AI赋能公安警务，让城市更安全更智能！
2016年，“阿尔法狗”在围棋比赛中战胜人类，让“人工智能”受到更多人的关注。此后两三年间，人工智能技术进入迅猛发展时期，成为包括中国在内的世界主要国家提升国家竞争力以及维护国家安全的重大战略，并加快出台相关规划和政策，力图在新一轮科技竞争中掌握主导权，从而引领世界。就在近日举行的全国“两会”上，“人工智能”第三次出现在政府工作报告中，成为促进新兴产业加快发展的新动能。
从应用行业来看，在本轮人工智能大潮中，人工智能已在公共安全、交通、医疗、制造业、能源、金融等众多领域得到广泛落地，显着提高这些行业的发展水平，为人们提供更优质的服务。以视频技术为核心的安防行业拥有海量数据来源，可以充分满足深度学习对于模型训练的大量数据要求。因此，安防成为人工智能最早也是最佳落地的领域。伴随着公安信息化建设，以及智慧警务的推进普及，人工智能在其中发挥着越来越重要的作用。
AI加持智慧公安，提高社会治理水平
技术的发展源于需求的驱动，人工智能亦如此。对于安防行业而言，主要的应用场景是视频监控，其主要目的是录像、取证以及事后的线索查询。当前，随着我国平安城市、雪亮工程以及智慧城市建设的大力推进，监控前端部署点位越来越多，覆盖范围越来越广，每天都要产生海量的视频录像。当案件发生后，需要人工从海量的视频录像中查找线索，耗时且低效。加之，因缺乏对视频的智能分析，对突发事件和不法行为也无法预警。
数据显示，我国警民比例为0.13%，是世界上警民比例最低的国家之一。随着近年来社会经济快速发展，“人、房、车、路、网、场、组织”等社会治安构成要素不断膨胀，公安任务日益艰巨繁重，而警务人员基本未相应增长。任务繁重与警力匮乏矛盾日益突出，这一现象在人口密集、流动频繁的一线城市更为明显。以深圳市为例，户籍人口与非户籍人口倒挂，但是编制内警力约2万人，管理人口超过2000万人，每万人民警数低于国内城市平均水平。换言之，如果在发生重大案件需要依靠人工去逐个调阅监控录像视频来进行线索排查，将严重影响案件的侦破效率。因此，将AI技术引入安防行业，通过对视频数据的挖掘、分析和比对，让机器学习处理人的工作，协助警方快速、准确寻找到案件线索，也变得极为迫切。在市场需求的驱动之下，AI技术在安防行业的发展尤为迅速，不仅安防巨头推出相关AI产品，也涌现了不少切入安防的初创公司。
另一方面，智慧公安建设、人工智能等相关政策出台也在促进人工智能技术发展和落地应用。
公安部曾在全国公安科技信息化工作会议中表示，科技信息化在公安工作中具有战略性、基础性、全局性地位。《公安科技创新“十三五”专项规划》也明确提出发展包括“智能视觉与警务物联网应用技术”在内的社会安全预测与控制技术。自2017年起，人工智能连续三次被写入政府工作报告，国家领导人的重要讲话中也多次提到，要加快推进智慧城市建设，促进人工智能技术在公共安全领域的深度应用，提高公共服务和社会治理水平。
在需求、技术与政策的多轮驱动下，AI技术赋能智慧公安的发展势头良好，人脸识别技术与视频结构化技术已率先产品化，并已成功落地应用，提高社会治理水平。
人像识别技术在公安实战中的应用
安防行业作为公共安全领域的重要组成部分，近年来，在党和政府及主管部门的大力推动下，继续保持了中高速增长的态势，行业规模持续扩大。
据统计，截至2017年年底，中国安防企业约为3万家，从业人员达到160万人，安防企业年总收入达到6016亿元左右，年均增长15.7%，2017年全行业实现增加值1960亿元，年均增长12.7%。2018年全国安防行业总产值为7183亿元，全年增长率为15.86%。
从项目建设上来看，智慧城市、雪亮工程成为安防产业最大的发动引擎。随着深度学习等技术的发展，人工智能也为安防行业赋予了更多的应用。
在安防领域，人工智能落地技术最快的是人像识别，它为公安实战过程的事前预防、事中预警、事后核查三个重要环节提供了技术支持。事发前，通过以人像识别技术为核心的应用系统对关注区域和关注人员进行监控，当关注区域或者关注人员有异常时系统自动报警，联动现场警力前去处置，防患于未然；事发时，应用系统前后端联动，实时比对，实时预警，现场民警实时处置，避免事态扩大；事发后，通过应用系统关联信息库，并对采集的照片进行比对，发现线索，核查身份，大大缩短处置时间，在刑侦追逃、罪犯识别等方面有效解决公安实战中的难题。
具体到应用场景中，就包括构建人像“天网工程”等。人像“天网工程”要求在各种复杂的场景下，比如交通路口、地铁站出入口、公交车站、火车站出入口、广场、商场、医院等人流量较大的室外场景，都能尽量完整、准确地识别人脸信息，并与重点人员库实时比对，产生告警，这样就可以实现对犯罪嫌疑人进行全城布控的效果。
云天励飞AI+新警务，让城市更安全
