【中國安防展覽網(wǎng) 市場分析】作為現(xiàn)代社會安全守護者，用創(chuàng)新打造高科技技防是安防從業(yè)者的天然使命。對于安防企業(yè)來說，創(chuàng)新更是企業(yè)之魂，無創(chuàng)新何以談發(fā)展。“創(chuàng)新”一詞始終是安防行業(yè)的主旋律。以市場需求為導向，中國安防企業(yè)在“創(chuàng)新”這條道路上越走越遠。
此次研究采取了“桌面研究”+“企業(yè)/專家訪談”兩種方式，試圖通過“是什么”、“為什么”、“怎么辦”的敘述順序去闡述清楚“人工智能技術”和“安防行業(yè)”碰撞的過去、現(xiàn)在和未來的發(fā)展脈絡。
人工智能技術作為一個降本增效工具去賦能傳統(tǒng)行業(yè)，其中安防行業(yè)在政策和技術的雙輪驅動下成為人工智能的首要著陸場。為什么人工智能優(yōu)先在安防行業(yè)落地？安防對人工智能的需求是如何驅動整個產(chǎn)業(yè)鏈條的？而“安防行業(yè)”和“人工智能技術”的內(nèi)涵外延如何設定？以及在人工智能新技術的驅動下，傳統(tǒng)安防行業(yè)如何做應對？借助新技術起來的人工智能算法初創(chuàng)企業(yè)有機會成長為多大的企業(yè)？這些疑問的量化解答對于參與變局的企業(yè)都有意義，對于技術買單者政府也有參考價值，甚至對于第三方的投資者、媒體等都能給予有參考意義的信息。
此次研究采取了“桌面研究”+“企業(yè)/專家訪談”兩種方式，試圖通過“是什么”、“為什么”、“怎么辦”的敘述順序去力求清楚闡述“人工智能技術”和“安防行業(yè)”碰撞的過去、現(xiàn)在和未來的發(fā)展脈絡。
下文選取了報告中的部分內(nèi)容進行呈現(xiàn)。如報告內(nèi)容有不準確、不完善之處，歡迎讀者批評指正。
一、綜述篇：范圍界定、需求；
此次研究討論的“安防”更多是指針對社會安全事件下的恐怖襲擊事件和經(jīng)濟安全事件的安全防范，即針對社會治安的安全防范，屬于相對狹義的安防范圍定義范疇。此次研究談論的“AI”更多是指計算機視覺識別技術，它將視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)結構化成以人、車、物為主體的屬性信息。
社會經(jīng)濟進入轉型階段，原本穩(wěn)定的社會關系變得復雜。資源的市場化配置造成人口流動和就業(yè)分布以及城市、農(nóng)村格局等一系列變化，導致社會管理的難度加大和各種矛盾沖突的表面化，客觀上為*活動提供了更多的機遇。
面對城市這樣一個龐大的復雜系統(tǒng)，如果想要做到信息的實時發(fā)布、監(jiān)控、分析和智能化管理，以確保整個系統(tǒng)的決策、命令能夠穩(wěn)妥迅速地傳達執(zhí)行并反饋，高度集成的可視化終端*。裝載在城市各個角落的視頻監(jiān)控系統(tǒng)是城市管理系統(tǒng)的重要組成部分。
隨著監(jiān)控點位的驟增，遍布大街小巷的監(jiān)控攝像頭每時每刻產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)也在爆炸式增長，過去簡單利用人海戰(zhàn)術進行檢索和分析已經(jīng)很難滿足新時代的安防工作需求。為此行業(yè)相關人士寄希望于AI的強大的算力和數(shù)據(jù)表達能力。
二、技術篇：AI如何驅動安防行業(yè)變革；
智能安防并非新邏輯，實際上?？?、大華等從2006年就開始布局智能安防產(chǎn)品，從這個時候開始安防行業(yè)就向著智能化發(fā)展，但一直不能有令人滿意的突破。從“智能”到“人工智能”，后者解決了過去安防得不到普及的問題，使之“識別準確率提高”、“設備環(huán)境適應性提升”、“識別種類增多”。
歸根結底，AI賦能安防就是借助計算機視覺識別技術解決海量視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)得不到很好利用的問題。海量數(shù)據(jù)到信息到情報再到洞察，中間需要層層的數(shù)據(jù)價值提煉，而計算機視覺識別技術就能很好地將“看到”的東西結構化成以“人”、“車”、“物”為主體的屬性信息。
從“智能”到“人工智能”，是“數(shù)據(jù)資源”、“核心算法”、“計算力”三大基本要素起主導作用。
1.數(shù)據(jù)資源：連接的設備量在增加，數(shù)據(jù)量在增加；
2.核心算法：深度學習擁有強大的數(shù)據(jù)表達能力；
相比傳統(tǒng)機器學習，深度學習可以：1)適應足夠多的環(huán)境和場景。深度學習在訓練模型參數(shù)的階段使用了海量數(shù)據(jù)，相比傳統(tǒng)機器學習方法，包含了足夠多的場景，并且直接建立從數(shù)據(jù)到信息的映射，對約束條件的依賴較少，即深度學習的產(chǎn)品可以應用到更廣泛的環(huán)境當中；2)識別種類更豐富。理論上只要有足夠多的樣本進行訓練，深度學習能夠實現(xiàn)比較的目標分類識別，自主特征識別的特點又讓深度學習特別適用于抽象、復雜的關于人的特征、行為的分析領域。
3.計算力的成熟使得深度學習強大的數(shù)據(jù)表達能力得以體現(xiàn)；
三、行業(yè)篇：應用場景、產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)鏈變化；
1.AI+視頻監(jiān)控的四種應用場景；
2.視頻監(jiān)控產(chǎn)業(yè)鏈；
四、趨勢篇：行業(yè)未來趨勢判斷；
1.安防行業(yè)趨勢：
1)民用市場逐漸成為安防熱點，發(fā)展?jié)摿Υ螅?)中國安防行業(yè)市場規(guī)模持續(xù)穩(wěn)定增長；3)強調網(wǎng)絡安全可能為視頻監(jiān)控設備商帶來獲利。
2.AI+安防行業(yè)趨勢；
1)智能化的基礎，高清替代標清仍在繼續(xù)；2)前端價值大幅提高；3)人工智能時代，場景數(shù)據(jù)為王；4)上下游均開始涉足算法領域，中間層的純算法提供商將面臨挑戰(zhàn)；5)AI還能縱向復制，移動化工具來補充視頻監(jiān)控系統(tǒng)的不足；6)AI能力橫向復制，賦能領域不局限于安防市場。
原標題 鳥瞰人工智能應用市場——安防行業(yè)研究分析2017
智慧城市網(wǎng)APP
智慧城市網(wǎng)小程序
微信公眾號
移動版
