2020年展望：多技术深度融合下 安防产业发展的“裂变”

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这一波由感知智能引领的人工智能浪潮，突破了安防产业通向智能安防的天花板，同时催生了安防市场巨大的潜在发展空间，而“AI+安防”也顺其自然成为各安防参与企业的重要战略方向。人工智能、物联网等技术给产业带来的影响力将比互联网更大，未来，随着AI技术的日益成熟，以及和其他技术的深度融合应用，安防产业发展也将发生颠覆性的变化。
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4 Q5 e  H6 l8 ~7 Y% G近年来，在平安城市、天网工程以及雪亮工程的推动下，安防产业市场规模一直保持着高速增长态势。而且，随着人工智能、物联网、云计算技术与超高清、热成像、低照度、全景监控等传统安防技术的融合应用，以及行业用户业务对智能技术需求的不断增长，安防市场规模将得到进一步加速发展。根据中国安全防范产品行业协会和中商产业研究院整理的《2010-2020年中国安防行业总收入情况》统计表数据可知，2018年中国安防行业总收入(安防产品、安防工程和安防运营服务及其他)超过6000亿元，年均增长14.4%，到2020年行业经济总收入将达到8,000亿元左右。
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6 d* g4 u  W" D2 L" {2020年，全球贸易战和经济增长减缓态势带来的影响将持续，但我们认为，新技术与产业融合需求的持续强劲，以及安防企业利用AI生态力量共同推动下，安防市场依然能够在经济大环境不佳的情况下得到稳定增长。而人工智能赋能下，安防市场逐渐从网络化、数字化向高清化、智能化转变，在这个过程中，整个产业的竞争战场、安防边界、市场机会以及发展趋势也将发生改变。


技术和产业融合“主轴”不断深化


2018年之前，大部分企业特别是AI企业，对于“AI+安防”的态度较为浮躁，主要侧重于单纯技术性能表现以及融资额度的比拼，真正落地的AI产品较少。进入2018年后，安防市场的碎片化、场景化的业务特征，使得企业逐渐将主要精力投放到AI技术和产业融合上面，场景、方案、落地成为安防参与企业的重点关键词。到2019年，经过企业一年的深耕细作，安防行业与AI相关的产品和技术日益成熟，人工智能针对碎片化场景的个性化应用越来越多。

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6 o4 N6 n# E# f$ s3 b未来，人工智能发展的三驾马车依然是算力、算法和数据，而驱动“AI+安防”的因素则包括算力、算法、数据、方案、工程和服务，将技术和产业有效结合起来，形成切实可行的整体解决方案，才是行业发展的核心因素。无论安防产业趋势如何变化，技术如何演进，技术和产业融合的“主轴”永远不会变，企业所有的动作都将围绕这个主轴而发生。我们认为， 2020年AI技术和产业融合将得到进一步深化发展，主要来自以下两个因素的推动：
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0 [" ]  |* {: ]: i) b4 iAI技术泛化能力越来越强。2019年，多算法仓库以及算力按需调度的相关概念萌生，并且有部分企业已经有具体的落地实践案例。具体来讲，多算法仓库即是能够根据业务场景，灵活选择适合的智能算法，而算力也能根据需求进行调度，不仅高效利用算力资源，而且大大增加了AI技术的泛化能力，使得技术和产业融合将进一步深化。可以预见的是，2020年及未来，这种技术能力无疑将得以逐渐大规模延展。

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感知应用渐上升至认知智能应用。一直以来，人工智能在安防行业的应用主要集中在视频智能分析领域，虽然当前不少企业的AI解决方案中，知识图谱也成为其中的一环，但就目前发展阶段来看，安防企业的AI能力仍然是侧重于前端感知智能数据的构建和全息化视频解析能力的提升。未来，围绕知识图谱和业务纵深的认知智能将成为企业的发展重点。认知智能将大大助力于前端视频数据的应用价值最大化发挥，从而进一步深化技术和产业的融合能力。


数据为王 大数据分析将成新竞争点
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( R8 I- p' A2 }! t# b+ XIHS Markit数据显示，到2019年，全球仅监控摄像机每天产生的数据量就会达到2500PB。加上交通管理、接入控制、公共交通等所产生的数据，无疑，城市面临的数据量十分庞大。IDC预测，到2025年，全球累计的数据量将从2018年的33 ZB(33万亿千兆字节)增长到175 ZB。而大数据的价值对于安防产业发展的意义不言而喻。
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现阶段，基于前端数据的视频智能分析在安防产业的应用已经日渐成熟。但是，所谓的机器智能包括感知、理解、分析、决策和行动，视频智能分析只是感知智能环节。智能决策和行动作为重要的AI技术，实际上在互联网企业已经有一些成功应用，未来在安防行业一定也将成为一种重点。企业通过数据治理技术，将高质量的多模态、多维度、全场景、全时空的感知数据进行融合贯通，并与具体业务数据进行关联建模，通过对知识多维度分析和推理，建立起数据驱动的大AI体系，能够实现视频数据的深度应用，更好的推动安防产业的快速发展。


