随着互联网的快速发展，人们在数字空间中分享和获取信息的方式变得更加多样化。与此同时，虚假信息、有害信息等各种安全风险层出不穷，人工审核难以应对。
为了有效应对这些挑战，腾讯、百度等越来越多的平台和科技公司正在引入人工智能（AI）技术，以加强互联网内容的审核和安全风控管理，净化网络环境、提升用户体验。
Part 01
其中，基于视觉的AI检测技术能够通过深度学习算法对图像内容进行识别和分析，快速准确地辨别出违规、有害或虚假内容，如色情、暴力、认证材料真伪等，从而实现实时监测和快速响应，以防范不良内容的传播。
由于需要处理分析大量图像或视频数据，目前基于AI视觉检测的互联网图片安全风控项目更倾向于采用云端推理。但云端推理成本高昂，且存在网络限制、隐私安全风险、算力告急等多种现实问题，因此包括网络安全风险管理在内的很多场景都出现了逐步转向边缘端推理的趋势，例如视频监控、智能摄像头、无人机、自动驾驶等等。
在阿加犀联合互联网大厂AI视觉算法专家开展的“互联网图片安全风控实战训练营“中，首席讲师“望月独影”凭借自身多年的计算机视觉开发经验与专注目标检测、图像分类等算法应用落地的经验，带领学员们基于传统方法的图像识别算法，进行相似度对比模型训练，最终通过AidLux实现了图片认证材料审核项目在边缘端设备上的部署和应用。
将模型进行转换、量化后，快速移植到边缘端运行，两个课时即可完成印章真假的检测与识别。目前，该训练营已完满结束，AidLux公众号后台回复"训练营"即可免费获取相关课程内容及代码包，快速掌握基于AI视觉检测的互联网图片安全风控技术，轻松在手机、平板、AI BOX等边缘端设备上部署运行内容风控系统！
Part 02
尽管AI视觉检测技术在互联网内容安全中有着显著的优势，要将AI图像识别和视觉分析项目真正部署应用在实际场景中，仍然存在着不少阻碍。
模型部署前一般需要进行转换和优化，特别是针对大规模图像数据处理的模型，一方面是为了适应不同的推理引擎、框架，部署环境或平台，另一方面则是为了减少模型大小和计算量，适应边缘端设备的性能限制。由于AI框架、部署环境等排列组合千差万别，导致终端场景的碎片化十分严重，加之模型量化精度损失难以避免，整个过程极具挑战性。
对此，阿加犀提供了开箱即用AI工具链，其中的AI模型优化平台AIMO支持主流框架的格式转换以及模型的无损失量化加速，可帮助用户在边缘端芯片上快速迁移、部署和运行各种机器模型。
此外，基于AI视觉检测的互联网内容安全风控系统需要针对海量内容的外部、内部风险做宏观到微观的审核，其核心是在短时间内对图片、视频中的有害内容进行分析和处理。这不仅对实时性要求较高，对于计算效率和计算资源的要求也同样不容忽视。
相比之下，在边缘端进行数据处理和决策延迟更低、时效性更高，也能保障图像数据中的用户隐私和敏感信息，更具安全性和稳定性。
计算则主要依赖于高性能的硬件设备。在主流的边缘计算设备中，基于高通ARM芯片模组的高端边缘计算设备能够在低功耗的前提下提供强大算力和推理能力，性价比更高，优势明显。
在此基础上，阿加犀AI工具链能够通过独有的技术路线，充分利用芯片的异构算力资源，使得边缘计算设备性能大幅提升，模型计算效率进一步提高。
当然，除了信息量巨大以外，互联网内容还存在着高频率更新和演变的特性，新的内容形式和风格不断涌现， 恶意用户还有可能采用对抗性攻击，通过修改或者混淆内容来规避检测，因此模型的小样本学习、泛化以及抗对抗性等能力也至关重要。
Part 03
在AI工具链的赋能下，AI模型/大模型在边缘端的部署更加快速便捷，运行更加高效流畅，AI应用也将轻松走通落地的“最后一公里”，在交通、教育、零售业、制造业、医疗、金融等多个行业内开辟降本增效新途径。
阿加犀亦将持续致力于AI在边缘侧的落地，探索AI技术在各个领域的无限可能，进一步推动技术革新，构建全新智能时代！
