人工智能时代 安防企业该如何深度挖掘AI算法价值
2020/01/26 5:54:00 安全联盟 关键字：人工智能,安防企业,深度挖掘,AI,算法价值
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随着AI技术应用细分场景的越来越多样化，企业产品线不断增多，新产品不断涌现。企业寄希望于对多平台多系统下的软件、算法通过灵活的许可授权，通过多种商业模式实现变现，并满足多操作平台应用场景的有效加密�；さ男枨�，防止算法盗版与非法复制，维护企业核心利益。
当前，人工智能带来的第四次工业革命浪潮已成汹涌之势，众多传统行业借助AI赋能正在实现产业结构升级换代与创新变革，AI也在潜移默化改变着生活的方方面面，各种“刷脸”设备、各种自主“搜索”工具……。人工智能已不仅仅是提升工作效率的一种技术手段，同时还正创造着全新的产品和服务，重塑着产业链与价值创造方式。
安防是人工智能最佳的落地场景之一
“通过促进身份识别、预测犯罪趋势、追踪资金流向和标记等，人工智能可以有效地帮助执法者维护公共安全�！绷瞎斯ぶ悄芎突魅酥行闹魅我晾晨死げ仍�9月18日于上海举行的世界人工智能大会安全高端对话上表示，AI正缔造着新的城市公共安全。
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。首先需要特别强调的人工智能在图像分类、物体检测、图像语义分析、人脸识别、光学字符识别等计算机视觉领域表现更为突出，尤其是涉及到视频图像的结构化处理、分析方面，人工智能发挥着独特的优势。
目前，以视频技术为核心的安防行业，深度学习对视频图像解析的突出作用使得安防监控系统突破原有的限制，将安防监控传统的事后复核转变为事中、甚至于事前的预警布控，为大数据分析研判提供了重要技术支撑，并逐步兑现了公安对安防本质的最大诉求，解决以往面对海量数据实行人海战术的难题。另外，以视频技术为核心的安防行业拥有持续增长的海量数据资源，完全满足了深度学习对于模型训练的大量数据要求。
算法是AI在安防领域应用的底层逻辑
从原来传统的智能算法开始，安防行业对于智能的需求一直是非常迫切的，只是原有的算法一直无法满足行业“预测预警预防”的需求，行业发展受到了极大的限制。
随着大数据技术、GPU并行计算能力的突飞猛进，行业用户对应用的理解越来越深刻的，尤其是海量数据爆发以及运算平台的成熟，基于此以专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能的机器学习算法日渐成熟，并延伸到计算机视觉、语音识别、模式识别、数据挖掘以及统计学习等领域。
在当下安防硬件产品本身已很难再现突破性成果，行业更多的关注点转向算法平台和架构，算法已经成为生产有价值规律和分析结论的关键逻辑基础。例如在安防领域中，采用更高效的深度学习算法和更精准的模型后，可以根本上解决了长期困扰安防智能化的深层次问题，即海量视频监控数据与人力分析瓶颈之间的矛盾。深度学习算法促使识别准确率大幅提高，直接建立了从数据到目标模型的映射，极短的时间内就可以提高场景应用的效率和适配性。
未来安防解决方案并不是初级的解决用户需求，更多的是通过深度学习算法挖掘大数据，为民众提供更可靠的安全性和便捷性，这也是安防企业一直所追求的。因此可以说，算法是人工智能产生的直接工具，通过算法的底层逻辑推理驱动人工智能落地应用。
安防AI算法�；び爰壑凳迪置媪僦疃嗫佳�
随着人工智能技术的成熟，行业场景化应用蕴含着巨大的市场空间。作为大数据向人工智能转化的基础，AI算法其重要性自然无需多言，并且其市场价值也在随着市场的开发逐渐提升。
但需要特别指出的是，在人工智能算力或者大数据资源极其稀有的当下，大部分安防企业并不具备强大的资金实力和研发基础支撑企业在人工智能领域的投入。这也就导致AI人才与核心算法的争夺及其惨烈，算法的开发与�；び绕渲档闷笠蹈裢庵厥�。
