百度“度目”系列视觉硬件发布，加大安防布局

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在过去的两年中，在安全行业中，与人脸识别相关的应用得到了快速发展，并且涉及范围很广。相关产品在各种展览和报道中屡见不鲜；然而，在中国科学院的研究工作中。据了解,“智能ipc”和“分析箱”等前端智能设备在实际项目中的落地率不到50%。

目前，智能安防产品登陆困难的主要原因在于应用成本高、需求分散。一方面，智能产品所需的技术还没有达到普及水平，产品的智能化升级会增加成本。另一方面，安全涉及许多行业，如公安、交通、司法、金融、文化和教育等。，它们有不同的需求并且难以统一。

随着人脸识别技术的逐渐同质化，相关产品需要更好地匹配应用场景，降低应用成本。

几天前，百度发布了一系列“杜牧”产品，其中四款对于人脸识别的主要应用场景极具代表性。同时，“独木”系列产品在形式和应用场景上也有所不同:

面部套件h1

百度的face suite h1配置为:HiSilicon 3516dv300编解码芯片，2gb内存，8gb存储，支持有线/无线网络，双索尼rgb+ir传感器，hdmi和usb接口。在硬件规格方面，采用了中端配置，具有一定的可扩展性。H1可以实现150毫秒的全过程识别，支持20w数据库。该套件不仅以标准化的应用程序开发为前提，还为制造商保留了定制的业务界面，如更改徽标和改变提示音。

H1预设的应用场景是智能社区和智能公园。通常，在这种情况下，产品开发和集成需要经过许多步骤，如算法、主板、镜头选择、配件适配、功能开发等。h1套件的出现可以减少流程、硬件投资和时间成本。

Ai模块c1

C1镜头模块配置还采用了3516dv300方案和索尼传感器，具有2gb内存和大大缩小的尺寸。在功能上，摄像头ai镜头模块-c1一方面具有镜头集成功能，附带全套人脸算法、驾驶行为分析算法，并具有双目镜头功能；另一方面，它可以实现跨平台开发，支持标准json数据输出和丰富的串口支持，整体应用复杂度较低。

c1镜头模块针对的应用场景是驾驶场景监控和行为分析:ai镜头可以识别吸烟、疲劳驾驶、接听来电、喝酒吃饭等行为。并且可以将信息反馈给管理部门，帮助网络汽车、出租车等运营车辆更安全地行驶，协助监管部门更有效地监管。

分析框b1

B1分析盒支持4-8个通道的1080p输入、30个人在同一屏幕上拍摄、视频流人脸识别以及1: 1和1: n人脸检索。同时，b1还支持http访问、可视化配置和众多的外围接口，可以重新开发，具有良好的可扩展性。

B1分析盒针对安全摄像头的旧场景，并启用现有摄像头的ai功能。B1配有高端HiSilicon hi3559av100芯片，支持30万个基础库，可以实现更高8通道视频的智能应用，取代小型服务器方案。

面部分离摄像机vh01

vh01人脸捕捉机位于多功能室内监控，其软硬件规格也是强大而开放的。支持高清hdr图像采集，也支持捕捉场景，如背光、低照度和光线变化。人脸重复删除，检测和跟踪，30人共享同一个屏幕和区域设置都不是问题。如果你想要更好的图像，你可以换镜头。

同时，vh01支持多种部署方式，包括百度脑云服务或离线私有化，也具有灵活性和可扩展性。百度还将提供云固件升级功能，并通过推送升级人脸识别技术能力。

Vh01是主要的应用场景，除了传统的人脸捕捉机之外，还包括对新零售客户和其他场景的分析。用户可以将捕获的照片流发送到百度脑脸云服务系统进行云处理和分析；百度脑人脸处理包也可以离线部署，从而实现快照和客户群分析。

