百度“度目”系列视觉硬件发布，加大安防布局

    【CPS中安网 cps.com.cn】近两年安防行业内，人脸识别相关应用快速发展，大范围落地, 相关产品在各类展会和报道中已经屡见不鲜；然而，CPS中安网在制作《中国安防人工智能发展产业指南》的调研工作期间了解到，实际项目中“智能IPC”、“分析盒子”等前端智能设备落地比例不足50%。

　　目前，智能化安防产品落地难的主要原因在于应用成本高企和需求碎片化：一方面产品智能化所需要的技术并未达普惠程度，对产品进行智能化升级会使成本上升。另一方面安防涉及公安、交通、司法、金融、文教等多个行业，各行业需求各有差异，难以统一。

　　在人脸识别技术逐步同质化的大背景下，相关产品需要进一步更精细化地匹配应用场景，同时降低应用成本。

　　日前，百度发布了“度目”系列产品，四款产品分别针对目前人脸识别主要的应用场景，具有很强的代表性。同时“度目”系列产品在形态和应用场景上也有所区分：

　　人脸套件H1

　　百度的人脸套件H1配置为：海思3516DV300编解码芯片，2GB内存，8GB存储，支持有线/无线网络，双索尼RGB+IR传感器、HDMI及USB等接口。硬件规格方面采用了中端配置，并具有一定可扩展性。H1能实现全流程150ms识别，支持20w底库。套件既预设了标准化应用开发，也为厂家预留了更换logo、换提示音等自定义业务接口。

　　H1预设的应用场景为智慧社区、智慧园区。通常此类场景的产品开发集成需要经过算法、主板、镜头选型，配件适配、功能开发等多个步骤，H1套件的出现可以缩减流程，减少硬件投入和时间成本。

　　AI模组C1

　　C1镜头模组配置上同样使用3516DV300 方案和索尼传感器，内存2GB，同时体积大幅度缩小。在功能上，度目AI镜头模组-C1一方面具有镜头一体化特征，自带人脸全套算法、驾驶行为分析算法，具备双目镜头能力；另一方面，能够实现跨平台开发，支持标准JSON数据输出和丰富的串口支持，整体来说应用复杂度较低。

　　C1镜头模组针对的应用场景是驾驶场景的监控和行为分析：AI镜头可以识别抽烟、疲劳驾驶、接打电话、饮水进食等行为活动，并可以将信息反馈给管理部门，帮助网约车、出租车等营运车辆以更安全的方式行驶，同时协助监管部门更有力地进行监督。

　　分析盒子B1

　　B1分析盒子支持4-8路1080p输入，30人同屏抓拍，视频流人脸识别，1：1及1：N人脸检索。同时B1也支持HTTP访问，并支持可视化配置和众多外设接口，可二次开发，具备良好的扩展性。

　　B1分析盒子针对的是安防摄像头利旧场景，对于已有摄像头进行AI能力赋能。B1配备了高端的海思HI3559AV100芯片，支持30万底库，可实现最高8路视频的智能化应用，替代小型服务器方案。

　　分人脸相机VH01

　　人脸抓拍机VH01定位于多功能室内监控，软硬件规格上同样是强大且开放。支持高清HDR画面获取，也支持逆光、低光照、光线变化等场景抓拍，人脸去重、检测追踪、30人同屏和区域设置都不在话下，想要更好的画面也能自己换镜头。

　　同时VH01支持接入包括百度大脑云服务，或是私有化离线在内的多种部署方式，一样具备灵活可扩展的特性。百度还将提供云端固件升级能力，以推送方式升级人脸识别技术能力。

　　VH01主打应用场景，除了常规的人脸抓拍机使用场景，还包括新零售客群分析等场景。使用者可以通过将抓拍的照片流发至百度大脑人脸云服务系统进行云端处理和分析；也可以将百度大脑人脸处理包进行离线部署，实现抓拍和客群分析。

　　人脸识别门槛和成本进一步降低

　　总体来看，人脸识别经历近两年的发展，普及程度有着非常大的提升。

　　百度此次围绕人脸识别功能发布的系列产品，从配置来看覆盖的是中低端需求，最高配的使用3559A的B1盒子只做到4—8路1080p，同时向下甚至照顾到了对价格极度敏感的厂商，以模组形式提供AI赋能（AI模组C1）。

