金秋十月秋意正濃，2024年北京安博會在深秋季悄然落下帷幕。整體規(guī)模雖不及盛時，但作為一年一度行業(yè)盛會，安博會依然承載著安防人的情懷和希望。像一個窗口，可以回望過往的產(chǎn)業(yè)變遷，也能以小見大，窺見新時代行業(yè)的未來趨勢。
技術(shù)層面，安防前端設(shè)備依然在超高清、智能化、夜視全彩、低功耗、一體化功能集成的方向上迎來進(jìn)一步突破；應(yīng)用層面，不少安防廠家在不斷擴(kuò)展企業(yè)級業(yè)務(wù)，通過以視頻為核心的數(shù)字化方案切入到百業(yè)千行的安全管理、生產(chǎn)管理、運營管理的應(yīng)用場景中去賦能企業(yè)的數(shù)字化升級。
回望過去，自上世紀(jì)九十年代起，安防從模擬時代一路走過來，歷經(jīng)了網(wǎng)絡(luò)時代和智能化時代的集體范式轉(zhuǎn)移。行業(yè)的智能化早期從視頻結(jié)構(gòu)化的應(yīng)用開啟，能實現(xiàn)對人、車的識別檢測。而后伴隨著人工智能在行業(yè)領(lǐng)域的融合應(yīng)用，推動安防行業(yè)走進(jìn)人工智能時代，安防監(jiān)控能看清看懂更多目標(biāo)和行為類別。
如果說此前的行業(yè)“大遷徙”更多聚焦于監(jiān)控設(shè)備物理性能-“看得見”能力的提升，那么到了AI時代，通過疊加人工智能與安防天然的感知及IoT屬性，視覺物聯(lián)設(shè)備開始在“看得懂”的目標(biāo)上漸行漸深。安防系統(tǒng)也正在從基礎(chǔ)的安全防范走向多個垂直行業(yè)領(lǐng)域的安全生產(chǎn)、質(zhì)量監(jiān)測、環(huán)境要素監(jiān)管的場景中去。
這意味著，原本以政府項目為主的安防業(yè)務(wù)，其重心正在向企業(yè)級市場和商業(yè)市場傾斜。而安防企業(yè)正基于產(chǎn)品和技術(shù)的通用性，在陸續(xù)開拓一個個全新的泛安防應(yīng)用場景，將業(yè)務(wù)觸角無限延伸。這個過程中，安防系統(tǒng)、人工智能或大模型的組合，成為開啟創(chuàng)新應(yīng)用場景的鑰匙。
為什么需要大模型?
過去八九年時間里，基于深度學(xué)習(xí)框架的人工智能的技術(shù)能力雖然一直在持續(xù)強化，但千行百業(yè)蘊含著大量長尾場景亟待AI的適配應(yīng)用，這是人工智能在垂直行業(yè)落地面臨的最大的挑戰(zhàn)，也是橫亙在數(shù)字化機(jī)遇面前的現(xiàn)實問題。
依圖科技總裁、中安協(xié)人工智能專家組副組長段愛國先生認(rèn)為，這個矛盾點在于需求側(cè)和供給側(cè)之間存在著巨大的鴻溝。長尾算法的生產(chǎn)效率低，無法滿足安防數(shù)智化的需求。
“一方面需求側(cè)希望精細(xì)化管理、全要素感知，然而供給側(cè)只能提供特定算法、特定屬性；一方面需求側(cè)希望AI快速見效、快速迭代，然而供給側(cè)依賴于海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、搜集慢；一方面需求側(cè)希望算法能夠適應(yīng)復(fù)雜的場景，然而供給側(cè)算法的場景適應(yīng)性不好、誤報率高；一方面需求側(cè)在不同的場景里、規(guī)則多、定制多，然而供給側(cè)算法工程師少、需求排不上號。這是技術(shù)的瓶頸、時代的局限，突破之后才能有更大的發(fā)展?！彼硎?。
為了滿足長尾市場高度碎片化的數(shù)字化應(yīng)用需求，大模型成為人工智能落地應(yīng)用的新興技術(shù)工具，它的出現(xiàn)對于安防走向新時代有著重要意義。在2024年安博會上，依圖的天問4.5、宇視的梧桐2.0，這些大模型產(chǎn)品的更新迭代，也再次讓我們看到了行業(yè)走向新拐點的信號。
“AI安防2.0”時代到來
依圖科技作為本次展會上少有的幾家擁有大模型技術(shù)能力的人工智能企業(yè)，在安博會上重磅亮相了依圖的“天問大模型4.5”，段愛國在發(fā)布會上表示，大模型引領(lǐng)的技術(shù)革新，使得長尾算法生產(chǎn)的邊際成本大幅降低，逐漸趨近于零。這一變革也標(biāo)志著“AI安防2.0”時代的到來。
