大时代下应运而生的AI＋安防 从初级阶段发力万亿市场

中国开始有安防理念要追溯到1979年，那时安防产品以探测、报警及实体防护为主，主要为博物馆、要害单位等高价值场所应用，而随着中国安防产业初步形成，安防产品应用领域逐步扩展到金融、房地产、运输服务等行业。进入21世纪，安防中代表性的视频监控产品向着数字化、高清化、网络化和智能化趋势发展，运用领域也开始向安防产品社会化、民用市场转变。2009年AI技术开始在多行业中初步应用，到2012年在安防市场上得到了大规模地落地与应用，人工智能开始推动传统安防产业进化和革新，新兴产业发展规划的出台，让众多安防企业开始接触平安城市和智慧城市建设，国家政策方面天网工程和雪亮工程对整体AI安防也有引力式大推动。

新时代变革最重要的驱动力依然是技术，其实，AI与安防一直很有缘分，AI概念起源于上世纪50年代，正值当时，世界上CCTV摄像机开始商业化落地。AI与安防在历时50多年的发展过程中，并无碰撞经历，随着AlphaGo引领人工智能的新一波热潮，再加上智慧城市、智慧社区、智慧家居落地都离不开安防的应用，新生儿“AI＋安防”随之应运而生。近两年AI阶段的诉求与产品迭代都非常迅速，智能安防产品运用于实际事件的需求凸显。

目前，安防领域正处在物联网与AI技术革命的中心，这些年技术从模拟化走向数字化，从IP化走向AI化，产品线一直在不断升级迭代。成熟的传统安防市场已沦为白菜领域，人工智能技术冲击着安防传统商业模式和技术模式，AI助力大安防环境的链式反应，带来了更高的附加值与利润空间。新时代安防领域俨然成为AI应用的“第一着陆场”，2022年AI将助力安防达到万亿市场的规模，实现人机结合、智能防控的现代化AI安防模式时代。

技术层面：AI安防的技术要素与推动力

当前所有的AI安防产品，产值不到20亿，只有1％的安防设备应用了AI技术，可以想象AI安防还有巨大的潜力待挖掘

算法、算力、数据是AI＋安防发展的三大要素，从技术层面来看，AI＋安防的结合应用可以提升事件的发现能力、事件的分析能力、事件的研判能力、事件的处置能力、数据采集以及存储能力，应急响应所需的数据要涵盖流量数据、终端数据、SIEM数据、以及结合第三方数据进行分析研判。同时前端信号的采集和探测设备中开始加入AI芯片，通过智能识别筛选图像再进行传输，减小传输空间和缩短时间，后端处理平台可同时处理的相关前端产品数量大幅度提升，清晰度和识别准确度都显著提高。

AI并不意味着全部计算与采集到的数据都得上到云端，本地边缘计算／模糊计算一样重要，很多情况下，安防系统的执行与分析并不需要上云端去处理。例如，系统在摄像机内部执行面部识别时，本地可以计算出此人的名字，只将名字发送给云端，而不是整个视频流。这些前提条件是因为本地设备的处理芯片越来越强大，且越来越小，其实本地处理的另一个好处是，避免敏感信息在外网中泄露。

也许从技术迭代趋势来看，AI安防在几年后将会遇到移动通信的重大变革，摄像头只需要插一张5G卡，即可绕过Wi－Fi与云端直接连接。视频搜索功能是谷歌近几年最下功夫的项目之一，在海量视频数据中，快速搜索到需要找的视频、事物、活动或文本等。

疾驰狂飙的竞争格局 AI＋安防参与者阵营分析

AI安防市场看似波澜不惊，实则暗流涌动。AI正在补齐安防业的新短板，因为AI安防行业未来的规模极其巨大，且变现能力极强，所以参与者众多。众多参与者正在借助专业技能、独特的大数据功能，解决安防行业面临的实际问题，传递真正核心价值，不断在AI＋的浪潮中拔得头筹，获取长远发展的筹码。

安防产业对于智能化的需求，让众多玩家将目光转移到智能安防，研发相关的安防智能产品，AI的发展将会直接影响安防格局骤变。AI安防的巨大前景犹如蜜罐一样，已经吸引大量资本、各类企业和顶级人才轮番进驻，所有参与者各有千秋，目前东风难以压倒西风。

传统安防企业：借助AI破局

传统安防企业凭借行业占有率正在挑起AI安防的“大梁”，已经成为既定的大战略。传统安防巨头，如大华股份、海康威视等作为上市安防企业长期保持AI方面的高研发投入，纷纷建立独立的智能芯片研发团队，进入AI安防市场占据市场空间。

除了巨头以外，目前大部分传统安防企业对于AI的结合应用，还处在接受并尝试使用阶段，超过90％的安防市场份额仍然被传统安防企业占据，但安防产业对于数据化、智能化的需求愈加强烈。传统安防企业短板在于AI算法和人才，其他竞争者不足在于行业积累和渠道。

人工智能众企：瞄向AI安防的前沿

2014至2017年间，国内约700家人工智能企业获得投资，总额超过1000亿人民币，但没有商业落地能力的AI公司，技术实力再强，获得大量融资，也会被市场淘汰。因为规模足够大、结合点好、变现能力强，所以人工智能企业纷纷瞄向AI安防的前沿。

