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在平安城市建設的大背景下，智慧安防成為眾多創新科技企業實現商業變現的領域。

據前瞻產業研究院發布的《中國安防行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2016年我國的安防企業約2．2萬家，行業規模約5740億元，預計2020年達到9952億元，復合增長率約為15％。一方面，“天網工程”“雪亮工程”等公共安防的需求不斷增加，安防的市場越來越大；另一方面，人工智能的加入，也讓這塊傳統的土壤更具生機。安防行業正呈現出前所未有的欣欣向榮之態。

但在智能化技術不斷發展的過程中，安防領域的市場逐漸向龍頭企業集中，現已形成以巨頭領跑，二、三梯隊奮起直追的格局。那么，中小型的二、三梯隊科創企業，如何才能找到“超車”的機會呢？

機會在機場、口岸、物流等安防領域的細分場景。這些場景就像“金芝麻”，難以被某一巨頭壟斷，同時又在安檢等安全保障環節上存在智慧化改造的迫切需求。但是這些細分場景的行業壁壘高、業務復雜，科創企業能否在這些場景中能找到“廣闊天地”？

中云智慧正是這些科創企業中“耕耘”的一員，中云智慧成立于2013年7月，專注于X光機圖像智能識別，利用人工智能與物聯網技術，為口岸、機場、交通物流等行業提供智慧安全解決方案。

深耕行業＋AI方向，全面布局三大行業應用

“新一輪人工智能浪潮將推動新一輪產業和技術變革，深遠影響未來人類社會，從工業革命，到IT 浪潮，再到互聯網時代，從云計算大數據到AIoT。探索新一代人工智能的各個應用場景，將重構社會經濟活動各環節以及各細分領域，推動產業、技術、業態、商業模式的多角度創新，各領域的需求朝智能化變革升級。從30年前的深藍計算機到Alpha Go，AI 深刻改變人類生產生活方式和思維模式，近年來人臉識別領域作為AI界的代表，誕生了多個獨角獸，也伴隨有很多AI隱形冠軍。X光圖像識別在國內外還是一個冷門的領域，行業壁壘深，技術難度大，不少AI頂尖高手和創業公司都望而卻步。”中云智慧的創始人兼CEO李新說。

2010年以來，隨著人工智能技術的逐漸成熟，一批AI企業扎堆成立，中云智慧的成立也與人工智能浪潮有著千絲萬縷的聯系。與中云智慧幾乎同一時期創立的AI企業，如格靈深瞳、曠視科技等，其業務都圍繞人臉識別這一熱門領域展開，而中云智慧卻選擇了“智能安檢”這一冷門市場。

李新告訴億歐，有人認為，企業選擇冷門市場是為了規避競爭，尋找藍海，但事實并非如此。

首先，藍海往往是“難”海，X光圖像智能安檢這一領域對技術的要求比人臉識別更高，“冷門”是因為智能安檢的數據獲取難、技術難度大，許多企業“望圖興嘆”。

其次，李新認為“所有的創業都是從行業中提煉出痛點與需求，并將其解決”，而安檢就是一個存在痛點和需求的行業。物品在通過安檢機器時，平均每個物體出現在屏幕上的時間大約是5－6秒，而工作人員只能在這短短的幾秒時間內判斷是否有違禁品，不僅效率低下，更重要的是對人員的專業素質要求很高。一旦有漏檢情況，很有可能產生巨大安全隱患。

如何提升安檢的效率？讓AI融入安檢是解決之道。

“以行業＋AI的方式，是最為可靠的一種模式。”李新說。自2003年參與部委課題捕捉到安檢的行業痛點，通過場景應用的深入了解發現可利用AI技術輔助解決這類行業需求問題，可研制智慧口岸與智慧機場、交通物流的各種智能軟硬件，從眾多的線下場景中打造智慧安全生態。

人工智能技術發展，需要巨量數據，更需要巨大算力。十多年前，技術并不成熟，計算力不夠，近年，GPU和很多算法技術開源，惠益全球，推進了AI科技的進步。

多年來，雖然人工智能的基礎理論基本穩定，但是它在細分領域工程化落地之路卻是漫長的。這個過程猶如熬中藥，需要慢慢調試來熟悉目標的每一個特征。只有通過長期的實踐，才能深刻了解具體應用場景的特殊性。比如，在行李的X光圖像中，物品的不規則形狀、顏色、數量以及互相遮擋，極大地增加讀取與分析的難度，從而使得行李的X光圖像識別應用只能慢慢推進。因此，多名業內專家認為，相對于對象特征大致固定的人臉識別，行李的X光圖像識別要困難得多。

中云智慧利用自身在模式識別、大數據、神經網絡與深度學習領域多年積累的技術，開發了自主知識產權的X光機圖像智能識別核心算法。同時根據不同的業務場景，通過多次技術迭代，克服了快速提取與分析數百種物品的數千萬個特征點的難關，建立了幾十類算法應用模型。正是因為這些長年積累的模型，中云智慧的智能識圖服務技術，識別速度只需50毫秒、而一般安檢員至少需要5－6s，從識別率和誤報率而言，AI已經超越普通安檢員水平。可以讓人類安檢員更加輕松舒適。因為積累了多年人工智能等獨特技術優勢和細分領域數據，中云智慧成為了國內AI視覺技術商業化先導企業。