从电动车车棚用AI监控火情到鱼塘防盗，AI加视觉识别落地场景离我们生活越来越近

我前天看到一则特别小的北京本地新闻，西城区白纸坊街道对电动自行车车棚进行了升级。大家都知道，全国各地经常发生电动自行车在车棚、家中或楼道里自燃的事件，这通常与电池充电有关。因此，他们就在这个电动车棚里安装了一个带AI摄像头的智能灭火系统。

这个系统的核心原理是利用AI摄像头识别正在充电的电动车，有没有发出烟雾或火光。一旦发现异常，它会自动报警，并连接到灭火装置自动进行灭火。这是北京首个配备智能灭火系统的电动自行车车棚。

在这个车棚内，几个AI摄像头安装在车棚顶部，不间断地监控异常情况。每隔一段距离就有一个喷头，随时准备接收AI发出的指令。同时，发生火情时，系统会自动向附近街道的消防部门发送警告通知。

具体来说，如果车棚内出现异常冒烟或起火等情况，即使只是过量充电导致的冒烟，AI也能识别出这些潜在的火灾风险。随后，控制主机会发出声光报警，首先自动切断充电电源。现场的视频监控画面会弹出到小区值班室，物业人员也会收到短信提醒。警报发出15秒后，系统将自动在相应区域喷洒专用的锂电池灭火剂。这种灭火剂专为电动车用的锂电池而设计，因为传统灭火方法在电动车充电的场景下，会增加更大的风险。如果车棚在灭掉锂电池火情后，AI判断棚内温度较高，那么会在喷洒专用灭火剂后，再喷水来为车棚降温。这样一来，这个小小的电动车车棚场景通过AI技术实现了多重保险，大大提升了安全性和便利性。

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鱼塘防盗AI

提升生活便利性不仅仅体现在灭火系统上。在视觉识别领域，现在许多连锁咖啡店利用视频技术来观察数百甚至上千家店铺中咖啡师的工作情况，包括食品安全和制作过程。

此外，针对特定场景的产品定制化也越来越普遍。例如，我在网上看到一种专门为鱼塘设计的AI摄像头报警装置。这种装置显然是由非常了解该场景需求的人开发的。

为什么这么说呢？我给大家说几个这个产品的卖点。通常，鱼塘用电不太方便，因此这个装置使用太阳能板为摄像头供电，无需传统电线连接。因为这种监控主要是用在晚上无人看守或者看守人睡着的情况，所以白天用太阳能充电，晚上使用。

另外，因为许多鱼塘面积较大，所以这种激光夜视摄像头能够在三四百米的远距离，也能拍摄出清晰画面。

此外，它还具备一些切中要害的小功能，比如配一个我们经常在广场舞场景看到的扩音器，发出响亮的警报声，并打出一道白光。是的，你可以想象，如果你是一名去偷鱼的，突然一束像探照灯一样的白光把你笼罩在里面时，这肯定会让你大吃一惊。此时，系统还会向鱼塘的主人发送通知，提醒他们注意这些异常情况。

AI在里面起到的作用其实就是去识别哪些人是需要报警的，哪些不需要。

未来，可能每个行业都会有这样具体的AI设计，深入理解行业需求。

例如，现在已经有专门为游泳池和游泳馆设计的摄像头。众所周知，在不少城市游泳馆都发生过溺水悲剧。因此，现在每个游泳馆都被要求配备一到两个安全员。然而，这种安排非常依赖于坐在场边的安全员是不是全神贯注地看着泳池，而不是分心玩手机或聊天，这样就可能产生不必要的风险。

因此，专门为游泳池设计的溺水识别摄像机应运而生。这些摄像机视野覆盖整个游泳池，通过AI识别每个人在水中的状态，根据他们在水面上的表现和呼吸情况来给每个人打一个安全系数。在这种情况下，AI来判断泳池里的人是否在正常游泳。如果他在正常游泳，那么安全系数就比较高。但如果他在水中扑腾，忽上忽下，或者二三十秒都没有浮上水面，安全系数就会急剧降低，这种异常情况会触发AI自动发出响亮的警报，提醒周围的人和安全员进行查看或者处理。

实际上，这种摄像头设备的成本仅为几百块钱。因此，我们可以看到，AI在许多领域中，通过与视觉识别、传感器以及具体行业场景的结合，将会有巨大的发展潜力。因为在这波AI之前，其实今天说的这些功能也能实现，但实现的成本非常高，例如要有专门的视觉专家，要有标注团队，也要有算法团队来实现功能。但是现在很多的任务就可以交给AI，让AI去在特定场景下进行自我学习和进化，已经能解决非常多的现实中的问题。所以最后回归到了一个终极命题，就是如果AI的能力很强，我们该如何找到让AI去干的事情，这值得我们所有人在这个智能时代好好思考，不要着急，这波浪潮变革会持续很久。