語言方式的溝通，真正成為辦案人員的專家助手。

基于人工智能的視頻智能分析是利用計(jì)算機(jī)圖像視覺處理、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等算法，分析和識(shí)別運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息。作為公安實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)中最為重要的環(huán)節(jié)，基于人工智能的人臉識(shí)別技術(shù)需求應(yīng)用更為迫切。公安部門借助人臉卡口IPC攝像機(jī)的智能人臉檢測技術(shù)，在城市道路、廣場、娛樂場所及各類重點(diǎn)場所的人員目標(biāo)的人臉識(shí)別，提取包括人的性別、戴眼鏡、年齡段等特征信息。從而實(shí)現(xiàn)人臉的實(shí)時(shí)布控、高危人員比對(duì)、以圖搜圖、語義搜索等方面的業(yè)務(wù)應(yīng)用。比如，人臉布控業(yè)務(wù)是通過對(duì)場景中視頻的進(jìn)行實(shí)時(shí)人臉采集和視頻分析，并與各種人臉庫提供的圖片(警綜、信綜、出入境、人口庫、追逃庫、犯罪人員庫等)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)。如果發(fā)現(xiàn)重點(diǎn)關(guān)注人員，將推送到公安實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)客戶端或手機(jī)終端。另外公安實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)與全國人口庫、常住人口庫、居住證人口庫等數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)城市地鐵、機(jī)場、酒店的人臉識(shí)別系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)。結(jié)合地圖業(yè)務(wù)應(yīng)用，可實(shí)現(xiàn)軌跡回放、告警、查詢的可視化。

另外，事實(shí)上，在安防領(lǐng)域的人臉識(shí)別處于一種非常復(fù)雜的狀態(tài)的制約。實(shí)際監(jiān)控場所得到的人臉圖片質(zhì)量不高，距離研究領(lǐng)域的圖片，例如LFW數(shù)據(jù)庫，還相距甚遠(yuǎn)。例如，光照，姿態(tài)，表情，飾物，遮擋，運(yùn)動(dòng)模糊，分辨率等都影響著人臉識(shí)別算法的實(shí)際應(yīng)用推廣。已有的訓(xùn)練算法，或者說已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)無法表達(dá)出一個(gè)具有很強(qiáng)泛化能力的算法模型。

2、AI之下的大交通

在2017深圳安博會(huì)我們最為常見的就是基于車牌識(shí)別的應(yīng)用。目前在智能交通領(lǐng)域，人工智能分析及深度學(xué)習(xí)比較成熟的應(yīng)用技術(shù)以車牌識(shí)別算法最為理想，雖然目前很多廠商都宣稱自己的車牌識(shí)別率已經(jīng)達(dá)到了99%，但這也只是在標(biāo)準(zhǔn)卡口的視頻條件下再加上一些預(yù)設(shè)條件來達(dá)到的。在針對(duì)很多簡易卡口和卡口圖片進(jìn)行車牌定位識(shí)別時(shí)，較好的車牌識(shí)別也很難達(dá)到90%。不過隨著采用人工智能、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，這一情況在2018年將會(huì)得到很大的改善。

在傳統(tǒng)的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法研發(fā)中，很多特征都是人為制定的，比如hog、sift特征，在目標(biāo)檢測和特征匹配中占有重要的地位，安防行業(yè)的很多具體算法所使用的特征大多是這兩種特征的變種。人為設(shè)計(jì)特征和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，由于理論分析的難度大，訓(xùn)練方法又需要很多經(jīng)驗(yàn)和技巧，一般需要一定的時(shí)間才會(huì)有一次突破性的發(fā)展，而且對(duì)算法工程師的知識(shí)要求也一直在提高。人工智能則不然，在進(jìn)行圖像檢測和識(shí)別時(shí)，無需人為設(shè)定具體的特征，只需要準(zhǔn)備好足夠多的圖進(jìn)行訓(xùn)練即可，通過逐層的迭代就可以獲得較好的結(jié)果。從目前的應(yīng)用情況來看，只要加入新數(shù)據(jù)，并且有充足的時(shí)間和計(jì)算資源，隨著深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)層次的增加，識(shí)別率就會(huì)相應(yīng)提升，比傳統(tǒng)方法表現(xiàn)更好。另外在車輛顏色、車輛廠商標(biāo)志識(shí)別、無牌車檢測、非機(jī)動(dòng)車檢測與分類、車頭車尾判斷、車輛檢索、人臉識(shí)別等相關(guān)的技術(shù)方面安防企業(yè)也比較成熟。