在落地安防的创业队伍中，云天励飞是较早的一支。最早被众人所知是2017年春节前夕在15个小时内帮助民警解救被拐卖儿童的案例。在此之前，云天励飞已扎根安防两年多。具体到这起案件，缘起深圳一名3岁的小男孩被拐卖，接到报警后的一个小时内，民警运用云天励飞的“深目”动态人像识别系统对犯罪嫌疑人的身份和轨迹进行快速落地，并赶在除夕凌晨将这名小男孩从武昌火车站解救回来。
“深目”是云天励飞通过“芯片+视觉+机器学习”跨界创新的结果之一，它能实施大规模的人像信息累积、布控、检索和数据挖掘，率先实现“亿万人脸，秒级定位”，也突破人工智能大规模产业化的瓶颈。
2015年产品研发后成功后，云天励飞与深圳龙岗警方就开始了合作，在当地包括地铁口、火车站、城中村、商超等场所建设“深目”系统。
从建设108路人像识别前端开始，三年多时间里，云天励飞“深目”在全国和东南亚等80多个城市已建设在线智能前端设备30000多路，动态人像数据量达200亿+，协助警方破案10000多起，找回走失儿童和老人160多名。目前，“深目”已在机场、公交、地铁、口岸、社区、校园、工地等有成熟地落地应用，助力城市安全。
人脸识别技术方面，云天励飞已经完成动态多场景鲁棒识别，利用最新的对抗学习技术让复杂场景下的识别率达到国际领先水平。针对动态人脸识别应用场景和高精度算法优化，云天励飞可以实现高能低耗，满足专业、复杂监控场景下的动态人脸识别准确度要求。由于自主研发的神经网络处理器的加持，已经能够使用单个嵌入式设备完成百万级以上的识别任务。
未来，云天励飞将以动态人像为核心，持续推动视觉智能领域识别算法优化，加快高性能人工智能芯片研发，全面构建起具有信息快速获取能力和深度数据挖掘能力的高精度视觉智能系统，重点面向“AI+新警务”“AI+新商业”等领域，构筑物理世界的信息结构化。
多模态高通量数据将促进人工智能发展
人工智能这几年虽然得到了快速发展，但仍然是一门新兴的技术。芯片、算法、数据作为人工智能发展的三大核心要素，也是决定人工智能企业将来能否在激烈竞争中长久生存并持续发展的“法宝”。
芯片是躯体，芯片的算力是推动AI发展的关键因素之一，未来谁拥有更低功耗、更低成本、更高效的AI芯片，谁就有机会掌控未来AI战场的主导权。AI芯片包括场景、架构和安全三大要素。其中，场景涉及安防、医疗、制造、零售等，但实际上很难找到一个适合上述多种不同场景通用的AI芯片，即便使用通用芯片，算法需要迁就现有的芯片的算力和带宽，就需要在算法性能和运行速度间进行折中和取舍，难以获得最佳效果；架构方面，AI芯片要适应不断演进的算法，这就要求其具有一定的通用性和灵活性，同时要与应用场景相结合；安全方面，要考虑数据隐私、模型安全、传输安全以及密码安全等问题。不同于欧美国家在通用芯片占据垄断地位，AI芯片在国内出现了百家争鸣的现象，其中也有不少创业公司已实现成功流片，并将量产。
云天励飞已成功流片的第二代人工智能芯片DeepEye 1000，是一颗专用深度学习神经网络处理器芯片，采用ASIP的设计架构，相比通用的CPU、GPU，具有高性能、低功耗的优势，单位性能提升20倍，能效提升100倍，系统时延降低200倍。同时，它采用异构计算多核SOC架构，集成多处理器单元，并行分布式处理与集中控制系统，指令级灵活，软件可编程，可广泛用于摄像头、机器人、无人机，以及智慧景。在安全方面，这款专用深度学习神经网络处理器芯片构建了软件安全、硬件安全以及增强硬件安全三层机制。在增强硬件安全层面，更是支持内存加扰、支持抗侧信道攻击等。
算法是灵魂，尤其是具有完全自主的深度学习原创算法，直接关系到团队能走多远，是否具有持续领先力。尤其是算法模型与硬件的适配能力，将决定产品的稳定性以及大规模部署和运行成本的可用性。此外，用于散发模型训练的数据来源，也将在很大程度上决定算法模型迭代的速度。
数据是营养，高质量的数据越多，算法越精炼。随着人工智能的技术发展和数据积累，单一维度的数据分析将无法满足公安侦查、破案、预警与决策等业务分析的需要，同时随着5G时代的来临，各种移动终端设备采集到的结构化、半结构化和非结构化数据通过物联网得以上传，使得数据呈现指数级的增长。
同时，数据会呈现出多模态高通量的形式，所关联的信息也会更加丰富，从视频、图像、声音、文本信息等多媒体数据，到动作、姿态、轨迹等人类行为数据，再到地理位置、温度、湿度等环境数据……通过对多模态高通量特征信息进行综合分析，可以识别犯罪嫌疑人在时间、空间、犯罪过程及人口特征方面的模式，为重大事件预警，为识别犯罪高风险人员、易受害群体、特定案件犯罪嫌疑人以及串并案提供决策依据。这将使得人工智能逐步由弱人工智能阶段向强人工智能阶段转变，并将推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，提升政府身体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的方式。