Jiadu Xintai Technology Co., Ltd. 袁明仁
- AI・ビッグデータ時代、スマートシティ構築におけるインテリジェントセキュリティの開発状況
スマートシティとは、ICT（情報通信技術）を駆使し、都市の基幹システムでさまざまな情報を認識・分析・統合・処理し、都市計画・建設・運営管理におけるさまざまなニーズにインテリジェントに対応する新たなモデルのことです。スマート セキュリティはスマート シティ建設の重要な部分です。国家スマート シティ建設の加速と、AI、クラウド コンピューティング、IoT、データ分析とマイニングなどのテクノロジーの徹底的な開発と強化に伴い、従来の公共セキュリティの問題点の多くが徐々に改善され、セキュリティ システムは徐々にインテリジェントになってきています。また、国民の経済水準の向上に伴い、一般住民や家族、中小企業などからのセキュリティ製品に対する新たな需要が消費者安全を推進する新たな力となっており、例えば民間監視市場では、一般住民が自らの生命や財産の安全を守るためにさまざまな監視機器を設置し始めています。関連統計によると、2018年現在、我が国のセキュリティ市場規模は着実に成長し、市場規模は6600億元に達しており、そのうちインテリジェントセキュリティ産業の市場規模は300億元近くとなっている。
もちろん、インテリジェント セキュリティは開発の過程で必然的にいくつかの問題に遭遇します。たとえば、セキュリティ業界では、大量かつ急速に成長する監視ビデオ データが生成されており、そのアプリケーション価値を引き出すには詳細なマイニングが必要です。しかし、スマート セキュリティ業界全体にとって、公共の安全、交通、緊急事態、都市管理、政府レベルの防火に関わる大規模で複雑かつ低価値密度のデータを効果的に検知、収集、分析、マイニングする必要があります。データ アクセス能力の観点から見ると、現在のセキュリティ システムのさまざまな種類のデータへのアクセス能力は要件を満たしているとは言えず、障壁があり、データ収集の頻度とデータ ガバナンスのレベルもデータの可用性に影響を与えるため、データ レベルでのテクノロジー プラットフォームのトップレベルの設計と全体的な計画の難易度が高まることは間違いありません。
- AIとビッグデータの時代、スマートシティ構築におけるインテリジェントセキュリティの現状と役割
セキュリティ業界と「スマートシティ」の構築との関係は密接であり、相互補完的であると言える。一方では、「スマートシティ」の建設は、セキュリティ業界により多くのリソースと機会をもたらし、業界の発展のためにより広いスペースとサポートを提供し、他方では、セキュリティ業界の精力的な発展、特にインテリジェントセキュリティの開発は、「スマートシティ」構築の基礎となるインフラを構築し、また、スマートシティの他の側面の構築に対する重要な技術的サポートも提供しました。
スマート セキュリティには、都市セキュリティ、交通安全、生産安全、政府セキュリティ、住宅セキュリティなどの複数のセキュリティ トピックが含まれており、従来のセキュリティの境界を打ち破り、通信、不動産、コミュニティ、IT、金融などの分野とさらに統合されています。クラウド コンピューティング、IoT、AI、ビデオ ネットワーキング、データ分析とマイニングなどのテクノロジーに支えられたスマート セキュリティにより、都市セキュリティ システムは単一分野の単純な保護システムから、三次元的で包括的でリンクされたトレンドへと進化し、都市運営管理をデジタル化、ネットワーク化、インテリジェンスの方向に進化させ、それによって都市の運営効率を効果的に向上させ、市民の生活の質を向上させました。例えば、「雪良プロジェクト」の主な任務は、県、鎮、村のビデオ監視システムを国家監視プラットフォームに統合すると同時に、法執行機関、救急サービス、その他の関連政府機関を含むビデオデータ共有メカニズムを確立することであり、インテリジェントなセキュリティがスマートシティ構築の実現を加速したと言える。
- AIとビッグデータの時代におけるスマートシティ構築におけるインテリジェントセキュリティの機会と課題
