前不久，跟多年不見的同學，約在他們公司聊天。當車開到大廈停車場入口時，提示牌顯示了歡迎語，自動放行……
事實上，車牌識別現在已經是停車場管理的標配。但是讓普通員工通過內部OA系統，預約時間，車位，錄入車牌，讓客戶優雅的進出園區，目前還很少有人做到。
可以說，傳統園區安防，依然還是「傻大黑粗」的固有形象。
不奢望英國管家式的體貼、善解人意，優雅得像個貴族，溫馨愜意讓人記不起安全問題。但是安防系統能不能再柔和點，再人性點，不把每個人都進行重點防範？
也許華為智慧園區安防解決方案，正是大家需要的。
傳統園區安防挑戰重重
我們先來看一看一起真實發生的火災案例。
早上8點59分，消防中心顯示食堂天台煙感報警。監控室派人現場確認。
9點01分，5名消防人員到現場滅火，但是火勢已經難以控制。於是報警，通過內部廣播疏散員工撤離。
9點5分，工程人員趕到現場，切斷電源，關閉風機，其他消防隊員和保安人員趕到現場。
9點15分，火災被撲滅。
從接到報警到火災撲滅，共計16分鐘，高效吧。相信國內90%以上的單位沒有這個行動能力。
但是在這個案例，火警卻變成火災，經濟損失已經造成。唯一值得慶幸的是火災範圍沒有進一步放大，沒有造成嚴重的後果。
這個案例最後得出的結論是——警報響應時間太長，沒有第一時間控制住火情。背後根本的原因在於應急事件中，人事物無法協同，事中的智慧調度混亂，各業務系統孤立。
可以看到，在這個案例裡，如果煙感報警第一時間，能判斷災害等級，第一時間就配備人員物質現場滅火，那麼火警就會在第一時間消滅。
如果火警處理的要求是黃金時間快速反應，那麼煙感之類的預警系統可靠性就是關鍵。誤報、漏報，將會使重金打造的快反機制或者疲於奔命效能下降，或者成為被繞過的馬奇諾防線，成為擺設。
還好，煙感雖然簡單，但是一直都比較可靠。
但是在邊界檢測裡，傳統預警系統就太不靠譜了。
園區的邊界檢測，就是判斷園區圍牆是否被非法突破。傳統的方案是部署紅外對射圍欄，通過實時監測紅外線是否被阻斷來判斷是否發生邊界入侵。
一份周界勘察的調研數據，就顯示了這種預警系統的不靠譜程度，誤報率最低的是98%，最高的是100%。
這並不是器件質量問題，而是紅外對射這種方案，本來就無法識別阻斷光線的是調皮的貓貓狗狗，還是婆娑舞動的樹木。
邊界檢測不靠譜，就必須增加巡視，於是人力的開支就必須增加……
譬如某手機工廠，保安就需要3500人，等於一個團的兵力了。每年安保的人力成本就過億元。
這些還是看不見地方的安全挑戰。在員工看得見的地方，安全到未必一定，然後麻煩是隨時體驗。
早高峰擁擠的交通本來就讓人煩躁了，但是到了公司，排隊打卡一樣鬱悶。然後總有人忘記刷卡，每月人力資源必須耗時耗力的去核對這些漏刷。或者乾脆提供一個比例，算官方漏刷率。認卡不認人的門禁系統，經常把領導攔住，而偽造、遺失、離職沒取消的卡不該來的，都可以來。
員工發發牢騷也就罷了。這套繁瑣讓客戶也來體驗一把。提前要預約，進門先盤查，前臺要登記，看起來牛逼的安保系統，更像是對老實人的層層刁難。而對真正的壞人，往往又無能為力。
傳統安防，最大的問題是智能化程度太低。各自為戰，無法協調，越負責系統效率越差。這都9012了，園區安防還是要靠時時刻刻增加麻煩來刷「存在感」嗎？
給園區安防加點「智慧」
針對這些問題，華為提出了智慧園區安防解決方案。
比如對邊界檢測，華為就利用視頻智能分析技術實現入侵探測、報警，從而實現周界防範。華為攝像機內置深度學習算法，針對小動物、雨雪及逆光幹擾進行優化，有效降低周界誤報率和漏報率，誤報率和漏報率低於5%。
此外，安保人員還可以選擇一組攝像頭，制定巡邏線路。跟傳統保安步行或者用園區內低速交通工具巡邏不同，設置好巡邏線路後，保安亭直接觀看視頻即可完成。視頻會設置隨機問題，確保保安觀看視頻時專注。一旦視頻巡邏發現異常，會及時通知機動崗及時處理。在確保安全的前提下，保安的工作強度大大降低，工作體驗得到改善。
傳統安保車輛管理側重在出入口，基本可以做到無感通行。但是進入園區，車輛是否按照規定線路行駛，是否停放整齊有序，例如車庫出入口，消防通道等等禁停區域，往往都只能通過保安事後處置的方式提醒管理。在華為的智慧園區安防方案裡，可以做到車輛的軌跡跟蹤，重點區域違規停放的實時提醒。
智慧園區安防解決方案，還很容易與OA等系統集成打通，訪客預約變得更加容易。
針對考勤，門禁的需求，華為提供人臉識別方案。該系統支持20萬張人臉快速匹配身份，讓員工能夠在1秒內直接刷臉進入園區。員工進出園區，刷臉秒級開閘，園區和樓宇出入口，也通過人臉識別，員工幾乎感覺不到安防系統的存在，一路暢通。但是對非授權人員，則會發出，實時告警。
同時，利用人臉識別系統，安防解決方案支持黑名單庫管理與布控任務下發，人員身份實時識別與告警，結果實時查詢和統計；在發生意外事件時，安防排查可以以圖搜人，可以跟蹤人員軌跡，回溯歷史，處理時間得到數量級的提升。
