得以預見的是未來幾年，安防行業將向規模化、自動化、智能化轉型升級。

自上世紀五十年代在達特茅斯會議確立人工智能的概念以來，雖然已歷經近70年的發展，時至今日，人類似乎依然未能擺脫關于人工智能的困惑：它究竟是為了服務于人類未來的幫手，還是取代人類勞動、控制人類行為的兇手？

說起人工智能的發展史，自其1956年被正式定義以來，已經度過了風風雨雨七十載。的確，長久以來人類對于人工智能的研究尚停留在實驗室階段，就像一個尚在襁褓中的嬰兒等待著成長，又似一個高不可攀的亭臺：存在，但卻遙遠。

直至深度學習（DeepMind）的人工智能系統阿爾法狗（AlphaGo）在2016年對戰韓國棋王李世乭中獲勝，人工智能似乎才開始迎來了其大爆發的時代，或是——疾風之口。

爆發式發展

從2012年大量CV初創公司開始涌入安防市場起，人工智能、深度學習技術運用于安防行業已經成為行業趨勢。與此同時，天網工程和雪亮工程等國家政策整體推動了AI在安防行業的發展。如果說資本的注入和政府的扶持只是外在推動力的話，那么安防產業本身對于智能化的強烈需求則是使其成為國內AI企業落地首選的核心內力。

智能安防的概念被媒體、行業和資本大面積提及，還是在2016年。彼時起，AI技術在安防市場上得到了大規模落地與應用，應用場景也得到的極大的拓展，由最開始聚焦的公安、交通、銀行等業務逐漸向其他行業拓展。于某種程度而言，可以說是人工智能推動了傳統安防產業進化和革新。

互聯網爆發式增長的十年間，除了為大眾生活帶來了極大的快捷與便利之外，更帶來了海量影像信息和安全隱患。傳統安防疲于應對，不僅識別準確度、效率遠遠不夠，其可應用的領域也十分局限。已經不能完全滿足人們對于安防準確度、廣泛程度和效率的需求。

伴隨著AI技術的普及傳統安防被徹底的拔高了一籌，從一開始便落實到實際產品需求上。人工智能的相關發展報告指出，算法、算力、數據作為AI＋安防發展的三大要素，在產品落地上主要體現在視頻結構化（對視頻數據的識別和提取）、生物識別（指紋識別、人臉識別等）、物體特征識別（車牌識別系統）。得以預見的是未來幾年，安防行業將向規模化、自動化、智能化轉型升級。

智能化技術的不斷完善，使得主動應用和事前預警逐漸普及；人臉識別、異常行為分析、人數計數、音頻檢測等智能化應用明顯顯示出安防將從事后查證向事前預警前移的趨勢，這些應用可以有效預防各類事件的發生，并且全面提升了事后處理的效率和質量。安防從傳統模式大踏步邁入智能新時代，“事后追溯”、“人防”為主升級為“實時監管”與事前預防。

而在安防領域中引入和使用AI取得了“肉眼可見”的良好效果，使中國城市的安全屬性有了大幅度地提升。根據Numbeo安防安全值來看，中國區域的犯罪指數從2015年的41．75降低到2017年的33．90。與加拿大、德國等發達國家處在同一水平，領先于美國、俄羅斯等同級別國土面積大國。

入局高門檻

即便人工智能未來看似一片大好，然而不可忽視的是，目前該領域的行業入門門檻依舊很高，幾乎所有團隊都孵化自知名大學教研室或由知名教授帶領。在北京，國內較有代表性的AI企業商湯科技團隊孵化自湯曉鷗博士帶領的香港中文大學教研團隊；而在成都，由申恒濤教授帶領的考拉悠然團隊所進行的同樣是具備世界先進的技術‘多模態識別’——通過對多媒體檢索、人工智能、計算機視覺、虛擬現實、大數據等領域的前沿研究，來實現對大媒體數據的快速獲取、管理、索引、搜索、識別、認知、可視化等，從而獲取大媒體數據的巨大價值。

值得一提的是，申恒濤教授除了是考拉悠然團隊的創始人以外，也是電子科技大學計算機學院院長、教授，以及澳洲昆士蘭大學的終身榮譽教授。

事實上正是由于AI行業對從業者的高門檻以及本身專業人才稀缺，才造就了2016年開始對人工智能相關人才的哄搶情況。最夸張的時候，應屆畢業生也能輕松拿到逾50萬元的年薪。這對于薪資水平相對較高的互聯網行業來說，依然可以稱得上是一份夸張的offer。當然擁有了高端技術人才不代表一定能成長為行業獨角獸玩家，能走的更高更遠的團隊，總是帶著一些特別的屬性或是特點。

