根据 2020 年麦肯锡全球人工智能 (AI) 调查，2020 年，超过 50% 的公司已在至少一个业务部门或职能部门采用了人工智能，因此我们见证了新的人工智能趋势的出现。 组织应用人工智能工具来创造更多价值、增加收入和客户忠诚度。 人工智能领先公司将至少 20% 的息税前利润 (EBIT) 投资于人工智能。 随着 COVID-19 加速数字化，这个数字可能会增加。 封锁导致在线活动激增，并在商业、教育、行政、社交等领域大量采用人工智能。
趋势 1：用于安全和监控的 AI
人工智能技术已经应用于人脸识别、语音识别和视频分析。这些技术构成了监视的最佳组合。因此，到 2021 年，我们可以预见人工智能在视频监控中的大量利用。
人工智能有利于安全系统的灵活设置。以前，工程师花费大量时间配置系统，因为它会在屏幕上特定数量的像素发生变化时被激活。所以，误报太多了。这些警报是由落叶或奔跑的动物引起的。多亏了人工智能，安全系统可以识别物体，这有助于更灵活的设置。
视频监控中的人工智能可以通过关注异常行为模式而非面部来检测可疑活动。这种能力可以通过识别潜在威胁来创建更安全的公共和私人空间。这种人工智能驱动的视频解决方案也可能有助于物流、零售和制造。
另一个为人工智能应用提供前景的利基是语音识别。与语音识别相关的技术可以确定身份。身份是指一个人的年龄、性别和情绪状态。用于监控的语音识别所基于的原理可能与 Alexa 或 Google Assistant 的情况相同。一个适用于安全和监视的功能是内置的反欺骗模型，可检测合成和录制的语音。
最关键的安全技术之一是生物特征人脸识别。不同的恶意应用程序试图通过提供虚假照片而不是真实图像来欺骗安全系统。为了防范这种情况，目前正在开发和大规模使用多种反欺骗技术。
趋势2：实时视频处理中的人工智能
处理实时视频流的挑战是处理数据管道。工程师的目标是确保准确性并最大限度地减少视频处理的延迟。而人工智能解决方案可以帮助实现这一目标。
为了在实时视频处理中实现基于 AI 的方法，我们需要一个预训练的神经网络模型、一个云基础设施和一个用于应用用户场景的软件层。处理速度对于实时流传输至关重要，因此所有这些组件都应紧密集成。为了更快的处理，我们可以并行化进程或改进算法。进程并行化是通过文件拆分或使用管道方法实现的。这种流水线架构是最佳选择，因为它不会降低模型的准确性，并且允许使用 AI 算法实时处理视频而没有任何复杂性。此外，对于管道架构，可以应用暗示面部检测和模糊的附加效果。