在AI＋安防领域，AI程序会通过复杂的算法从数据中执行与学习，并逐渐更加熟练地预测的需求。有AI四小龙之称的商汤科技、Face ＋＋旷视科技、依图科技、云从科技等企业主动出击，聚焦人脸识别、虹膜识别、声纹识别、智能摄像机、车辆大数据等先进人工智能技术的应用，大力研发相关的AI安防产品与解决方案。

CV（computervision）初创公司

越来越多的CV公司开始将安防领域作为主要发展点，绝不会满足于目前仅向安防客户提供技术。但如今的初创CV公司，多是仅有一套或几套算法方案，虽然这些方案在相关特定场景下的效果极为出色，但正因为其独有的特殊性，为保证计算效果而限制了本身的延展性，因此难以适用于安防这样一个复杂的产业链中。如果想要入局安防领域，这些公司首先需要有能力提供适应多场景的大一统普适方案。

如今的CV初创公司重学术多于工程，换而言之，相对于硬件设备，初创企业更加看重自家算法的更新迭代，但AI安防需要的不仅是优秀的算法，必须要软硬件同时并行的发展模式，就目前而言，初出茅庐的CV初创企业想要做到并非易事。虽然在专业的AI安防领域，CV公司难以有作为，但是在小领域市场依然可以大展拳脚。

BAT互联网巨头

互联网巨头重兵安防并不是空穴来风，依靠技术、流量与渠道优势攻城略地，海外谷歌与亚马逊已经开始布局家庭AI安防，虽然国内BAT等互联网巨头企业并没有对家庭安防领域进行侵蚀，不排除未来几年没有交锋。

AI公共监控＋AI家庭安防的场景赋能

在大AI安防概念下，无论是公共安防还是家庭安防，深度结合语音与视觉识别的“AI安防”，将诞生更多的自我监控系统。基于人脸识别技术的AI安防解决方案，可广泛应用于视频监控、入侵告警、出入口控制、门禁、电子巡更、联网告警等主要安防领域。

目前市场内的智能化安防产品在场景体验上仍然较为被动，AI技术普及度不高，智能化产品价格偏高，场景应用局限性大，安防的智能化场景应用较为僵化，人防的借助要多于系统的自我判断。AI结合视频技术方面的突破，可以帮助行业突破较为被动的交互壁垒，人工智能系统将接管报警与监控的任务。

人工智能下的公共安防系统，广泛应用使得主动应用和事前预警变为了可能；人脸识别、异常行为分析、人数计数、音频检测等智能化应用将事后查证向事前预警前移，有效防止各类案事件的发生；视频浓缩、视频摘要检索全面提升事后处理的效率和质量。大数据应用下的云存储和云计算也在为构建新一代的数据中心和计算中心提供有力的保障。安防从传统模式大踏步迈入智能新时代，从1．0的“事后追溯”、“人防”为主升级为“实时监管”与事前预防、“技防”为主。

人工智能下的家庭智能安防系统，将可以随时掌控谁在家、家人什么时候回家、喜欢怎样的布撤防方式，都会因人而动。例如爸爸离开办公室，家里的温度就会自动加热，所有家人离开时，屋内的温度会控制到最低，布防自动开启。AI主动安防的例子有很多，例如系统如果判断快递员到访门口，并不需要用户自行查看摄像头，而是可以自动播放用户先前录制的语音消息“把包裹放门口就可以了！”。又例如，如果判断出访客可能是罪犯嫌疑人，自动把家中的灯模拟打开，或者同时让车库的车自动鸣笛。当然，这些所谓的场景实现，并不只能依靠单个家庭安防系统，同时需要多个逻辑运算判断，例如辅助地理位置或者睡眠监测等的辅助判断。

当AI公共监控＋AI家庭安防遍布全球时，外部的公共安全设备与家庭内部的安全设备将组成极为安全的社会系统，“AI眼睛”会使犯罪率大幅降低。

家庭AI安防的极致艺术化与AI安防概念的衍生智能

AI安防分类中，家庭智能安防范畴的人工智能化将迎来首轮突破尝试。

家庭安防与商业、公共安防不同，边境、机场、商场里的商业级安防设备多，需要庞大的处理器、大型服务器与企业级网络安全，还有专门受过培训的技术人员。而对于家庭安防来说，操控与配置需更傻瓜化、扁平化、DIY化。所以，想在居家环境内将AI安防系统做到极致是一门艺术。

目前市面上的摄像头已经比人眼还要“尖”。现在百元级的家庭安防摄像头，已经普遍具有“千里眼（拍视频）”和“顺风耳（拾音）”功能，可以称得上智能，但是并不是人工智能。人工智能摄像头应该懂得什么时候应该看，什么时候该听，调取录像、查记录只需要对话式交互，例如盘问摄像头，清洁工何时已离开，就像24小时的贴心管家。从看得见、听得见到看的清、听得清，再到看得懂听得懂，AI作为全新生产要素正在“武装”所有家庭的安全。

新AI安防概念正在不断拓展衍生出新的智能安防周界，例如智慧停车。到了目的地转悠几圈，还是找不到车位，这是让很多车主都头疼不已的问题，智慧停车正在解决“找车位”的刚性需求。大华股份助力停车进入人工智能时代，提出智慧停车V4．0解决方案，能无缝对接社区对接，直接呼叫到户，三层脱机离场保障方案，支持人脸识别、纯车牌、二维码离场与支付，让出行更简单，在9月3日到5日的2018年SSHT（上海国际智能家居展）上，将新加入智慧停车展区，将会看到大华的智慧停车方案。