AI 2.0技術(shù)革命，為行業(yè)數(shù)智化帶來的核心變化：相比較傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法，大模型與多模態(tài)AI采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制，在跨領(lǐng)域智能、多場景任務(wù)上表現(xiàn)出色。它帶來了：
AI生產(chǎn)效率的升級：通用數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練和領(lǐng)域數(shù)據(jù)后訓(xùn)練的機(jī)制，顯著提高了跨場景、跨領(lǐng)域的適應(yīng)能力，同時新算法的產(chǎn)出效率從月級到天級；
AI解鎖場景的升級：在3D空間和4D時空中感知、定位、評估的空間智能特性，以及全場景、全要素感知的情境理解特性，使泛安防從基礎(chǔ)安保防范到生產(chǎn)作業(yè)的智慧管理與運營；
交互體驗的升級：多模態(tài)數(shù)據(jù)統(tǒng)一表征，跨模態(tài)數(shù)據(jù)校驗、互 檢、交互，從“標(biāo)簽篩選”到自然語言交互，更強的語義理解和視頻分析能力，使得安防系統(tǒng)能夠更精準(zhǔn)地識別和預(yù)測潛在威脅；
創(chuàng)新平民化：推理因果關(guān)系的Agent智能體，快思考到慢思考，從門檻高、落地難到人人都是算法工程師；
大模型帶來變革是具有歷史意義的，不同于深度學(xué)習(xí)的監(jiān)督學(xué)習(xí)，大模型采用Transformer自監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制，能夠做到通用數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練，領(lǐng)域數(shù)據(jù)后訓(xùn)練，然后經(jīng)過遷移學(xué)習(xí)去適應(yīng)多場景的任務(wù)需求。以Transformer為代表的多模態(tài)AI最大的突破在于它使得模型的跨領(lǐng)域的通用性和泛化性顯著增強。
據(jù)了解，依圖天問大模型可以根據(jù)環(huán)境和需求的變化快速適配，相比于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的收集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型時間達(dá)1-3個月以上，依圖天問升級了預(yù)訓(xùn)練模型，可實現(xiàn)1分鐘內(nèi)對極少樣本的新算法進(jìn)行冷啟動，1小時內(nèi)完成在線標(biāo)注訓(xùn)練，1天內(nèi)快速部署上線，每天花幾分鐘對齊數(shù)據(jù)、簡單點擊對錯，幾天時間就可讓算法達(dá)到超過90%的準(zhǔn)確率。
基于此，段愛國一直強調(diào)，大模型在安防行業(yè)的應(yīng)用將驅(qū)動安防行業(yè)再次站在了技術(shù)應(yīng)用的前沿，全面數(shù)智化的發(fā)展步伐進(jìn)一步加速，步入新一輪的發(fā)展的快車道。
在行業(yè)陷入消極情緒的當(dāng)下，這樣的樂觀態(tài)度確實能給大環(huán)境注入一股強心劑。
AI范式變革帶來商業(yè)模式變革
大模型使得AI模型跨領(lǐng)域的通用性和泛化性顯著增強，但從方案部署的易用性和便捷性的角度考慮，我們發(fā)現(xiàn)，輕量化的模型部署需求在當(dāng)下也呈現(xiàn)出直線增長，MaaS（Model as a Service）模式正在走入安防視野。
MaaS模式通過提供AI模型及其相關(guān)服務(wù)的集成解決方案，為安防產(chǎn)業(yè)帶來了新的商業(yè)模式和增長點。而安防企業(yè)也將從早期硬件銷售，搬箱子的角色逐漸轉(zhuǎn)向以運營為核心的MaaS服務(wù)商的角色。
MaaS模式具有幾個典型優(yōu)勢：
靈活性和可擴(kuò)展性：MaaS模式可以根據(jù)具體需求進(jìn)行靈活配置和調(diào)整，適應(yīng)各種復(fù)雜場景和業(yè)務(wù)需求。
高效性和經(jīng)濟(jì)性：通過共享和復(fù)用大模型資源，降低研發(fā)和部署成本，提高資源利用效率。