进一步降低了人脸识别的阈值和成本

一般来说，人脸识别经历了近两年的发展，其受欢迎程度有了很大的提高。

百度围绕人脸识别功能发布的系列产品从配置角度覆盖了中低端需求。b1盒3559a在较高水平只能实现4-8个通道的1080p。同时，它甚至照顾到对价格极其敏感的制造商，并以模块(ai模块c1)的形式提供ai授权。

一方面，人脸识别不再是一项“黑色技术”，人脸识别算法不再需要高端芯片提供计算支持，整体实现成本大幅降低；另一方面，对芯片等硬件投资的减少将降低整体成本，并进一步将人脸识别技术引入更多的场景和设备。

百度“杜牧”系列的重点不是四大硬件产品本身，也不是提供的人脸识别软件和算法。

在新闻发布会上，百度反复强调其产品在硬件投资和开发上的简单化效果，软件从ui图标到底层逻辑的预设完整性，甚至在一定程度上可以通过预设的ui和应用直接投入到生产环境中。

因此，百度希望人脸识别是“无门槛”的，而不是降低人脸识别的门槛和成本。

不难理解，百度的跨境安全圈仍然依赖于其互联网产业的积累和优势。这四种产品极具代表性和针对性，分别满足门禁考勤、公共安全、新零售和碎片化的需求。但与产品相比，百度更有利的领域其实是生态。

百度非常清楚地解释了发布软硬件集成设备的初衷——为了规模。如今，人脸识别功能在市场上随处可见，但其背后的硬件和软件来源是多种多样的。

硬件环节的泛化和统一有助于行业硬件标准的建立；对于百度本身来说，提供百度的大脑计算能力和相关服务，以及后续的软件升级也更方便。

此外，在改善其安全性+aiot布局的同时，百度还希望企业和开发商将更多地关注上层业务，减少软硬件开发投资。

在此前的新闻发布会上，百度明确表示，购买硬件产品后，企业和开发商将获得内置的离线sdk、软件和永久许可证，并将获得免费的后续升级。

最近，对天元框架和华为心智孢子框架的蔑视相继被揭开。此外，百度发布了该系列产品，再次显示了“安全+人工智能”底层软硬件计算基础设施的成熟，厂商生态建设布局的增加，以及上层应用创新需求的加剧。

这也证实了人脸识别在爆发期后已经逐渐出现技术同质化，制造商开始深入挖掘底层基础设施，以及改造和升级服务创新。

发布视觉硬件不是百度第一次尝试进入安全领域。百度在2014年推出了民用安全产品；2016年，为了在全国范围内推进智慧城市建设，百度开放云bos技术已经应用于地面；2017年6月，百度与南航联手，实现了人脸识别技术在河南南阳蒋英机场的落地。

到目前为止，百度ai开放平台页面中有很多应用都涉及到人脸识别相关技术，并提供了完整易用的系统解决方案。

对于百度来说，进入基于人脸识别技术的安全行业有三大优势:

大规模人脸检索:支持数百万张人脸数据库的检索，检索速度在业界领先，能够满足各种业务需求；

识别准确率高:技术领先，识别准确率超过99%，识别效果领先；

完美解决方案:提供适合特定场景的完整解决方案，全面覆盖行业和场景。

然而，传统的安全企业已经深入行业多年，他们自己的硬件运行自己的算法，从前端到后台积累了大量的数据和经验。

为了获得市场份额，新的互联网竞争对手不仅要在软件方面拥有能力和优势，还要在基础设施方面获得规模。百度目前缺少的是基础设施的积累和稳定的公安客户资源。

作为一个新的互联网跨境玩家，百度在技术、资本和人才方面都很强大。基于安全+aiot领域，典型应用场景的设备入口无疑是一个良好的开端和开端；同时，百度的人工智能技术还可以帮助企业和开发者通过硬件技术缩短开发和部署过程，加快工业智能和应用创新。

对于安全公司来说，像百度这样的互联网公司的进入并不是完全负面的。新的竞争对手将带来技术和商业模式的竞争和创新，也将更好地激发市场的活力，从而保持整个行业的蓬勃发展。