@特约作者 钟清远

作者简介：曾经的媒体人，科技媒体记者，科技专栏作者。如今投身互联网企业。《电脑报》特约记者。

      都说家是人们的港湾，只要回到家就可以放下一切防备，不过你是否有想过：如何守护家的安全呢？随着大数据、人工智能等技术革命性的应用于安防产品中，家庭安全开始从被动防御向主动防控跨越。具体到产品来说，守护家庭安全的摄像头装上了一颗人工智能的“眼睛”，开始从“看得清”向“看得明白”发展。

配合智能手机使用的守护家庭安全的智能摄像头

Deep Sentinel：基于深度学习的摄像机

      日前，来自美国旧金山的初创公司Deep Sentinel，宣布获得了740万美元A轮融资，收获这笔数目不小融资的最大原因是他们正在生产一系列基于深度学习的摄像机。Deep Sentinel是一家家庭安全初创公司，他们正在生产的基于深度学习的摄像机，据说不仅可以像普通摄像机一样记录影像，更重要的是可以用以评估对财产可能造成的威胁。

      伴随科技的快速发展，财产犯罪的性质也逐渐发生了改变。设想下，即便在没有进入家庭的情况下，窃贼仍然可以通过简单地以快递等各种理由给房主带来成千上万的损失。人们生活方式的转变也恰恰对提供家庭安保服务的公司提出了更高的要求。不过，Deep Sentinel则表现得信心十足。

      Deep Sentinel的产品将使得家庭安全从被动防御向主动防控跨越，正如公司的创始人塞林格所描述，Deep Sentinel提供的不仅仅是一个监控解决方案，而更多旨在回应并最终阻止犯罪分子。毕业于斯坦福大学计算机科学专业的塞林格，是机器学习和AI的狂热分子，曾任职于亚马逊并创建了数据科学团队。据塞林格介绍，Deep Sentinel在产品层面将包含软件和硬件两部分，可以想象作为商品化的相机本身，看起来跟其他家庭安全摄像头并不会有太大差异，公司提供的价值将主要来自其软件部分。该系统旨在通过视频流和其他上下文信息来分析家庭可能面临的威胁，并通过适当的警告或灯光予以提示。

      在提供家庭安全服务方面，Deep Sentinel所处的并非是一个完全蓝海的市场，不过其优势在于全面性以及体验上的差异性。Deep Sentinel专注于通过使用技术来解决客户关注的核心问题，如隐私和成本。目前通过优化减少 Deep Sentinel 深度学习模型的计算量，已经能够实现对大部分数据的本地化处理。且在客户对相机进行自定义的同时，Deep Sentinel也对硬件做了一定的预处理，相机已被设计成协同工作模式，因此只有在出现威胁或可能发生威胁的视频馈送部分中才能进行分析。简单来说，用户无需为大量的云计算进行买单且不必在云中共享私人信息，这不仅极大降低了消费者的成本，同时也在某种程度上保护了用户的隐私。

CamioCam：让传统的摄像机智能化

      比Deep Sentinel更夺人眼球的是一家CamioCam的初创公司。Deep Sentinel的产品是一系列基于深度学习的摄像机，虽然“基于深度学习”才是Deep Sentinel产品的重点，不过它毕竟还是”摄像机“。CamioCam公司则完全用软件的思路，打造家庭安全人工智能方案，并因此获得了160美元种子轮融资。

      当你不在家中，但又想了解家中情况，那么或许你会想要花些钱购买摄像头部署在家里，但是真的有这么必要吗? CamioCam的答案是：你有一台旧的手机，只要它可以连接网络。CamioCam开发的应用可以将你的智能手机或平板电脑变成监控摄像机，当然也可以和互联摄像头配合使用。

      要使用CamioCam，人们所要做的就是下载这款App，点击录制，就可以了。只要你的移动设备电量足够，并连接到互联网，这款App就能监控摄像头范围内的情况，并把重要活动的视频脚本上传到CamioCam的云存储服务平台，这样可以节省设备的存储空间。而且，CamioCam的算法可以自动区分“一般性事件”(例如环境光源变化)和“特殊情况”(如有人用石头打碎了家的玻璃)，因此CamioCam会减少数据上传和储存的总数量，降低对带宽的压力。

      乔伊丝是旧金山一家牙科医院的办公室经历，她也是CamioCam的用户之一。她曾花费49美元购买了一台安卓智能手机，在上面安装了CamioCam，然后将设备安放在办公室后面的楼道中用来24/7的监控。她表示，相比于安装传统的安全摄像头系统，CamioCam的系统每年为她剩下了数百美元的费用。

      乔伊丝表示，她在诊所的大门和窗户上安装的是传统的安全摄像头系统，但是在楼道中，她希望用一个低成本的设备。“选择CamioCam有两个主要原因，第一当然是价格。除此之外，当有情况发生的时候，它还有自动警报功能。”她说。

