AI安防进入2.0时代，MaaS模式成为最优解
金秋十月秋意正浓，2024年北京安博会在深秋季悄然落下帷幕。整体规模虽不及盛时，但作为一年一度行业盛会，安博会依然承载着安防人的情怀和希望。像一个窗口，可以回望过往的产业变迁，也能以小见大，窥见新时代行业的未来趋势。
技术层面，安防前端设备依然在超高清、智能化、夜视全彩、低功耗、一体化功能集成的方向上迎来进一步突破;应用层面，不少安防厂家在不断扩展企业级业务，通过以视频为核心的数字化方案切入到百业千行的安全管理、生产管理、运营管理的应用场景中去赋能企业的数字化升级。
回望过去，自上世纪九十年代起，安防从模拟时代一路走过来，历经了网络时代和智能化时代的集体范式转移。行业的智能化早期从视频结构化的应用开启，能实现对人、车的识别检测。而后伴随着人工智能在行业领域的融合应用，推动安防行业走进人工智能时代，安防监控能看清看懂更多目标和行为类别。
如果说此前的行业“大迁徙”更多聚焦于监控设备物理性能-“看得见”能力的提升，那么到了AI时代，通过叠加人工智能与安防天然的感知及IoT属性，视觉物联设备开始在“看得懂”的目标上渐行渐深。安防系统也正在从基础的安全防范走向多个垂直行业领域的安全生产、质量监测、环境要素监管的场景中去。
这意味着，原本以政府项目为主的安防业务，其重心正在向企业级市场和商业市场倾斜。而安防企业正基于产品和技术的通用性，在陆续开拓一个个全新的泛安防应用场景，将业务触角无限延伸。这个过程中，安防系统、人工智能或大模型的组合，成为开启创新应用场景的钥匙。
为什么需要大模型?
过去八九年时间里，基于深度学习框架的人工智能的技术能力虽然一直在持续强化，但千行百业蕴含着大量长尾场景亟待AI的适配应用，这是人工智能在垂直行业落地面临的最大的挑战，也是横亘在数字化机遇面前的现实问题。
依图科技总裁、中安协人工智能专家组副组长段爱国先生认为这个矛盾点在于需求侧和供给侧之间存在着巨大的鸿沟。长尾算法的生产效率低，无法满足安防数智化的需求。
“一方面需求侧希望精细化管理、全要素感知，然而供给侧只能提供特定算法、特定属性;一方面需求侧希望AI快速见效、快速迭代，然而供给侧依赖于海量训练数据、搜集慢;一方面需求侧希望算法能够适应复杂的场景，然而供给侧算法的场景适应性不好、误报率高;一方面需求侧在不同的场景里、规则多、定制多，然而供给侧算法工程师少、需求排不上号。这是技术的瓶颈、时代的局限，突破之后才能有更大的发展。”他表示。
为了满足长尾市场高度碎片化的数字化应用需求，大模型成为人工智能落地应用的新兴技术工具，它的出现对于安防走向新时代有着重要意义。在2024年安博会上，依图的天问4.5、宇视的梧桐2.0，这些大模型产品的更新迭代，也再次让我们看到了行业走向新拐点的信号。
“AI安防2.0”时代到来
依图科技作为本次展会上少有的几家拥有大模型技术能力的人工智能企业，在安博会上重磅亮相了依图的“天问大模型4.5”，段爱国在发布会上表示，大模型引领的技术革新，使得长尾算法生产的边际成本大幅降低，逐渐趋近于零。这一变革也标志着“AI安防2.0”时代的到来。
AI 2.0技术革命，为行业数智化带来的核心变化：
相比较传统深度学习方法，大模型与多模态AI采用自监督学习机制，在跨领域智能、多场景任务上表现出色。它带来了：
AI生产效率的升级：通用数据预训练和领域数据后训练的机制，显著提高了跨场景、跨领域的适应能力，同时新算法的产出效率从月级到天级;
AI解锁场景的升级：在3D空间和4D时空中感知、定位、评估的空间智能特性，以及全场景、全要素感知的情境理解特性，使泛安防从基础安保防范到生产作业的智慧管理与运营;
交互体验的升级：多模态数据统一表征，跨模态数据校验、互 检、交互，从“标签筛选”到自然语言交互，更强的语义理解和视频分析能力，使得安防系统能够更精准地识别和预测潜在威胁;
创新平民化：推理因果关系的Agent智能体，快思考的到慢思考，从门槛高、落地难到人人都是算法工程师；
