說起安防系統，很多人的腦海中會先冒出“監控攝像頭”，“電子門禁”等字眼，而隨著人工智能的加速發展，傳統的安防系統短板也在逐漸暴露，越來越多的新功能開始被需要：人臉識別、車輛檢測、夜間識別等等，而我們小時候幻想過的機器人站崗的場景，也正在逐漸變成現實……

智能安防在身邊

誰都沒有想到，一場疫情加速了“AI測溫”的需求量。年后當數以萬計的在外務工者踏上返程，經過火車站、機場及地鐵站等交通樞紐，會發現安檢口附近多了一臺“攝像機”。這便是一套AI體溫檢測儀，由一臺三腳架、一臺攝像機和一臺筆記本組成，每一位行人經過時，顯示屏上都會呈現他的溫度，檢測溫度正常可以實現無感通過，一旦檢測到疑似高溫行人，系統會自動報警，再由安保人員進行二次測溫。

為有效應對高人流量的防疫與測溫需求，AI測溫項目有著紅外與人工智能技術的雙向加持：紅外技術保證遠距離非接觸時測溫的需求，計算機視覺技術則通過精準識別人員額頭部位以實現快速定位。大多數AI測溫項目都結合了紅外熱成像和人臉識別，以非接觸的方式實現多目標溫度篩查，測溫精度多在±0.3℃。

從技術邏輯上來說，它需要AI算法來做人像的識別和追蹤，即在攝像頭畫面中準確定位每一張人臉，然后結合紅外溫度點陣計算出額頭的溫度。盡管無法取代人工，但AI測溫產品的價值依然重要。在高人流量場景，近距離安檢本身就存在很大風險，一旦造成人群擠壓風險會更大，通過體溫初篩也可以減輕安保人員的工作壓力。

除了疫情以來大火的AI測溫項目，監控報警系統也是我們日常生活中最有可能接觸到的智能安防成員，無論是智能攝像機還是智能門鈴或者是智能防火墻，都是朝著視覺、觸覺、聽覺、嗅覺等感知能力努力的，他們大多在人臉識別技術上高度重合，但不同場景的產品需求略有不同。這些產品大多數是通過對人臉人形抓拍、車輛識別等視頻分析提供結構化的視頻存儲，多用于事后查證。

更“賽博朋克”的智能安防

與上邊介紹的智能安防成員相比，安保機器人的作用就更突出在“有人看守”了。人工智能系統使它們在工作時不會感到疲倦或無聊，流媒體視頻使它們能夠呈現監視范圍內的一切動態，從而讓其他人快速趕到現場。它們能照看商店、監獄、學校。人工智能、流媒體視頻和其他互聯技術創造了一種可以全天24小時工作，在黑暗中也能看眼觀六路，耳聽八方的安保人員。使用機器人進行監控是一種較新的趨勢，而且這種趨勢在世界各地都在上升。僅在美國，2018年這些機器人的市場就達到21.1億美元，并且根據一份報告預計，這個市場到2024年將達到33.3億美元。

它們運用各種互聯技術來巡邏、通信、記錄，甚至追蹤入侵者。LIDAR;攝像和攝影;人工智能與機器學習;即時定位與地圖構建（SLAM）;傳感器;物聯網;全球定位系統：這些數字警衛包含了安保人員所需的一切東西。在某些特定的場景下，機器人警衛的表現超過了人類。

為了讓安保機器人啟動并運行，人類需要為機器人的工作地點和工作方式創建策略和參數。在人工智能和圖像識別軟件的幫助下，機器人將探索待巡邏的空間。或許借助于一種不斷旋轉的光探測和測距（LIDAR）傳感器，機器人能繪制出房間及房間內的一切物體的輪廓。然后，人類保安在地圖上選擇巡邏點，機器人以重復模式從一個點移動到另一個點，同時不斷地掃描該區域。機器人不僅可以使用LIDAR和攝像機，還可以使用熱成像攝影機，使它和監控機器人的人能夠在黑暗中看到物體。

在整個巡邏過程中，機器人利用其人工智能和機器學習算法來標記它看到的一切。人工智能數據庫和圖像識別軟件正在不斷發展，以識別更多東西：動物、車輛、人類，甚至是特定的面孔。

智能安防并非完美，軟肋在于數據存儲

目前對智能安防產業而言，很大的挑戰在于數據存儲方面。可想而知的是，隨著機器人制造商對機器人監控、內存和存儲技術的改進，這些對于實時流媒體視頻、人工智能和其他支持滾動巡警的功能來說已經至關重要的技術將會繼續增長。例如，對于無縫、連續的視頻流，5G蜂窩技術將至關重要，因為與目前的雙車道公路數據傳輸相比，5G蜂窩技術廣闊的帶寬創造了一條真正的信息高速公路。所有這些信息都需要更快的處理，以避免可能會導致記錄中的像素化或空白的“瓶頸”。而且，在時間緊迫的情況下，立即訪問視頻和其他大型文件可能需要將其存儲在靠近機器的“邊緣”上，或者存儲在設備、可移動卡、驅動器、本地計算機中。

目前正在發展的新興技術，無一例外都提升了我們生活的舒適度。知道商場里有一個安全機器人，我們可能也會感覺更自在，雖然我們并不知道未來會怎樣，但機器人肯定會成為其中的一部分。
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