周知のとおり、ビデオ構造化や生体認証などのセキュリティ テクノロジは、公共のセキュリティのシナリオに広く効果的に適用されています。ビデオ構造化技術は、ビデオコンテンツを分析し、時空間セグメンテーション、特徴抽出、オブジェクト認識などの処理手法を使用して、コンピュータや人間が理解できるテキスト情報を整理し、ターゲットの検出、抽出、画像検索、属性分析などの機能を提供します。生体認証技術は、生物が本来持つ生理学的特性や行動特性を利用して識別情報を識別し、一般的な顔認識技術により、動的なビデオ内の顔と制御データベース内の顔画像をリアルタイムで比較できます。2 つのテクノロジーを組み合わせることで、症例検出の効率を効果的に向上させることができます。近年、インテリジェントセキュリティ技術の多重統合が新たなトレンドとなっており、クラウドコンピューティング、エッジコンピューティング、物体認識技術、ナレッジグラフ、インテリジェントビッグデータなどのセキュリティ技術が、ビデオ構造化や顔認識などの主流技術と統合され、セキュリティ分野に応用されており、より高精細でインテリジェントなフロントエンドIoTデバイスにより、大規模で複雑な都市データを効率的にセンシング、収集、保存、管理、分析、マイニング、計算、適用することで、情報化、インテリジェンス、ビジネスの効率的な処理を実現することができます。
2015年以降、PPPモデルは徐々に各地のスマートシティ建設における重要な投融資モデルの一つとなっており、スマートセキュリティプロジェクトは大規模、初期資金需要が大きい、サイクルが長い、資本収益率が遅いという特徴があり、このモデルの推進によりこの問題は効果的にある程度解決される。「共通の目標、利益の共有、リスクの共有」を重視した PPP モデルは、単なる資金調達手法ではなく、経営モデルでもあることに注意する必要があります。インテリジェントセキュリティの分野における PPP モデルの適用は、本質的に公共サービスの分野に市場メカニズムを導入し、地方財政資金の不足とセキュリティ構築に対する膨大な需要との間の矛盾をある程度緩和することである。インテリジェントセキュリティ分野におけるPPPモデルの適用は、人々の生活面でも社会的利益をもたらし、都市公共福祉情報サービスプラットフォームの構築、社会情報化レベルの向上、総合的な社会統治能力の向上に貢献すると同時に、インテリジェントセキュリティアプリケーションの構築とセキュリティ産業の発展を促進し、セキュリティ企業に新たな発展の機会をもたらすことができる。
どのような業界でも、機会と課題は常に共存しており、スマート セキュリティは依然として解決すべき多くの問題に直面しています。まず、「データアイランド」の問題は依然として存在しており、データは都市計画や都市管理の「根幹」であるが、現在、さまざまな分野のデータはいまだ断片化の状態にあり、データの壁が依然として存在し、データガバナンス体制の形成には程遠い、個人のプライバシーや社会倫理に対する人々の注目と注目により、データリソースに含まれる価値の採掘や変換が制限されている。第二に、インテリジェント映像解析技術は映像の画質に対する要求が高く、画質が悪くてもビジネス価値の高い大量のデータを利用できないことや、照明環境やネットワーク帯域幅などによって実際の応用が制限されることなど、さまざまな技術の成熟度を高めることが急務である。人工知能関連技術も「網羅的」レベルにとどまっており、柔軟性に欠ける。3 つ目は、インテリジェント セキュリティ産業チェーンが常に改善されており、境界が徐々に曖昧になっていることです。インテリジェント セキュリティ業界は、下流から下流まで完全な産業チェーンを形成しています。上流のソフトウェアおよびハードウェア メーカー、中流の製品/ソリューション メーカー、下流のオペレータ/インテグレータに至るまで、産業チェーン全体には、AI アルゴリズム企業、クラウド コンピューティング サービス プロバイダー、データ処理企業も点在しており、これらが一緒になってセキュリティ産業チェーンのさまざまなセグメントを形成しています。人工知能、クラウドコンピューティング、その他のテクノロジーが成熟し続けるにつれて、一部の従来型機器メーカーは製品チェーンの上流と下流で事業を拡大し始め、アルゴリズムメーカーもソリューションと対応する製品をユーザーに直接提供し始めており、市場競争は激化しています。
- AI・ビッグデータ時代のスマートシティ構築におけるインテリジェントセキュリティ適用事例分析
このセクションでは、スマートシティ汎公共セキュリティ業界向けのソリューションメーカーがリリースした人工知能 + ロケーションインテリジェンスに基づく新しい技術プラットフォームを例に挙げて、スマートシティ構築におけるインテリジェントセキュリティの具体的なアプリケーションを分析します。このプラットフォームは、仮想現実インタラクティブ制御、大規模なフロントエンドビデオフュージョン、マルチマップ統合モデルレンダリング、およびリアルタイムビデオ構造アルゴリズムを特徴的なテクノロジーとして備え、都市レベルのデジタルツインエンパワーメントアプリケーションプラットフォームを指向しており、パノラマビジョン、グローバル認識、フルプロセスインタラクションを備えたインテリジェントな警察システムを作成し、警察の「戦闘および制御サービスシーン」技術と戦争の周りのすべての警察官に適用可能です。