以華為深圳總部基地培訓中心的智慧園區為例，安防項目投入運營以來，事件響應時間從7.5分鐘降低到2分鐘，處置效率提升了50%；員工、訪客在園區的體驗也變得更自如；綜合能效下降10%，設備壽命延長10%。
人臉識別考勤不新鮮，但是支持20萬人臉規模還保證秒過，排除背景複雜幹擾保證準確性，就很不容易。
值得一提的是，華為智慧園區安防解決方案中的攝像機，與傳統的安防攝像機相比也有很大不同，對於智能安防而言，首先要通過智能攝像機提取出監控視頻的有效數據。以華為人像卡口攝影機為例，其每秒200張人臉/幀的計算量，可實現對人群密集區域的實時特徵充分提取、特徵比對等功能。
之所有華為安防攝像機有這麼強大的能力，關鍵在於其嵌入的AI晶片。昇騰310是華為自主研發的邊緣AI晶片，單晶片支持16TOPS（INT8）高算力，僅需8w功耗。基於超強算力，全新的安防智能攝像機可以1拖N的方式，讓傳統普通的高清攝像機也擁有AI能力，實現攝像機算力協同共享，支撐存量普通數字攝像機快速智能化改造，這大大降低了傳統安防升級到智能化的成本。
視頻回傳到視頻雲平臺後，華為的視頻雲完全基於雲華架構設計，基於華為「鯤鵬+昇騰」處理器的智能存算檢模式，支持通過SDK和API方式加載各種算法，打通各個業務模塊，實現多算法直接的協調配合，滿足各行業各細分場景和集成場景的智能需求。
通過「端邊雲」全協同，不但訓練新的模型升級攝像機，還可以在雲端融合更多數據，打通各個子系統屏障，增加更多智能應用，安防系統由此成為企業園區數位化的重要組成部分。比如通過上億張圖片的學習，攝像機在陰晴雨雪霧天都可以快速適應周圍環境的變化，呈現出最優視圖效果。
為了適應用戶多變的業務場景，吸引更多合作夥伴豐富應用，華為還發布了基於智能視覺與感知的智能視頻算法商城Huawei HoloSens Store。在算法商城，用戶篩選出目標算法後，支持一鍵在線安裝攝像機。用戶可以通過實況查看算法的實時運行畫面，還可以對比多個算法的運行效果。
另外，對有開發能力的合作夥伴，算法商城還提供開發支持，開發者可以在一站式開發平臺基於華為攝像機的屬性進行模型訓練、轉換，形成算法文件包，還可以在線申請所需SDC進行遠程算法調試，真實測試算法效果。算法商城提供多種入駐模式和商業模式組合，讓合作夥伴和用戶能夠「隨意挑」、「快速換」、「放心用」，提供豐富的個性化選擇和定製開發的空間。
這就是華為獨特的智慧園區安防解決方案體系。
重新定義園區安防未來
2019年8月，華為發布了全新的安防品牌HoloSens。發布會上，華為智能安防產品線總裁段愛國談到了方向：「從高清到智能，我們認為有四大工作，第一是數據，第二是智能，第三是開放，第四是安全。」
華為智能安防產品線總裁段愛國
落實到解決方案上，華為判斷園區安防系統發展的趨勢就是：多維感知、雲化聯網、智能駕駛。
從園區邊界到門禁，從園區公共區域到辦公室內部，從車輛到人員，豐富多樣的數據通過園區監控雲平臺匯聚，然後在可視化的綜合安防平臺上實現多系統融合。辦公樓宇監控室、門衛監控電腦，分院區保安室，園區保安處都連接到視頻雲上，實現多級管理。
更重要的是，車牌識別、人臉識別、人數統計、智能跟蹤、聚眾識別、卡口聯動可以很方便的與OA、Hr、物流等業務系統對接，成為數位化企業的一部分。
很明顯，軟體定義的智能攝像機、視頻雲、AI框架構成了華為安防方案的基礎骨架，在傳統以看和記錄為主安防像智能化轉型的過程，華為給更多的夥伴留白。在算法商城，基於開放架構，在智能攝像機上實現更多擴展，應用到更多的行業。這些其實都是專業合作夥伴施展拳腳的空間。
在羅湖的某幼兒園，華為智慧園區安防解決方案就滿足了安防，又遠遠超越了安防。
早晚上下學時間，幼兒園門口接送小朋友的家長人數眾多，活潑好動的小朋友，一不小心就脫離爺爺奶奶的視線。這不，急得團團轉的爺爺只好求助於門口保安。保安熟練的利用華為的安防系統，快速搜到了小朋友，然後利用軌跡跟蹤，發現小朋友已經跟同伴安全進園。爺爺如釋重負。
園內上課，一個班30幾個小朋友，兩三個老師很難照顧到每個學生。通過對園區內活動場所的視頻覆蓋，老師在現場，安保人員通過視頻互相配合，很容易識別潛在風險，及時提醒。幼兒園再也不用因噎廢食，為了安全而限制小朋友活動。這時候安防系統的功能已經超越安防，進入到教學活動中了。
這就是一個精彩的軟體定義攝像機，通過算法更新增加智能的案例。
毫無疑問，從單維視覺到全息感知、從看見走向預見，從防控延展到業務，華為重新定義了園區安防的新未來。
＃12月24日，2019華為智能安防城市峰會將在廣州聖豐索菲亞酒店召開，點擊「閱讀原文」，更精彩更深入更直觀的體驗，去現場感受吧！＃