然而在国内尤其是在安防行业，长期以来，企业对知识产权的�；ひ馐队氡；つ芰ο喽员∪�，针对安防软件、算法等知识产权�；せ故茉小澳美淳陀谩彼嘉挠跋�，剽窃、抄袭甚至于盗版等侵权现象严重，近两年行业内不断发生的知识产权侵权案件就是很好的佐证。并且随着人工智能在安防行业的快速融合与拓展，无论是传统的安防企业还是AI初创企业，都面临着愈发激烈的行业竞争。如何实现差异化的竞争壁垒，已经成为企业占得更大市场份额的关键。但是企业在技术创新过程中，受激烈的市场竞争影响，具有自主知识产权优势地位的产品，总是面临被仿冒、仿造等赤裸裸的侵权行为，一些竞争对手、黑客通过各种手段如逆向工程，窃取关键技术与源代码，从而导致创新者利益严重受损。
因此，能否有效地�；�、管理和运用企业的知识产权，将直接影响企业的生死存亡。尤其是目前在安防软件、AI算法领域，侵权存在较强的隐蔽性，企业维权有很大困难。企业如何借助更有效的手段来及时避免或者从根本上杜绝侵权行为，维护自身合法权益，实现软件、算法产品的最大收益率成为安防企业的关注点。
与此同时，随着AI技术应用细分场景的越来越多样化，企业产品线不断增多，新产品不断涌现。企业寄希望于对多平台多系统下的软件、算法通过灵活的许可授权，通过多种商业模式实现变现，并满足多操作平台应用场景的有效加密�；さ男枨�，防止算法盗版与非法复制，维护企业核心利益。
AI时代 挖掘安防软件、算法价值亟需新方式
从目前来看，安防企业软件、算法的知识产权�；の薹墙凶ɡ昵�，遇到侵权行为运用法律手段进行诉讼，但这些方式无法从根本上避免侵权行为，同时侵权损害的事实及影响已经存在，再加上走法律程序企业要耗费大量的精力与财力，往往得不偿失。
与此同时，部分企业期望通过加大自身研发投入，实现软件算法的�；び胧谌�。但实际效果往往得不偿失，不但在人力、时间、资金上的投入过多，同时还影响算法产品功能方面的研发。
如何在安防企业软件、算法项目立项之初就建立知识产权�；さ姆老�，做到从设计、研发、生产、销售、使用跟踪到订单管理等整个生命周期都全程参与，从根本上杜绝知识产权的泄露或者侵权的行为存在。
软件货币化的出现彻底解决了这一问题，软件货币化是目前在IT行业知识产权�；び肴砑壑低诰虻淖罴呀饩龇桨�，目前随着人工智能的普及，在安防行业正在被逐渐接受。软件货币化不但�；て笠等砑�、算法免遭侵权，同时还可以通过灵活、多级的授权方案提高企业软件、算法资产的盈利能力，最大限度地提升用户在软件、算法产品中变现的运营效率。
软件货币化概念是由金雅拓最早提出的，其软件货币化产品线主要为软件供应商和云服务供应商提供安全、加密、许可、使用状况、授权管理全面解决方案，帮助他们在云环境中进行开发、部署和调整，从容应对新的IT环境所带来的机遇和挑战。目前世界各地顶尖品牌都对金雅拓的身份识别和数据�；し桨感爬涤屑�，使用其产品为数据、身份信息以及知识产权提供�；�。
软件货币化从算法底层推动产品体系迭代更新
从�；と砑�、算法开发商的商业利益，到拓展他们的业务开发和运营效率，软件货币化贯穿了以软件为核心的系统产品从设计、研发、生产、销售、使用跟踪到订单管理等整个环节。
目前圣天诺LDK是金雅拓公司提供的一套完整的、开箱即用的软件�；�、许可授权以及授权管理的解决方案，支持Windows、Mac、Linux、Android等多种软硬件平台以及虚拟机环境，并可以同时支持基于硬锁的�；ず突谌硭ㄊ谌�。
金雅拓圣天诺软件货币化从算法底层的�；だ窗镏贫卜榔笠嫡霾诽逑档牡透�，基于时间和使用次数的灵活授权控制更好地适应产品应用场景，提升用户体验，提供真正的软件货币化的商业价值，帮助安防企业促使AI技术在智慧安防、智慧城市及智慧零售等领域发挥强大作用，并带来了一系列更为丰富的智能产品。
从目前来看，随着安防行业人工智能产品应用领域正在不断拓展，其中在智慧城市、智能交通、智慧警务、智慧社区等大型项目中发挥着不可替代的作用。同时，随着AI+安防在细分领域的融合不断深入，市场不断拓展，算法自身应用价值将得到不断提升，软件货币化的引入将为人工智能算法在安防行业真正实现其功能，进一步提升系统自身价值以及信息安全�；ぬ峁┳钪档眯爬档慕饩龇桨�。
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