データ収集層では、プラットフォームは、顔カメラを介して顔写真を収集したり、ナンバープレート認識カメラを介して収集された車の写真データを渡すなど、フロントエンド機器を介して公安ビジネスデータを収集できます。
サービス層では、プラットフォームは、ビデオネットワーキングサービス、顔認識サービス、車両認識サービス、モバイル通信サービスなどのサードパーティのビジネスシステムとのデータドッキングリンクのシリアル機能を実現し、さまざまなビジネスシステムのサービス層リソースを接続することで、必要なシステムビジネスデータを取得できます。
データ層には、データ アクセス、データ処理、視覚化カスタム サービスの 3 つの部分が含まれます。プラットフォームは、さまざまなビジネスデータ標準インターフェースをカプセル化し、データ層のデータインターフェースを介してアクセスし、サービス層の各業務システムのデータを取得します。データ層のデータ処理機能により、散在するさまざまなビジネスデータを一元的に処理し、プラットフォーム機能アプリケーションへのデータサポートを提供します。同時に、さまざまなビジネスシナリオの特性に応じて、データの視覚的プレゼンテーションをカスタマイズおよび調整して、さまざまなプレゼンテーション効果を提示できます。
アプリケーション レベルでは、プラットフォームは「仮想と現実の組み合わせ」マップ アプリケーション、高速データ アクセス、ビジュアル インターフェイスのカスタマイズ機能に基づいており、主要エリアでの予防と制御、緊急指令と派遣、主要なセキュリティ タスクなどのアプリケーション シナリオを迅速に実装および展開できます。
- AIとビッグデータの時代、スマートシティ構築におけるインテリジェントセキュリティの発展展望と動向
インテリジェント セキュリティ テクノロジは、さまざまなアプリケーション シナリオを強力に強化します。公安業界を例に挙げると、ビデオ監視の範囲内に主要な容疑者が現れた場合、画像ベースのインテリジェント認識技術がビデオターゲットを検索および比較し、容疑者を迅速に特定して警報を発します；容疑者が発見された後は、地図上での戦闘、画像検索、およびビデオRe-IDクロスミラー追跡を組み合わせてエリア内で容疑者を追跡し、容疑者の軌跡と足場に関する情報を迅速に見つけます；展開制御、制御対象が現れたら警報を発し、警報を発します。時間内に疑わしいターゲット。一般に、公共セキュリティ適用シナリオにおけるインテリジェント セキュリティ テクノロジーの適用により、プロセス全体の監視と、事前警告、イベント中の処理、イベント後の分析に関するインテリジェントな意思決定が実現されています。
人工知能とビッグデータの時代の文脈では、業界の障壁を打ち破り、「データアイランド」を打破し、さまざまな分野のデータを段階的に統合し、データがさまざまなビジネスのニーズをより効率的かつ正確に満たせるようにデータ処理と分析のためのシステム仕様を確立し、「シングルポイントインテリジェンス」のボトルネックと高度に断片化されたアプリケーションシナリオの問題を解決する方法が、将来のインテリジェントなセキュリティ構築の鍵となります。同時に、スマートセキュリティは、スマートシティ分野の不可欠な部分として、建設プロセス中にスマートシティの4つの特徴、すなわち、広範囲の情報認識ネットワーク、さまざまなネットワークの深い相互接続、さまざまなリソースシステムの共同共有、および大量の情報のインテリジェントな処理を備えている必要があります。
6. 結論
国策の観点からは、インテリジェントセキュリティ産業に対する政策がしっかりと打ち出されており、「セーフシティ」「スカイネットプロジェクト」「スノーブライトプロジェクト」が整然と推進されている。AI、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、IoTなどの基本的な機能と技術がますます成熟し、フロントエンド機器の高精細化とインテリジェント化が進み、チップ技術のコンピューティング能力と性能が着実に向上していることを背景に、インテリジェントセキュリティの分野は新たな開発の機会と課題にさらされることになる。同時に、インテリジェントセキュリティ構築の推進により、「スマートシティ」構築のための基礎インフラの構築が継続され、スマートシティにおける他のリンクの構築に重要な技術的サポートを提供し続け、それによってスマートシティの構築が促進される。