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安防AI測溫產業:日供百套設備,單臺報價過萬

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原標題:摸底安防系「最熱」AI測溫產業:日供百套設備,單臺報價過萬 | AI 戰疫)

返工潮人流涌動,站好溫控第一道崗,成為疫情狙擊戰的關鍵。

疫情當下,同時也是春節假期,安防企業戰隊「逆流而上」,在政府的協同下,AI 測溫項目有效規模化:快速完成算法研發,解決供應鏈問題,實現落地驗證……一場場緊急馳援的 AI 戰疫故事陸續上演。

然而,在這場大考中,供應鏈短缺、開工日期一延再延,為 AI 測溫儀的實際落地帶來了不小挑戰,一面是公衛設施的迫切需求,一面是疫情的重重客觀限制,AI 測溫儀的實際落地情況如何?又將在2020年里為安防行業帶來哪些新機遇?

新場景下的應急需求

安防AI測溫產業:日供百套設備,單臺報價過萬

如果你已經踏上返程的歸途,經過火車站、機場以及地鐵站等交通樞紐,一定不難發現,安檢口周圍多了一臺攝像機。

沒錯,這就是一套 AI 體溫檢測儀,一臺三腳架、一臺攝像機、一臺筆記本拼湊起了它的基本形態。

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。

如何保證既保證高效通行,又實現精準測溫,是新一代「安防+AI」企業攻關疫情的命題。

百度,年廿九啟動 AI 測溫研發工作,多個部門近百人作戰,夕夜當天完成了針對此次疫情的口罩佩戴監測模型,3天內完成了從視頻數據樣本采集到檢測模型構建等基礎研發工作,緊接著大年初四在北京清河火車站試點部署,迎接返京客流高峰。

曠視,CEO 印奇親自掛帥,緊急成立百余人工作小組,大年三十完成 AI 測溫的初步設計方案,大年初三前完成篩查系統的算法開發和內部調試,經過10余天的連夜奮戰,整套系統2月4日正式上線。

一同在戰斗的還有格靈深瞳,大年初二北京市科委的一通緊急研發電話,與 CEO 趙勇的想法不謀而合,30余人的攻堅小組迅速成立,短短8天研發出 AI 測溫系統,產品初八已在北京西站「上崗」。

據機器之心了解,為了趕工 AI 測溫項目,不少員工直接吃住在公司,有的每天睡眠僅2~3小時……目前,無論百度、商湯、曠視、格靈深瞳,還是高德紅外、海康威視、大華、宇視等公司,均推出 AI 紅外測溫產品。

從市面落地方案來看,行業多采用紅外/可見光雙傳感器,結合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人臉(多為額頭)的溫度。

這背后所涉及的戴口罩下的人臉識別、ReID(行人再識別),以及兩個攝像頭間的校準等細節問題直接影響各家方案的效果。

安防AI測溫產業:日供百套設備,單臺報價過萬

從行業對 AI 測溫產品的定位來看,它所扮演的價值仍為初篩,對于疑似高溫人員,仍需人工二次測溫驗證。

之所以定位為初篩,一方面初篩+復檢可以從流程上增強安全性;另一方面受限于產品精度、復雜環境,對產品可用性也帶來一定影響。

在機場、火車站等人流密集場景,一旦人群處于攝像機視野之外,則無法進行體溫檢測。因此在 AI 測溫產品部署時,也需要進行一定的人員引導,或者通過隔離帶設置出入口,保證測溫不遺漏。

當然,快速上馬的初篩方案仍存在一定限制。

各家在技術以及工程化上的差異,帶來不同層次的溫度誤差,盡管多數方案的誤差在±0.3℃,但有的產品誤差仍達±0.4℃、±0.5℃,這對于可用性將帶來一定影響。再加上紅外傳感器的工作溫度往往在0~50℃,溫度過高或過低都會影響測溫準確度,因此冬天的北方地區,室外可能并非 AI 測溫設備理想的落地場景。