在考拉悠然團隊的申恒濤看來，對于人工智能初創企業來說，核心團隊和技術人才是最寶貴的：“AI人才需要長時間鍛煉積累，研究才能深入。”

對于申恒濤來說，自己進入人工智能領域帶著一些幸運的偶然與學術的必然。早在1999年谷歌才剛剛成立不久的，申恒濤就進入圖片檢索和識別領域研究。其大學本科的畢業論文就是關于互聯網圖片搜索，在博士期間也一直在當時非常前沿的圖像搜索檢索和數據管理領域。

18歲那年拿到新加坡教育部獎學金后，申恒濤開始在新加坡國立大學開始學習計算機，令他未想到的是，自己第一次接觸互聯網就將行走在人工智能研究的前沿。直至后來博士畢業后欣然去往澳洲，并在34歲就成為澳大利亞昆士蘭大學最年輕的教授之一， 申恒濤都一直在人工智能和大媒體領域。

雖然做學術是他所愿，但申恒濤卻時常有“一眼望到頭的乏味感”。加之其在2007年帶領當時的團隊創造了世界上首個“近重復視頻監測系統UQLips”，并獲得國際一線資本青睞的經歷，使其產生了另外一種思考。“以往做學術就只是做學術，更多的著眼于技術上的重大突破或是論文的發表上。但這次的經歷卻讓我覺得，如果能把這些國際領先的技術，應用實踐到生活中的各個業務場景中，將會是一件極有意義的事情。當然那次我也是運氣不好，正好遇到了2008年全球金融危機，原本談好的融資泡湯了。”

轉機發生在2014年，那時候36歲的申恒濤入選了國家創新類“千人計劃”，國內多家高校向其拋來橄欖枝。作為一個土生土長的山東人，申恒濤卻選擇了從未到過的成都，成為了電子科技大學計算機學院的院長。

談及為何選擇成都，申恒濤半開玩笑的表示雖然文化、學術以及城市環境等等都是他所考慮的諸多因素之一，但其中一定有“好吃好玩，愜意悠然”這一條。“當然的確是放棄了許多，除了已經在澳洲穩定優渥的生活，更重要的是對家人的陪伴。但無論是回國還是創業都是令人興奮且有意義的，我也相信我們正在做的事情，未來一定是能改變行業甚至改變世界的。”

十余年積累下來，當大媒體開始炙手可熱時，申恒濤已手握豐厚的成果和轉化的優勢。組建頂級團隊似乎反倒成了理所當然的一件事，在考拉悠然核心團隊中的大部分人，都是跟著申恒濤從澳大利亞回來的計算機專業博士。截至目前，這支年輕的團隊已在世界頂級期刊上發表論文140余篇，獲得了近10項國際會議最佳論文獎。

安全和落地

至少目前為止，人工智能依然屬于高技術門檻的創業，但依然有不少AI噱頭充斥市場。如何將國際先進技術真正切實有效的落地應用到實踐中，真正做到‘科技改變生活’是行業從業者需要認真思考的事情。

現在人工智能技術不停地被產業需求推動向前。在AI技術如何落地上，申恒濤教授和其團隊有自己的想法。目前大多數AI+安防公司仍在人臉識別方向膠著，而考拉悠然已具備能為用戶提供“多模態識別＋數據融合”的更優勢的整體解決方案。即融合行為識別、人臉識別、聲紋識別、圖片識別、視頻識別等多種識別方式，進行綜合分析應用。

考拉悠然針對公安、校園、小區三個場景，分別推出了：考拉警用實戰平臺、考拉校園安全衛士、考拉物業門禁安防一體化平臺等三款核心產品，并于今年實現了商業化落地。對應三個方向及三款產品分別與成都市成華區公安局成立聯合實驗室、電子科技大學及北京泛海、首開、鑫苑等小區實現合作，共同推進產業化落地。

結合前文所提到的多模態識別技術，考拉悠然同時融合大數據分析技術，自主研發了“考拉大腦”AI平臺。實現實時人車軌跡追蹤、跨模態檢測識別分析、視頻內容精準搜索、異常行為及事件的識別預警等同時，期望做到積木式，零門檻和可拓展的智能平臺。

申恒濤表示，現在仍在追求兩個目標，其一能持續深耕，在學術上保持國際頂尖水平；其二讓科研成果不僅僅是停留在研究和實驗室階段，希望能更多地貼近社會和普通人的生活，將頂尖的技術應用到實踐。據了解，考拉悠然團隊已在7月完成了千萬級的Pre－A輪融資，并已經開始進入下一輪融資。