技術(shù)支持和持續(xù)改進(jìn)：MaaS模式通常伴隨專業(yè)團(tuán)隊的技術(shù)支持和維護(hù)，確保模型的高可用性和持續(xù)優(yōu)化。
綜合而言，MaaS模式以其靈活性、經(jīng)濟(jì)性和高效性，有望成為未來場景數(shù)智化解決方案的最優(yōu)解。
談及MaaS 模式下的業(yè)務(wù)開展方式，依圖科技在會后的采訪中告訴a&s，在數(shù)智化解決方案中，"創(chuàng)新 X 場景 X 伙伴"將會是打造MaaS模式的關(guān)鍵。
AI+行業(yè)”落地需要3大關(guān)鍵需求：一方面通過持續(xù)創(chuàng)新和場景深入，提升模型的智能化水平，滿足復(fù)雜、多樣的業(yè)務(wù)需求，尤其是長尾算法的智能應(yīng)用，確保滿足各種細(xì)分市場的需求；另一方面優(yōu)化算法和提升模型效率，提供高性價比的智能產(chǎn)品，確保商業(yè)邏輯的可持續(xù)性，這對于大規(guī)模部署和應(yīng)用尤為重要。同時，構(gòu)建完整的業(yè)務(wù)閉環(huán)，并進(jìn)行持續(xù)運營，確保模型和算法的穩(wěn)定性和可靠性，建立并維護(hù)商業(yè)信用，這是實現(xiàn)長久合作和客戶信任的基礎(chǔ)。
MaaS模式催生 “行業(yè)AI系統(tǒng)的六邊形戰(zhàn)士”
無疑，AI范式變革帶來商業(yè)模式變革，MaaS模式必然需要依賴各方的合作和優(yōu)勢互補。
“一個真正實用的、完整的AI系統(tǒng)，不僅僅依賴于數(shù)據(jù)、算法、算力這些核心要素，還需要AI架構(gòu)、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識以及運營服務(wù)的綜合支撐。AI在行業(yè)中的成功落地，更是離不開算法、數(shù)據(jù)、算力、AI架構(gòu)、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識、運營服務(wù)這六大核心能力的全面整合?！?/p>
這個過程中，像依圖這樣頂尖的AI原生科技公司在算法、數(shù)據(jù)、算力、AI架構(gòu)等方面通常具有顯著優(yōu)勢，能夠為大模型的應(yīng)用提供堅實基礎(chǔ)。而行業(yè)伙伴自身在各自的專業(yè)領(lǐng)域擁有深厚的產(chǎn)業(yè)知識和技術(shù)know-how。他們深入了解行業(yè)需求，與技術(shù)提供商形成優(yōu)勢互補。因此，完成場景大模型落地的最后一公里，將更多由行業(yè)合作伙伴來補齊。
段愛國在發(fā)布會上特別提出“行業(yè)AI系統(tǒng)的六邊形戰(zhàn)士”概念?！耙缊D多年來在算法、數(shù)據(jù)、算力、AI架構(gòu)方面積累了顯著優(yōu)勢。但在各行各業(yè)的具體場景中，合作伙伴們在領(lǐng)域知識和運營服務(wù)方面的優(yōu)勢更為突出。因此，當(dāng)依圖攜手更多行業(yè)伙伴時，便能形成優(yōu)勢互補，構(gòu)建出強大的“行業(yè)AI系統(tǒng)的六邊形戰(zhàn)士”，共同輸出完善的場景大模型解決方案，攜手推動各行業(yè)的數(shù)智化進(jìn)程?！?/p>
為了助力更多合作伙伴成為真正的行業(yè)AI系統(tǒng)的六邊形戰(zhàn)士，依圖科技在發(fā)布會上正式推出了全新的“依圖萬象”伙伴業(yè)務(wù)品牌。致力于通過提供極致性價比的產(chǎn)品，運用大模型的先進(jìn)思想、理念和工具，全方位賦能合作伙伴，助力其轉(zhuǎn)型為“場景大模型方案的提供商與運營商”，共贏大模型新時代！
未來，伴隨著場景的不斷延伸，數(shù)字化技術(shù)復(fù)雜程度和應(yīng)用環(huán)節(jié)的持續(xù)升級，AI原生企業(yè)+行業(yè)解決方案提供商共筑的“行業(yè)AI系統(tǒng)的六邊形戰(zhàn)士”勢必將成為MaaS時代的生態(tài)合作共識。通過行業(yè)生態(tài)的緊密合作，共同形成完善的場景大模型解決方案，推動各行業(yè)的數(shù)智化進(jìn)程。
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