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。

格靈深瞳產品總監陳天博也表示,通過公司測試,AI 測溫系統具備與額溫槍同等效果。在他看來,一個好的 AI 紅外測溫方案至少要滿足3個條件:

· 第一是測溫精度要高,

· 第二要以無感、非接觸、無需配合的方式滿足高人流量通行,

· 第三易用性要強,可以簡單直觀供安保人員使用。

一旦一個要素不具備,就可能會增加疫情擴散的風險。

與此同時,AI 測溫方案也開始擴散到樓宇、閘機、門禁等低流量的出入口場景中。除了同步推進的商湯、曠視、格靈深瞳等公司外,創新奇智、宇泛智能等公司也推出具備 AI 測溫功能的人臉門禁系統。

作為社區管控的一環,此類產品固然有價值,但存在一個明顯的問題,戴口罩下的人臉識別率不足。

曠視的 AI 測溫產品目前尚不支持戴口罩下的人臉識別,其解釋到,「本次通過 AI 圖像技術+遠程測溫,核心是為了在大人流情況下遠程完成較準確的體溫測試」。

商湯科技稱,在人員戴口罩的情況下,露出50% 鼻梁時人臉識別準確率可達85%。一些門禁廠商盡管加入了紅外測溫模塊,但并不支持戴口罩下的人臉識別,仍需去掉口罩「刷臉」,或配合門禁卡通行。可見初篩背后,仍存在一些技術瓶頸。

供應鏈的掣肘

疫情之下,工廠停工,物流停運,不僅核心的紅外傳感器短缺,就連一些配件都難以找到,安防企業遭遇了非技術問題,在各地政府的協助下,才邁出試點這一步。

大年初四(1月28日)以來,安防企業相繼推動 AI 測溫方案的試點落地,百度在北京市清河站投入試點,曠視在北京市海淀政務大廳和牡丹園地鐵站展開試點,格靈深瞳在北京西站投入使用。

經過數天試點,2月3日前后,各家 AI 測溫系統相繼正式運營。結合各家公布的數據來看,每秒可高速檢測15~20人,一分鐘可實現200~300人的測溫通行。

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曠視稱,自2月4日至2月10日,其 AI 測溫系統累計上線6天,實際測溫總數近5000名,其中2月10日北京復工首日實測2000余名。AI 已開始有力支撐復工潮。

與返工潮相伴而來的是,各級政府單位、公共部門對 AI 測溫設備的迫切需求。然而另一端是疫情加春節停工帶來嚴重的供應鏈短缺,核心的紅外傳感器已被政府納入「戰時物資」,優先供給疫區,其次是政府、公共部門,最后才是企業。

格靈深瞳產品總監陳天博稱,在政府的幫助下,AI 測溫設備已經實現量產,目前每天供給大約50套,2月13日以后每天供給可達80~100套。除了北京地區,很多外省市也提出了需求,公司會優先供給政府等公共部門。

為了縮短產品供給時間,安防企業干上了「快遞員」。

陳天博稱,北京市內公司直接派車運送,運維人員也跟著,送到就趕緊安裝,外地才發航空。

「現在落地速度基本是以小時為單位,今天早上(2月8日)還在勁松地鐵站(部署),11點又在小營地鐵站(部署),然后馬不停蹄趕往下一個地方。」他近一步說道。

與此同時,由于供應鏈短缺,企業很難直接拿到紅外傳感器等核心部件,導致 AI 測溫刷臉門禁等產品仍處于試點或供應短缺狀態。

創新奇智稱,目前其 AI 測溫門禁一體機已在一些政府相關部門試用,很多政企客戶有購買興趣,但由于疫情帶來的供應鏈吃緊,產品上量仍需一段時間。

安防廠商宇泛智能的一位銷售經理稱,關于測溫組件,國內公司給到的交貨周期都在6周以上。

AI 測溫將成常規?

