返工潮人流涌動，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 測溫項目有效規模化：快速完成算法研發，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年里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，顯示屏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 測溫項目有著紅外與人工智能技術的雙向加持：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天內完成了從視頻數據樣本采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，緊急成立百余人工作小組，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算法開發和內部調試，經過10余天的連夜奮戰，整套系統2月4日正式上線。

一同在戰斗的還有格靈深瞳，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余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」。

據機器之心了解，為了趕工 AI 測溫項目，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/可見光雙傳感器，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 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，然后結合紅外溫度點陣計算出人臉（多為額頭）的溫度。

這背后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，對于疑似高溫人員，仍需人工二次測溫驗證。

之所以定位為初篩，一方面初篩+復檢可以從流程上增強安全性；另一方面受限于產品精度、復雜環境，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，一旦人群處于攝像機視野之外，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，或者通過隔離帶設置出入口，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，盡管多數方案的誤差在±0.3℃，但有的產品誤差仍達±0.4℃、±0.5℃，這對于可用性將帶來一定影響。再加上紅外傳感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，室外可能并非 AI 測溫設備理想的落地場景。

盡管無法取代人工，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、宇泛智能等公司也推出具備 AI 測溫功能的人臉門禁系統。

作為社區管控的一環，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持戴口罩下的人臉識別，其解釋到，「本次通過 AI 圖像技術+遠程測溫，核心是為了在大人流情況下遠程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% 鼻梁時人臉識別準確率可達85%。一些門禁廠商盡管加入了紅外測溫模塊，但并不支持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。可見初篩背后，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，不僅核心的紅外傳感器短缺，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日前后，各家 AI 測溫系統相繼正式運營。結合各家公布的數據來看，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余名。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 測溫設備的迫切需求。然而另一端是疫情加春節停工帶來嚴重的供應鏈短缺，核心的紅外傳感器已被政府納入「戰時物資」，優先供給疫區，其次是政府、公共部門，最后才是企業。

格靈深瞳產品總監陳天博稱，在政府的幫助下，AI 測溫設備已經實現量產，目前每天供給大約50套，2月13日以后每天供給可達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，安防企業干上了「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）還在勁松地鐵站（部署），11點又在小營地鐵站（部署），然后馬不停蹄趕往下一個地方。」他近一步說道。

與此同時，由于供應鏈短缺，企業很難直接拿到紅外傳感器等核心部件，導致 AI 測溫刷臉門禁等產品仍處于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，但由于疫情帶來的供應鏈吃緊，產品上量仍需一段時間。

安防廠商宇泛智能的一位銷售經理稱，關于測溫組件，國內公司給到的交貨周期都在6周以上。

AI 測溫將成常規？

經此一役后，行業有一種聲音，AI 體溫檢測會成為一項基礎服務。

百度稱，疫情結束后，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 測溫設備的同時，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。

但當下由于疫情管控帶來需求的緊迫感，核心供應鏈緊缺，以及 AI 測溫設備主要供給政府等公共部門，成本成了被忽視的問題。

市面用于機場、火車站、地鐵站等高流量的 AI 測溫設備售價往往萬元起步，就連整合進刷臉門禁中的設備都需要萬元級別。

宇泛智能一位銷售經理稱，帶 AI 測溫的人臉識別閘機軟硬件總報價要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、大華均采用「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、格靈深瞳則采用了非黑體方案。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，形成一套獨有的算法，也可以將精度控制在±0.3℃。以軟件的方式保證精度，隨著市場的擴展，或將有利于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？什么才是真需求？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傳感器用到人體測溫上，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。

盡管并非重災區，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，才能在行業競爭中占據有利地位。以此來看，疫情一定程度或將加速 AI 企業間的分化。

總結

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