機器之心原創
作者：寓揚
編輯：四月
當新冠疫情成為大範圍的公共衛生事件，安防公司也開始加入到這場疫情防控狙擊戰中。
返工潮人流湧動，站好測溫這第一道崗，成為狙擊戰的關鍵。
這同時也是安防與 AI 技術的練兵場，在爭分奪秒的時間軸上，企業快速進行演算法開發、設計產品、整合供應鏈以及最後部署落地，經此一役，智慧安防行業或將加速分化。
返工潮人流湧動，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 測溫專案有效規模化：快速完成演算法研發，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 年裡為安防行業帶來哪些新機遇？
新場景下的應急需求
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，螢幕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 測溫專案有著紅外與人工智慧技術的雙向加持：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 天內完成了從視訊資料樣本採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，緊急成立百餘人工作小組，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演算法開發和內部除錯，經過 10 余天的連夜奮戰，整套系統 2 月 4 日正式上線。
一同在戰鬥的還有格靈深瞳，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 餘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」。
據機器之心瞭解，為了趕工 AI 測溫專案，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/可見光雙感測器，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 演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，然後結合紅外溫度點陣計算出人臉（多為額頭）的溫度。
這背後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。
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，對於疑似高溫人員，仍需人工二次測溫驗證。
之所以定位為初篩，一方面初篩+複檢可以從流程上增強安全性；另一方面受限於產品精度、複雜環境，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，一旦人群處於攝像機視野之外，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，或者通過隔離帶設定出入口，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，儘管多數方案的誤差在±0.3℃，但有的產品誤差仍達±0.4℃、±0.5℃，這對於可用性將帶來一定影響。再加上紅外感測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，室外可能並非 AI 測溫裝置理想的落地場景。
儘管無法取代人工，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、宇泛智慧等公司也推出具備 AI 測溫功能的人臉門禁系統。
作為社群管控的一環，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援戴口罩下的人臉識別，其解釋到，「本次通過 AI 影像技術+遠端測溫，核心是為了在大人流情況下遠端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% 鼻樑時人臉識別準確率可達 85%。一些門禁廠商儘管加入了紅外測溫模組，但並不支援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。可見初篩背後，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，不僅核心的紅外感測器短缺，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 日前後，各家 AI 測溫系統相繼正式運營。結合各家公佈的資料來看，每秒可高速檢測 15~20 人，一分鐘可實現 200~300 人的測溫通行。
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 餘名。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 測溫裝置的迫切需求。然而另一端是疫情加春節停工帶來嚴重的供應鏈短缺，核心的紅外感測器已被政府納入「戰時物資」，優先供給疫區，其次是政府、公共部門，最後才是企業。
格靈深瞳產品總監陳天博稱，在政府的幫助下，AI 測溫裝置已經實現量產，目前每天供給大約 50 套，2 月 13 日以後每天供給可達 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，安防企業幹上了「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）還在勁鬆地鐵站（部署），11 點又在小營地鐵站（部署），然後馬不停蹄趕往下一個地方。」他近一步說道。
與此同時，由於供應鏈短缺，企業很難直接拿到紅外感測器等核心部件，導致 AI 測溫刷臉門禁等產品仍處於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，但由於疫情帶來的供應鏈吃緊，產品上量仍需一段時間。
安防廠商宇泛智慧的一位銷售經理稱，關於測溫元件，國內公司給到的交貨週期都在 6 周以上。
AI 測溫將成常規？
經此一役後，行業有一種聲音，AI 體溫檢測會成為一項基礎服務。
百度稱，疫情結束後，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 測溫裝置的同時，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。
但當下由於疫情管控帶來需求的緊迫感，核心供應鏈緊缺，以及 AI 測溫裝置主要供給政府等公共部門，成本成了被忽視的問題。
市面用於機場、火車站、地鐵站等高流量的 AI 測溫裝置售價往往萬元起步，就連整合進刷臉門禁中的裝置都需要萬元級別。
宇泛智慧一位銷售經理稱，帶 AI 測溫的人臉識別閘機軟硬體總報價要 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、大華均採用「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、格靈深瞳則採用了非黑體方案。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，形成一套獨有的演算法，也可以將精度控制在±0.3℃。以軟體的方式保證精度，隨著市場的擴充套件，或將有利於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？什麼才是真需求？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感測器用到人體測溫上，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演算法開發、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。
儘管並非重災區，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，才能在行業競爭中佔據有利地位。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、宇視均亮相了智慧測溫系統，並且落地體量更廣。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。
日益成熟的人工智慧，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，以及後端的資訊化平臺搭建，都已經出現了人工智慧技術和解決方案的身影，並且取得了實際效果。
機器之心特設「AI 戰疫專題報導」，跟蹤人工智慧技術應用抗疫現場的最新進展及效果，聚焦人工智慧工作者英勇抗疫故事。
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