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人工智能和報警領域的發展將互相促進

http://m.yanjunaudio.com2019年04月02日 09:53教育裝備網

  前段日子發生的滴滴順風車事件再次給人們敲響了安全警鐘。當情況所限,傳統的報警方式無法有效傳遞險情時,那就需要一種更加方便、快捷的聯網報警應用,能讓乘客迅速地發送出有效的報警及求生信號。除了在這種極端情境下對聯網報警的需求,報警服務業誕生的使命就是要解決無人值守、店鋪、企事業單位及家庭的安全問題。報警服務業發展了20多年,直到現在仍然必須做這件事情。

  聯網報警服務可以說是“剛需”,但行業現狀并不容樂觀。從單純的報警服務行業來講,客戶的流失率大,入網難,資費在降低,而成本在增高;同時,運營商與產業上下游缺乏互動,一是運營商缺乏和上游的互動,因為傳統的互動只是定義為“找廠家的唯一目的就是要買它的產品”,把廠家僅僅定位供應商,這是防行業這么多年來的客觀現狀;二是與下游用戶缺少互動。

  當今已是移動互聯網時代,人工智能及大數據的興起也帶來眾多行業的迅速變革,但報警運營服務的變革卻顯得有些保守,缺乏足夠的活力,除了技術上的進步和融合外,業務模式的創新也需要實質性的進展。

  “互聯網+”促聯網報警跨界發展

  當前形勢下,聯網報警的范疇必須延伸,以真正實現聯網聯動。這就涉及到跨界。

  跨界是為了融合。很多的跨界失敗往往是因為徒有其表或者太過強化概念,為跨界而跨界,忽略了跨界的目的。跨界之所以成為可能,其本質上是因為原本看似不相干的服務內容和形態之間存在連接的可能,即能夠附著于同一個表體,通過同一個服務團隊將兩種或多種業務進行有機融合,彼此之間關聯而又能互相獨立,相互之間不會產生任何排斥。所以,運營商在做跨界業務設計或者相關項目搭接的時候,必須要考慮能不能融合,怎樣融合,如果不能有機融合,就應權衡成本和收益,另起爐灶。

  以安全為中心,增加安全服務內容。對大多數報警運營商而言,商鋪聯網報警是其多年深耕的領地,其專業和影響力已經比較穩固,在安全服務的基礎上向客戶提供更多同安全直接相關聯的服務,既符合其一貫的市場形象和專業性定位,又能夠讓客戶快速接收和認可。比如針對商鋪業主/經營者和其店員的家庭、家人以及車輛等物品的安全服務,并且可以將多樣化的安全服務組成不同類型的套餐向更多的用戶提供——特別是那些非聯網報警用戶。

  立足本地化,擴展平臺化,服務生活化。即使在網絡時代,報警服務運營本質上也是區域化的服務,其依托在于能夠快速響應就近服務,故在跨界服務業務設計和融合的時候也應該以此為根本。并在此基礎上挖掘以商戶為代表的剛需——安全服務之外的服務內容。對商戶而言,促進生意安全順利發展是每個經營者都最看重也是最需要的,特別是當今興起的新零售更是非常看重這一點。對普通大眾而言,日常生活的各種方便性需求也應該是聯網報警在跨界業務設計和融合的時候應該關注的重點。在一個理想的環境中,報警服務運營商能夠很好地鏈接彼此的需求并形成良性互動,這當中蘊藏著巨大的商機和潛能。

  因此,以安全服務為基礎,結合視頻監控,在原有的防盜報警服務的基礎上增加可視化、實景化、網絡化以及生活大眾化的服務內容,將會是今后安全報警服務運營商跨界融合并取得成功的方向,而且這個路徑本身沒有脫離安全服務運營的基礎,基本上能夠保障運營商的跨界服務圍繞安全做相關方面的延伸,保持核心競爭力。

  只有做好了跨界融合,聯網報警應用才會獲得大規模推廣應用。

  AI賦能聯網報警領域變革

  聯網報警領域隨著現代化信息技術的發展而持續演變。隨著現代化科學技術的不斷發展,報警領域的發展前景也逐步擴大,而人工智能技術與大數據的興起,也為報警領域的技術變革及發展注入了新的動力,使報警領域迫切需要人工智能技術的支持。