　　一方面，人脸识别不再是“黑科技”，人脸识别算法也不再需要高端的芯片提供算力支持才能实现，整体实现成本已经显著降低；另一方面，在芯片等硬件上投入的降低，会使得总体成本下降，能够进一步使人脸识别技术下沉至更多场景和设备。

　　本次百度发布“度目”系列的重点，并不在于四款硬件产品本身，也不在于提供的人脸识别软件和算法。

　　在发布会中，百度多次强调了自身产品在硬件投入和开发上的简化效果，软件方面从UI图标到底层逻辑的预设完整性，甚至在一定程度上可以使用预设UI和应用直接投入生产环境。

　　因此，与其说百度希望降低人脸识别的门槛和成本，不如说百度希望人脸识别“无门槛”。

　　不难理解，百度跨界安防圈，倚赖的仍是其互联网行业的积累和优势。这四款产品定位非常有代表性和针对性，分别应对着门禁考勤、公安利旧、新零售以及碎片化等方面的需求。但相对于产品而言，百度的更具优势的领域其实是生态。

　　对于软硬一体化设备的发布初衷，百度解释得非常明白——为了规模化。现在市场上人脸识别功能遍地可见，但背后的硬件、软件来源五花八门。

　　在硬件环节进行通用化、统一化，对于行业而言有助于硬件标准的建立；对百度自身而言，也能够更加便利地提供百度大脑算力及相关服务，以及后续的软件升级。

　　另外，完善自身在安防+AIoT布局的同时，百度也希望让企业、开发者更聚焦上层业务，减少在软硬件开发上的投入。

　　此前发布会上，百度明确表示硬件产品购买后，企业和开发者将获得内置离线SDK、软件、永久授权，并且将获得免费的后续升级。

　　近期，旷视天元框架、华为MindSpore框架相继开源，加上百度此次发布度目系列产品，再次显示出“安防+AI”底层软硬件计算基础设施的成熟，以及厂商对生态建设的布局力度加大，以及对上层应用创新的需求加剧。

　　这也侧面印证了人脸识别经历过爆发期之后逐渐出现了技术同质化，厂家开始深耕下探底层基础设施，以及进行服务创新方面的转型和升级。

　　发布视觉硬件并非百度入局安防的首次尝试。2014百度就曾经推出过民用安防产品；2016年为推动全国智慧城市建设，百度开放云BOS技术获得了落地应用；2017年6月，百度携手南航在河南南阳姜营机场实现人脸识别技术的落地。

　　截止目前，百度AI开放平台页面中有多个应用都涉及人脸识别相关技术，并且提供了完整易用的系统化解决方案。

对于百度而言，以人脸识别技术为基础进入安防行业其有三点优势：

　　大规模人脸检索: 支持百万量级人脸库检索，检索速度业内领先，可应对各种业务需求；

　　识别精度高: 技术方面领先，识别准确率超过99%，识别效果领先；

　　完善的解决方案: 提供适配具体场景的完整解决方案，行业和场景覆盖全面。

　　但传统安企在行业已深耕多年，自己的硬件跑自己的算法，从前端到后台都积累了大量的数据和经验。

　　新闯入的互联网竞争者想要获得市场份额，仅仅在软件上有能力、有优势并不足够，还要在底层基础设施上获得规模。而百度目前所欠缺的就是基础设施方面的积累和稳定的公安客户资源。

　　作为新晋互联网跨界玩家而言，百度在技术、资金、人才方面都只强不弱，要立足于安防+AIoT领域，布局典型应用场景的设备入口无疑是良好的起始和开端；同时，百度的AI技术也可以通过硬件技术更好地帮助企业和开发者缩短开发和部署流程，加速产业的智能化和应用的创新。

　　对于安防企业来说，百度等互联网企业的进入也并非完全是负面的。新的对手将会带来技、商业模式的竞争和创新，也将更好地激发市场的活力，从而让整个行业的保持旺盛的生命力。 

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