      除了和现有设备配套使用，CamioCam的视频也可以被搜索，这得益于公司创始人卡特·马斯兰。卡特来自谷歌，曾负责街景业务，正是在谷歌的专业经验，帮助他在CamioCam中加入了搜索功能。据卡特介绍，CamioCam搜索服务使用了机器学习、计算机视觉以及键盘匹配功能，让用户找到自己所需的视频片段。用户可以进行关键字搜索，比如输入“私家车道，蓝衣男子，九月”，就能找到九月份到用户家的车道附近邮递员的相关监控视频。

     “这是物联网未来发展的另一个方向。”卡特认为，家中的任何设备未来都会拥有接入互联网的功能，而且这些设备能够通过各种感应器来主动获取数据。“我们向你展示的并不是家中每一秒所发生的事情，而是那些你真正能够用的上的画面，而且我们还能让你自己决定如何使用这些数据。”  

      在商业模式上，卡特介绍CamioCam目前希望和各种摄像头设备进行合作。CamioCam应用和视频存储如果只应用在一个设备上，那么是免费的，但是如果用户要新增设备，那么每增加一个，CamioCam每月会收取9美元。

智能摄像头守护家庭安全，真的安全吗？

      智能摄像头解决了“看得清”之后，辅以智能化的手段加速向“看得明白”迈进，不过这并不意味着家庭安全就真的安全了。智能摄像头恰恰可能是不安全的引火线。

      在黑客大会上，黑客们展示了智能摄像头可能存在的安全隐患，结果让人触目惊心。在一次黑客大会上，大会的重要主题之一就是进行演示如何攻破智能设备的过程，作为专注于智能家居平台的Nest“躺枪”。 依靠智能恒温器起家的Nest，在被谷歌收购之后，于去年也推出了智能监控摄像头——Nest Cam Outdoor。

      中佛罗里达大学从事安全研究的学生丹尼尔和其他三位黑客演示了攻陷Nest智能设备。丹尼尔在演示时通过USB将 Nest连接，并且进入到了开发者模式。完成这一步就可以将自定义代码上传到设备中。而完成这一步之后，黑客们就可以通过引导用户进行配置后加载自己安装的程序，而用户几乎无法察觉。整个过程无需用户授权，而Nest的智能设备缺少了相应的保护措施。

     “接触设备并开发代码的过程并不困难，”丹尼尔表示，通过现有代码，将自己的部分加进去，然后在上传，最后将设备重启。丹尼尔表示他可以控制用户的设备将任意内容的数据发送到自己这里，黑客们能够获得该设备的最高权限，并且做任何自己想做的事情。

      更可怕的是，Nest这类的设备还可能成为黑客进一步侵入用户其它智能设备的通道。“我们可以通过Nest作为中转节点，进一步控制用户的智能手机，然后攻击其它类似的设备。”丹尼尔表示，只要自己愿意，可以直接让用户的Nest变砖，无法使用。

      针对Nest被黑客演示攻击以及因此展示的安全问题，Nest公司在一份声明中表示：所有的硬件产品，从笔记本电脑到智能手机都是可以被破解的，而这并不是Nest独有的问题。有意思的是，Nest公司给出的解决方案，恰恰是更高级的家庭安全解决系统——Dropcam Pro监控系统。Nest公司介绍，黑客针对Nest的破解方法是一种物理方法，需要有人接触到Nest本身才能够达到自己的目的，而这种方法并不适用于安全服务器或远程连接。Nest公司表示：“如果能够为家中安装Dropcam Pro监控系统，则可以让你在外面的时候随时掌握家中的安全状况。“

      不过，更有意思的是，前不久Nest的Dropcam Pro监控系统安全摄像头被媒体报道存在3个安全漏洞。据报道，攻击者可以通过蓝牙使其宕机并停止拍摄，这对想要躲避摄像头的盗贼和其它不法之徒而言，简直就是一大福利。

      名声赫赫的Nest被黑客攻陷的遭遇为Deep Sentinel、CamioCam以及其他涉足家庭安防领域的玩家们敲响了警钟: 没有安全的保障，所有的努力都会失去意义。

投资者说

家庭安全智能时代:大数据和物联网

      家庭安全是安防的一部分，如果说安防的核心是视频，那么“安防+人工智能“的核心就是对视频数据的智能分析，一个可以“智能分析”的摄像头将让家庭安防从被动防御转向主动防控。面对安防领域的海量非结构化视频数据，因此家庭安全迈入智能时代的背后，是即将到来的大数据和物联网时代。

      传统智能分析产品处理的数据较为单一，而深度学习技术是安防行业的“颠覆性力量”。面对99%以上的数据是非结构化数据，安防大数据走向深度应用首先必须解决的就是视频结构化问题。随着深度学习算法的突破，目标识别、物体检测、场景分割、人物和车辆属性分析等智能分析技术，都取得了突破性进展。可以说,较之以往的传统智能算法,深度学习在解决视频结构化问题方面更“智能”。

      家庭安全智能时代，预示着数据洪流的到来，也表明物联网生态正在延展。当然安全仍然是重中之重，它不被看见，却是所有的基础。家庭安全智能化服务也好，还是智能家居也罢，甚至物联网的安全，不得不说每一个都是潜力巨大的行业。这些行业前景不必说，当然比拼的还是技术过不过硬，这还真不是商业模式的问题，至少现在的起步阶段不是。