以評(píng)測?？瞪癫断盗械娜斯ぶ悄墚a(chǎn)品為例，技術(shù)人員在溝通中表示，當(dāng)AI來臨時(shí)，促使我國交通管理方式從“交通違章執(zhí)法管理”到“交通秩序管理”的轉(zhuǎn)變，交管信息化系統(tǒng)建設(shè)需要更準(zhǔn)確、更豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和更智能的感知手段。該產(chǎn)品沿用交通綜合管控平臺(tái)云圖底層+前端子系統(tǒng)的經(jīng)典架構(gòu)，基于AI深度智能的?？瞪癫秾⒉幌蛋踩珟惴ê烷_車接打手機(jī)交通違法檢測準(zhǔn)確率提升逾30個(gè)百分點(diǎn)，從而將這兩項(xiàng)功能真正推向非現(xiàn)場執(zhí)法實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。同時(shí)集成了基于AI深度智能的遠(yuǎn)光燈檢測算法，能夠?qū)Τ鞘幸归g車輛濫用遠(yuǎn)光燈的違法行為進(jìn)行智能識(shí)別和有效取證。在前端架設(shè)專屬的駕駛員人臉抓拍機(jī)，同時(shí)利用基于AI深度智能的人臉捕獲深度學(xué)習(xí)算法，大幅度提高畫面中人臉的檢出率和高清摳圖的質(zhì)量，為后端進(jìn)行人臉的建模和比對(duì)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)報(bào)警攔截。在2018年，該神捕系列人工智能產(chǎn)品會(huì)可以在現(xiàn)有電子警察的基礎(chǔ)上集成交通事故檢測功能，當(dāng)路口范圍內(nèi)發(fā)生交通事故或者交通擁堵時(shí)，可以實(shí)時(shí)檢測到并向指揮中心發(fā)送報(bào)警信號(hào)。

大華一體化智能攝像機(jī)，搭載VPU深度學(xué)習(xí)芯片，算力是傳統(tǒng)智能攝像機(jī)的20倍以上，它支持準(zhǔn)確識(shí)別14種車型、200多種車輛品牌、3000多種車系、13種車身顏色以及車輛年款、年檢標(biāo)志、紙巾盒、掛墜、香水盒等更多細(xì)節(jié)特征，相對(duì)于傳統(tǒng)設(shè)備將車輛主要屬性識(shí)別轉(zhuǎn)變?yōu)檐囕v“全”屬性識(shí)別；在違章行為分析上增加不禮讓行人檢測、加塞檢測、左轉(zhuǎn)不讓直行檢測、開車抽煙打電話檢測等；同時(shí)它從車智能擴(kuò)展到人智能，支持非機(jī)動(dòng)車、行人特征檢測、駕駛員、行人人臉檢測實(shí)現(xiàn)了交通道路場景下的交通參與者全目標(biāo)分析。數(shù)據(jù)是應(yīng)用的基礎(chǔ)，慧系列交通AI攝像機(jī)的強(qiáng)大感知能力將全面提升交通管理者對(duì)人、車管控的能力。

3、AI為智慧新零售注入活力

之前的兩個(gè)行業(yè)是AI安防的主流應(yīng)用，而智慧新零售成為了AI安防的新戰(zhàn)場。前不久在悠絡(luò)客的一位多年老友談及他們已轉(zhuǎn)型到智慧新零售領(lǐng)域。他認(rèn)為，目前，盡管新零售十分火爆，但對(duì)于新零售的定義各家都有所不同。智慧新零售的“新”有三方面，即新的消費(fèi)體驗(yàn)、新的管理模式和新的安全管控。他表示，希望悠絡(luò)客能和線下門店的會(huì)員系統(tǒng)打通，通過人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)更好的消費(fèi)體驗(yàn)。此外，智能攝像頭平臺(tái)化后，還可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程巡店和線上門店管理?！爸袊T店已經(jīng)有一億臺(tái)攝像頭在使用，換成我們悠絡(luò)客的AI攝像頭，除了安全我們還可以帶來管理和升級(jí)等等。所以我們叫三眼合一，即消費(fèi)者之眼、管理之眼和安全之眼，實(shí)現(xiàn)新的消費(fèi)體驗(yàn)、新的安全管理模式和新的監(jiān)控?！睋?jù)了解，在8年的發(fā)展中，悠絡(luò)客憑借獨(dú)特優(yōu)勢，三眼合一打造出了匹配新零售的場景?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)構(gòu)成消費(fèi)之眼，并運(yùn)用到了門店當(dāng)中。通過8年時(shí)間聚焦門店，對(duì)不同消費(fèi)場景進(jìn)行捕捉，悠絡(luò)客已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)。