  人工智能技術在報警領域的應用現狀

  在報警領域中,現階段人工智能算法在視頻圖像監測方面應用最為廣泛,這是因為報警領域的大部分產品都是和視頻圖像有密切關系的。但對于報警領域來說,其業務是多樣化的,而視頻圖像信息的監測只是報警領域中的一小部分,它還包括通信信息、網絡信息及社交信息等。在不久的將來,報警領域必將以視頻圖像信息作為基礎對人工智能技術的應用進行不斷地延伸,使人工智能技術更好的發揮其自身優勢,從而為報警領域帶來更加深入的技術變革,并進一步推動報警領域的發展。

  從報警領域的技術體系進行分析,人工智能技術在報警領域中的應用具備終端切入與逆向推進這兩大特點,這說明人工智能技術在報警領域中是從終端作為起點進行逐漸升級的,并最終拓展至整個報警領域技術體系。在視頻監控方面,人工智能技術在視頻監控中屬于最前沿的應用技術,利用人工智能技術能夠對報警區域中的各種情況進行識別,并通過兩種方式進行處理:第一種處理方式是對情況的緊急程度進行識別。當系統識別為緊急情況時,可不通過人工對情況的判斷與分辨,由人工智能技術進行智能化報警。第二種處理方式是在復雜情況下,利用人工智能技術進行后臺處理和評估,然后采取相應的應對措施。

  如今,在報警領域中第一種處理方式的人工智能技術應用最為廣泛,并且取得了非常理想的應用效果,而對于第二種處理方式也正在逐步得到拓展。隨著報警領域對安全需求的不斷提高,人工智能技術也得到了更為深入的應用,并實現了智能化存儲與智能化思維。智能化存儲能夠將檢測到的信息進行收集與處理,并將處理后的數據信息進行存儲。智能化思維能夠將存儲的數據信息按照其內部規律及其本質屬性來對其進行顯性化。同時,報警領域還對人工智能技術的深度感知與適應能力進行了充分運用,借助于人工智能技術對大量的數據信息進行采集、存儲與分析,以此獲得一段時間中監測區域的環境情況,并對事物的發展規律進行總結,通過深入的量化分析與感性判斷來形成一個應用性與適用性較強的報警監控系統,并在不斷的應用過程中對系統進行逐步自我完善。

  人工智能技術對報警領域的影響

  人工智能技術的應運而生,給報警領域的技術變革帶來了新的動力,并對報警領域的發展起到了極為深遠的影響。所謂人工智能是通過計算機對人的智能行為及部分思維過程進行模擬而形成的一門學科。人工智能技術不僅是一門綜合性的計算機科學,更是社會科學、計算機科學、生理學等多門科學綜合的交叉學科。人工智能技術對報警領域的影響及其技術的變革主要集中在三個層面,分別是硬件支撐層、算法分析層及場景應用層。

  基礎硬件層

  對于硬件支撐層來說,它是實現人工智能算法正常運算的重要支撐,包括各種硬件設備,例如TPU、GPU、CPU、TPGA等運算芯片,這些運算芯片使人工智能算法得以廣泛的普及與應用,特別是在報警領域中的視圖分析處理當中,GPU運算芯片已經成為報警領域中的主流運算芯片,并隨著GPU運算芯片能力的不斷完善與提升,人工智能算法在報警領域中的應用效果也將不斷提升。

  算法分析層

  在人工智能技術中,算法分析層無疑是該技術的關鍵所在,其算法性能的好壞對人工智能技術的應用效果有著直接的影響。在報警領域中,人工智能算法的性能與功能不斷提升及完善,能夠為報警領域中的海量視頻圖像數據提供更多的訓練樣本,從而使報警領域對視頻數據進行更加深入的挖掘,提高了視頻數據的價值。可以說,人工智能技術的發展推動了報警領域的技術革新,而報警領域的技術革新又促進了人工智能技術的發展,從而形成了兩者間的相互促進關系。

