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　　業界皆知，2018年人工智能技術逐漸在安防領域落地。AI的應用不僅僅體現在人臉識別、車輛識別和物體識別等認知領域，最重要的是圍繞實戰業務需求的多維數據融合分析和研判能力，這類AI應用層面上的解決方案能夠更為直接地為行業用戶呈現價值，因此，也更受到用戶的強烈關注。

　　多維數據融合更貼近實戰應用

　　一直以來，雖然安防都是以人工智能最佳落地點自居，不過，從總體來看，以AI視頻為核心內容的理解能力普遍偏弱， 當前的智能分析大多為單場景的目標檢測和行為分析，而大范圍場景的關聯行為分析較缺乏，這在一定程度上，限制了AI在一些業務場景領域的最大化價值的發揮。

　　而多維數據融合分析則是為大范圍場景業務而生，并且更貼近實戰應用需求。北京以薩技術股份有限公司副總裁姚巍在采訪中表示，人臉識別、車輛識別和物體識別等是AI核心技術構成部分，由此而來的海量結構化數據十分重要，但它們僅是代表單一項或單一場景AI內容，而且，這些結構化數據僅是數據來源而已，最重要是能對手上的數據做什么，畢竟，相對于各項技術指標的極致化，行業用戶更為關注AI和實際業務的融合度，能夠給他們帶來中哪些意想不到的應用價值，而這恰恰需要從平臺層提供動靜態、多模態的海量業力數據的多維融合、分析和關聯能力才能實現。

　　無疑，公安、交通、平安城市等行業應用實戰需要平臺級的多維數據融合分析技術。以警務偵查領域來講，單一維度的偵查和管控手段已經無法解決當下的警種工作實際需求，原因是單一維度的數據分析難以落地人員身份，同時，也無法運動目標進行全面刻畫、軌跡追蹤難、預警難，而且單一維度的偵查和管控手段容易被規避。

　　以薩是標榜為以視頻人工智能為核心的多維數據融合分析解決方案提供商。在前段時間舉辦的北京安博會上，以薩盛裝亮相了實戰級多維數據融合、6000路視頻實時分析以及智慧交通風險監測三大行業解決方案，生動展示了通過視頻AI+大數據融合分析，搭建起平安城市的多維、立體、動態化數據防控體系。其中，以薩的視頻AI多維數據融合分析平臺打破了多警種資源、跨平臺業務、非標系統等的數據壁壘問題，全面打通了人、車、物多維數據的自動關聯和分析，并且利用AI+大數據技術，對多維數據進行自動關聯匹配，在技術層深化了人工智能應用，實現了視頻監控、卡口數據和人員數據的復合應用，大大提高了在案件研判及事前布控預警中的實戰支撐效能，從而解決上述單一警種業務難題。

　　據悉，以薩已在全國各地搭建了多維數據深度應用平臺，圓滿護航廈門金磚峰會、全國兩會、上合峰會等重大活動和會議的安全保障工作，這些實戰應用經驗為以薩未來開展多維數據的交叉融合分析，提供更加有效的數據支撐，從而不斷反哺數據融合實戰應用。

　　平臺需深化定制化開發和持續優化

　　針對大場景業務領域，基于同一平臺下，僅道路車輛監測采集的數據在清洗之前可達幾個億級，經過視頻結構化后的數據最大也可達上億級，加上其他的警務數據，全業務場景下的動靜態、多渠道數據數量將是百億級甚至千億級。要在多個數據庫之間進行分析碰撞，智能提取不同模態、不同時空的視頻、圖像等關鍵信息并進行整合，而且同時要支撐千億級數據實時比對響應，無疑，這對基于人工智能視頻的大數據應用平臺是一個非常嚴峻的考驗。

　　以薩一直專注于圍繞公安、交通、平安城市等行業需求展開深度AI大數據融合應用，將自身的專業度和行業深耕程度愈加聚攏。在提到當前多維融合數據分析技術是否已經完全滿足當前行業的應用需求時，姚巍表示，以薩擁有深度算法+完整的產品體系，憑借軟硬多引擎，當前以薩大數據融合應用平臺已經具備支撐千億級研判能力，基本可以滿足當前行業用戶的業務實際需求，但是，無論是公安還是交通，由于每個城市和地區的特點和要求不一樣，因此就產生定制化開發的需求，以薩要做的就是不斷滾動對用戶需求的理解，提煉出定制化需求的共通部分，不斷深化主干平臺版本，以最大化滿足用戶的個性化要求。

　　另外，姚巍強調，隨著平安城市建設的不斷深入，路上車輛以及采集設備數量越來越多，因此，數據量將以指數級持續積累，未來數據量很可能達到萬億級，這也是以薩不斷在測試演進的一項內容。而且，未來識別內容將不斷豐富，比如，之前車輛識別僅停留在車的品牌、型號及簡單特征的提取，而現在車輛特征識別項目已經達到三四十項，因此，需要我們不斷地對識別對象進行研究，以便更好地服務于實戰業務需求。