經此一役后,行業有一種聲音,AI 體溫檢測會成為一項基礎服務。

百度稱,疫情結束后,AI 測溫系統仍可部署在交通站點、醫療機構、各類服務中心等人員密集場所,用以針對進出人員體溫的快速檢測,長期來看人群密集場所會更重視相關能力建設。

格靈深瞳產品總監陳天博談道,在研發 AI 測溫設備的同時,公司也將 AI 測溫能力延伸到既有的行業場景中,比如刷臉門禁、樓宇梯控,迭代現有產品。

安防AI測溫產業:日供百套設備,單臺報價過萬

但當下由于疫情管控帶來需求的緊迫感,核心供應鏈緊缺,以及 AI 測溫設備主要供給政府等公共部門,成本成了被忽視的問題。

市面用于機場、火車站、地鐵站等高流量的 AI 測溫設備售價往往萬元起步,就連整合進刷臉門禁中的設備都需要萬元級別。

宇泛智能一位銷售經理稱,帶 AI 測溫的人臉識別閘機軟硬件總報價要1.2萬元。而其普通刷臉閘機僅需兩三千元,價格高出數倍。

創新奇智也表示,目前各種元器件,特別是紅外測溫器件緊缺,綜合來看,萬元級別已是合理的售價。

如果 AI 測溫成為一項基礎服務,如此高的價格將成為其規模落地的關鍵問題。

這不僅與當下供應鏈短缺有關,更與方案本身有關。比如為了保證紅外熱成像的精度,曠視、大華均采用「黑體」方案,通過黑體的實時測溫矯正保證相機測溫精度,但這種物理實現方式往往成本較高。

相比之下,商湯、格靈深瞳則采用了非黑體方案。陳天博稱,其結合紅外熱成像儀測量溫度、環境溫度、人體溫度以及人臉溫度,形成一套獨有的算法,也可以將精度控制在±0.3℃。以軟件的方式保證精度,隨著市場的擴展,或將有利于形成更具競爭力的價格。

價格之外,隨著越來越多的 AI 測溫方案出現,或整合進既有的產品,行業一哄而上的現象已然出現,但是否每個場景都需要此類產品?什么才是真需求?行業應該更理性看待疫情催生的「新機遇」。

更有傳言稱,一些廠家將工業紅外傳感器用到人體測溫上,行業亂象已然呈現。

加速「AI 安防」分化

AI 紅外測溫儀、防疫外呼機器人、針對新冠肺炎的 AI 診斷系統、消毒機器人、防疫無人機……AI 正在疫情中扮演重要角色。

回過頭來看,疫情更像是技術的練兵場,它考驗的是針對特定問題的算法開發、方案快速遷移、供應鏈整合以及部署落地能力,考驗的是 AI 企業的綜合能力。

盡管并非重災區,疫情也不同程度上影響 AI 公司的業務進展。而在疫情之下,誰能夠快速開發出真正解決問題,經受市場考驗的產品,而非盲目蹭熱點,才能在行業競爭中占據有利地位。以此來看,疫情一定程度或將加速 AI 企業間的分化。

回到 AI 測溫產品中,除了 AI 公司參與外,還有許多安防企業的身影,海康威視、大華、宇視均亮相了智能測溫系統,并且落地體量更廣。其供應鏈整合能力與渠道能力,又是 AI 公司有待加強的方向。

日益成熟的人工智能,正成為抗擊新冠肺炎疫情戰線上一群特別的「逆行者」。

無論是加速前期的疫情科研攻關,還是協助一線的疫情診療和現場防控,以及后端的信息化平臺搭建,都已經出現了人工智能技術和解決方案的身影,并且取得了實際效果。

機器之心特設「AI 戰疫專題報道」,跟蹤人工智能技術應用抗疫現場的最新進展及效果,聚焦人工智能工作者英勇抗疫故事。

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