近兩年，在安防行業(yè)有個(gè)很火熱的詞語——“智能安防”，越來越多的安防企業(yè)提倡這個(gè)概念，并且以此為中心形成了一系列的產(chǎn)品和解決方案，目前智能安防已經(jīng)進(jìn)入2.0時(shí)代。“互聯(lián)網(wǎng)+”，安防企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)的框架下，開始實(shí)現(xiàn)安防業(yè)務(wù)模式及技術(shù)的多樣化。這兩個(gè)概念的發(fā)展對(duì)安防行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了深刻的影響。

　　人工智能的定義及發(fā)展歷程

　　人工智能(ArtificialIntelligence)最早在1956年就提出了，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。

　　人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

　　人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人、經(jīng)濟(jì)政治決策、控制系統(tǒng)、仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。著名的美國(guó)斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)?！倍硪粋€(gè)美國(guó)麻省理工學(xué)院的教授溫斯頓認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

　　淺談人工智能在安防領(lǐng)域的深度應(yīng)用

　　人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理，制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科。

　　可以說幾乎是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個(gè)應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。

　　人工智能至今經(jīng)歷了三次浪潮。第一次，五十年代的達(dá)特茅斯會(huì)議確立了人工智能(AI)這一術(shù)語，人們陸續(xù)發(fā)明了第一款感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件和聊天軟件，證明了數(shù)學(xué)定理，人類驚呼“人工智能來了”、“再過十年機(jī)器人會(huì)超越人類”。然而，人們很快發(fā)現(xiàn)，這些理論和模型只能解決一些非常簡(jiǎn)單的問題，人工智能進(jìn)入第一次冬天。

　　第二次，八十年代Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BT訓(xùn)練算法的提出，使得人工智能再次興起，出現(xiàn)了語音識(shí)別、語音翻譯計(jì)劃，以及日本提出的第五代計(jì)算機(jī)。但這些設(shè)想遲遲未能進(jìn)入人們的生活之中，第二次浪潮又破滅了。

　　第三次，隨著2006年Hinton提出的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及2012年ImageNet競(jìng)賽在圖像識(shí)別領(lǐng)域帶來的突破，人工智能再次爆發(fā)。這一次，不僅在技術(shù)上頻頻取得突破，在商業(yè)市場(chǎng)同樣炙手可熱，創(chuàng)業(yè)公司層出不窮，投資者競(jìng)相追逐。

　　可以說，整個(gè)人工智能的發(fā)展過程都是在這樣的模式之中，不同技術(shù)在不同時(shí)期扮演著推動(dòng)人工智能發(fā)展的角色。在此，我們基于人工智能行業(yè)的企業(yè)、投資融資以及研究成果等維度提供一個(gè)全新看待人工智能的視角。

　　人工智能核心技術(shù)

　　計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機(jī)器人和語音識(shí)別是人工智能的五大核心技術(shù)，它們均會(huì)成為獨(dú)立的子產(chǎn)業(yè)。

　　1、計(jì)算機(jī)視覺：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)運(yùn)用由圖像處理操作及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)所組成的序列來將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。

　　2、機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)模式，模式一旦被發(fā)現(xiàn)便可以做預(yù)測(cè)，處理的數(shù)據(jù)越多，預(yù)測(cè)也會(huì)越準(zhǔn)確。

　　3、自然語言處理：對(duì)自然語言文本的處理是指計(jì)算機(jī)擁有的與人類類似的對(duì)文本進(jìn)行處理的能力。例如自動(dòng)識(shí)別文檔中被提及的人物、地點(diǎn)等，或?qū)⒑贤械臈l款提取出來制作成表。

　　4、機(jī)器人技術(shù)：近年來，隨著算法等核心技術(shù)提升，機(jī)器人取得重要突破。例如無人機(jī)、家務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人等。

　　5、生物識(shí)別技術(shù)：生物識(shí)別可融合計(jì)算機(jī)、光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、虹膜、靜脈、聲音、步態(tài)等進(jìn)行個(gè)人身份鑒定，最初運(yùn)用于司法鑒定。

　　隨著科技的發(fā)展，生物識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為個(gè)人身份識(shí)別或認(rèn)證技術(shù)的重要方式，人臉識(shí)別作為生物特征識(shí)別的重要分支，它的無侵害性和對(duì)用戶以最自然、最直觀的識(shí)別方式更容易被接受，然而，已有的一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法大都使用淺層結(jié)構(gòu)，而淺層結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)很難表示復(fù)雜函數(shù)。同時(shí)，以往提出的多層感知機(jī)器雖可以表示復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系但又由于沒有很好的學(xué)習(xí)算法。近幾年深度學(xué)習(xí)技術(shù)被業(yè)界廣泛認(rèn)可，并在各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域都取得了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)在人臉識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用，在今年的安博會(huì)上，各廠家也紛紛推出人臉識(shí)別技術(shù)。隨著市場(chǎng)需求的不斷變化，不同的應(yīng)用場(chǎng)合，人臉識(shí)別技術(shù)也根據(jù)需要開發(fā)出各種各樣的產(chǎn)品來滿足用戶的需求。