另外，从业务需求层面来看，精细化城市治理以及公安跨警种实战，都对时空大数据分析提出更高的要求。随着海量视频数据维度的日趋丰富化，产业场景应用对大数据分析和服务的需求也更加迫切。当前一些安全实战企业，已经陆续开始向大数据智能应用转型，将大数据技术与业务场景高度融合，深度挖掘数据背后的潜在应用价值。在整个大数据产业链服务里面，如何基于多维度的信息去构建数据认知的能力，实现系统自我决策和判断，是人工智能应用的最高阶段。2020年，大数据分析将成安防企业新的竞争战场，不过，目前对于企业来讲，无论是技术研发还是相关业务探索都任重道远。
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强化 AIoT 中小企业市场成待挖“矿场”
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一直以来，安全防范是视频监控设备的基础功能属性。随着AIoT时代的到来，视频监控设备作为物联网视觉感知系统的属性将不断被加强，同时，智能监控设备的AIoT化，将促使安防行业的边界不断跳出传统领域版图，由此一个更为广阔的AIoT市场将被开启，而整个市场的容量增加也会给每个企业带来新机会。实际上，很多安防企业早已经开始向AIoT领域渗透。这些企业已经不再拘泥于深耕传统安防领域，而是延展到更为广泛的行业智慧应用领域。


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' D$ P$ a; c/ _相对于传统安防市场，AIoT市场更是一个高度场景化的复杂市场，碎化片、长尾化属性更加明显，差异性需求更加强烈。首先是AIoT市场所涉及的物联设备数据资源更为复杂且多变，而且细分行业也十分众多，比如园区、零售、金融、能源、学校、家庭、社区等。同时，人工智能技术应用也将越来越多地延伸至这些细分的AIoT场景。作为安防企业，未来的努力方向是，跳出传统安防思维，通过构建AI通用引擎能力并按需求输送到各应用层，通过可定义的软件满足用AIoT场景用户的差异化需求。
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$ ]+ _- \1 J$ y* g9 `- r, E此外，值得一提的是，在AI赋能安防产业方面，公共安全、交通行业已经非常成熟，竞争也最为激烈，因此，随着非交通及公共安全的客户需求不断涌现，中小型企业市场将成为安防企业待深挖的“矿场”。从整体市场趋势来看， 2020年AI应用落地的数量将是递增的，但中高端的公安、交通等的安全防范市场的增长速度或许有所放缓，而中小型企业市场无疑将迎来新的发展机会。

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AI生态开放 将加速AI普惠时代到来

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9 S- H, a# K9 Y  Y2 c虽然，近两年“AI+安防”取得一定落地成果，但现阶段来看，人工智能落地应用还处于早期阶段，而且AI和安防产业的融合应用还面临着部署成本过高、场景碎片化、AI人才资源匮乏等诸多难题。因此，如何降低客户的AI应用成本以及部署难度，是当前安防企业落地人工智能时面临的重大挑战。在此发展趋势下，AI开放生态平台应运而生，这种通过开放底层技术能力赋能产业的平台，在一定程度上能够解决AI落地的一些瓶颈。
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实际上，AI开放生态平台早有提出，而2020年起，更多不同基因的企业开始加码进入AI开放生态平台的战场。当前，跨界而入的华为、安防巨头海康威视、算法公司阅面科技、芯片公司比特大陆等都在竞相加码布局AI生态开放平台。他们主要通过算法超市、算力支撑、训练数据等通用AI能力，助力合作伙伴和行业用户以较低的成本轻松获取AI各类技能，实现AI在行业领域的快速落地。无疑，这种AI生态开放平台，不仅降低部署成本，而且更容易进行规模化复制，无疑将加速 AI普惠时代到来。


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# b9 l" |/ h5 [. e6 i相对于IT化、云化等技术革命，无疑，人工智能、物联网等新技术融合给产业带来的裂变影响力更加猛烈。这一次的人工智能浪潮打开了智能安防市场的大门，而且使原本传统与封闭的安防行业逐渐走向开放，原有的安防边界正在模糊化，朝着AIoT更广阔的智慧行业应用市场迈进。虽然，目前安防人工智能应用还处于初级发展阶段，而且在一定程度上受到经济大环境的影响，但我们仍对人工智能在AIoT产业的整体发展趋势保持乐观的态度。2020年，在多技术深度融合应用驱动下，智能安防乃至整个AIoT产业的发展速度依然值得期待。
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