前不久?？低晠^(qū)域關(guān)注度半球產(chǎn)品的評(píng)測引發(fā)了記者的興趣，與廠家溝通中得知，智慧新零售是?？低曉鲩L極為明顯的商業(yè)市場，連龍頭都在極力涉足此領(lǐng)域，足可見AI安防在這一領(lǐng)域?qū)⒋笥凶鳛?。記者在評(píng)測中了解到，零售業(yè)的線下門店數(shù)據(jù)難以獲取，在經(jīng)營過程中，需要了解重點(diǎn)商品區(qū)域的人流及商品感興趣程度，為了提供有效的數(shù)據(jù)進(jìn)行感興趣程度分析，相關(guān)管理及運(yùn)營人員需要對(duì)區(qū)域內(nèi)的人數(shù)和等候時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。為此，海康威視區(qū)域關(guān)注度半球以AI為核心技術(shù)，通過目標(biāo)檢測獲取零售業(yè)大量的樣本訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)檢測。在零售業(yè)應(yīng)用該產(chǎn)品，具有很強(qiáng)的泛化能力，即使同一類物體處于不同尺寸、不同視角、不同光照、部分遮擋等情況下也能準(zhǔn)確識(shí)別，同時(shí)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)目標(biāo)的特征表達(dá)，以端到端的方式處理；目標(biāo)檢測之后，要感知用戶在門店里的一切，需要目標(biāo)跟蹤，此次評(píng)測產(chǎn)品在視頻圖像范圍內(nèi)，對(duì)門店顧客進(jìn)行跟蹤，利用目標(biāo)位置、色彩、運(yùn)動(dòng)等多維信息，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的目標(biāo)跟蹤；為了挖掘和提升零售商業(yè)效能，區(qū)域關(guān)注度半球最后一步是對(duì)形成的目標(biāo)跟蹤軌跡進(jìn)行分析，根據(jù)設(shè)置的規(guī)則區(qū)域，能實(shí)現(xiàn)3個(gè)區(qū)域內(nèi)目標(biāo)人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并記錄三個(gè)區(qū)域目標(biāo)的進(jìn)入時(shí)刻和離開時(shí)刻，在目標(biāo)離開時(shí)輸出目標(biāo)的停留時(shí)間。

為保障AI功能的精準(zhǔn)，?？低晠^(qū)域關(guān)注度半球采用1/1.8" CMOS的200萬像素的配置，完全能勝任智慧零售的高清視頻安全職責(zé)；星光級(jí)ICR與120dB寬動(dòng)態(tài)范圍，能保障在低照度條件下和逆光環(huán)境，畫質(zhì)依然具備高還原度和色彩飽和度。零售業(yè)一直是報(bào)警服務(wù)業(yè)的忠實(shí)用戶，此次評(píng)測產(chǎn)品支持排隊(duì)檢測，對(duì)框選區(qū)域做人員擁堵檢測，超過預(yù)設(shè)等級(jí)可聯(lián)動(dòng)報(bào)警輸出，比如：每個(gè)區(qū)域內(nèi)最多停留人數(shù)報(bào)警閾值和單個(gè)目標(biāo)最久停留時(shí)長報(bào)警閾值，也可以設(shè)定警時(shí)間間隔，比如：該區(qū)域如一直觸發(fā)報(bào)警信號(hào)，則每隔300秒進(jìn)行一次報(bào)警。

目前，各行業(yè)都在談AI，如果AI有千面的話，那安防一定是最適合的其中之一。當(dāng)安防遇上AI，一個(gè)全新的時(shí)代即將開啟，AI之下的視界，就是整個(gè)世界。