  場景應用層

  在人工智能技術中,場景應用層綜合了多種基礎技術,其在報警領域中的應用使其能夠借助于不同的應用場景來實現報警產品的研發,這也使人工智能技術能夠為更多不同的用戶提供更加多元化的數據分析,從而幫助用戶利用人工智能技術來提高管理水平,有效滿足了不同用戶的報警監測需求。場景應用層的多元化使報警領域更注重于各種各樣的報警產品研發,使報警產品能夠滿足不同的場景應用需求,這無疑在很大程度上促進了報警領域的技術革新。

  大數據滲入報警行業

  報警業的發展越來越具有科學性及規劃性。為用戶提供更為強化的安全保障,則需要報警業在結合大數據發趨勢作用的基礎上,不斷發揮自身優勢作用,突破局限性思維。新興的人工智能技術和大數據天生是一家。大數據及互聯網在不同領域中的不斷滲透,報警業的發展也會受其直接影響。

  聯網報警行業的發展機遇及途徑

  精準分析匹配用戶畫像

  依托于大數據強大的分析技術,綜合用戶的生活及消費方式等信息,有針對性、有規律性的劃分用戶群體,確保其模式應用細化到具體的市場環境下。根據用戶差異性制定與之契合的服務推廣方案,為用戶提供更需要的服務,不僅能夠有效提升用戶滿意度,更能在原有基礎上發展出更多潛力用戶,提升用戶價值總量,從而促使報警運營商的市場占有率有效提升。

  提高反饋數據信息處理能力

  報警運營服務商不斷尋求行業發展,進一步強化自身數據處理能力的同時,平臺就能針對反饋出的數據信息進行處理。這不僅能夠大大提高警情處理效率,更能在分析數據的基礎上,針對警情危害程度進行過濾,并為其匹配相對應的處理方案。在此基礎上,通過對平臺數據處理技術的應用,報警運營服務商能夠將不同的設備連接到服務系統中,這樣就能在不限時間、地點的情況下,及時掌握警情信息,將誤報問題的發生頻率降到最低,以更加高效的共享優勢,交給用戶一份滿意的答卷,從而提升用戶粘性,合理規避用戶滿意度下降、用戶流失問題。

  新技術對報警領域應用的挑戰

  雖然人工智能技術給報警領域帶來了深遠的影響,在很大程度上推動了報警領域的技術革新,但人工智能技術在報警領域中的應用也存在許多疑難之處有待解決,這些問題主要集中在三個方面:

  現階段報警領域對人工智能技術的應用存在算法單一問題,這也是人工智能技術最大的應用難題。現有的人工智能算法僅能從視頻圖像中對人、車等數據進行提取,卻難以對視頻圖像數據進行完全結構化,這也使報警領域相關人員只能通過人工的方式對大量的視頻內容進行觀看。

  報警領域中不同應用場景的限制使人工智能技術的應用效果受到很大影響。在報警領域中,需要實現對不同應用場景進行監控與報警,而人工智能技術則是以視頻為應用基礎的,但在視頻監控過程中,其成像質量會受到光照、環境等外部因素的影響,進而造成監控過程中存在遮擋、模糊、像素過小等問題,這無疑對報警功能的實現及視頻內容的解析帶來很大影響。

  人工智能技術在報警領域中對數據的共享應用較為缺乏。在報警領域中需要經常對監控區域中的數據進行提取,但這些提取的數據是相對獨立的,由于人工智能技術所采用的算法是由不同廠家生產的,這也使算法在對數據進行獲取時無法進行共享,進而造成信息孤島問題,這也給報警領域對數據的分析帶來阻礙。

  結束語

  知識經濟的時代,創新及優化逐漸成為第一生產力,這同時也促使報警行業的發展方向更加具有科學性及規劃性。為用戶提供強化的安全保障,則需要報警業在結合大數據發趨勢作用的基礎上,發揮自身優勢作用,突破局限性思維,為行業發展開辟新的道路。

  總而言之,人工智能技術在報警領域中的應用將不再僅僅局限在視頻圖像數據采集分析方面,在通信信息、社交信息等方面也將得到更為廣泛的應用。大數據、云計算等信息技術為人工智能技術與其他現代化信息技術的融合提供了新的發展路徑,這也使其在報警領域中的作用正日益凸顯出來。相信在不久的將來,報警領域將在人工智能技術的引領下開辟出新的藍海。

(來源:億歐網 )
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