自2015年起，安防行業(yè)逐漸引入AI技術(shù)，“智慧安防”一詞開始進入大眾視野。經(jīng)過幾年的發(fā)展，智慧安防正在突破傳統(tǒng)安防的界限，進一步與IT、電信、建筑、環(huán)保、物業(yè)等領(lǐng)域融合，圍繞安全主題擴大產(chǎn)業(yè)內(nèi)涵，呈現(xiàn)出協(xié)同發(fā)展的“大安防”產(chǎn)業(yè)格局。


來源：億歐智庫

智慧安防主要落地領(lǐng)域為政府市場

從智慧安防的終端客戶出發(fā)，智慧安防市場可以劃分為：頂層的政府市場、中層的行業(yè)市場、底層的渠道市場。其中，政府市場主要服務(wù)的客戶是政務(wù)機構(gòu)、公安、司法、交警等，具體落地領(lǐng)域主要為平安城市、智慧交通、智能樓宇、文教衛(wèi)、金融行業(yè)等。由于政府市場的項目規(guī)模一般較大，所需解決方案涉及層級較多，且更注重軟件性能，因此供應(yīng)商一般表現(xiàn)出資金實力強、軟件能力強等特點。

根據(jù)億歐智庫數(shù)據(jù)，在僅考慮政企客戶的情況下，2017年我國安防產(chǎn)品應(yīng)用最大的領(lǐng)域是平安城市，占比24%，其次為智能交通 （18%）、再次為智能樓宇（16%）。匯總該部分數(shù)字后，政府市場在安防產(chǎn)品應(yīng)用所占比例約為47%，成為我國智慧安防落地的重要領(lǐng)域。

智慧安防產(chǎn)業(yè)鏈日趨完善，生態(tài)更加開放

智慧安防產(chǎn)業(yè)鏈從上游到下游依次為軟硬件類廠商、產(chǎn)品/解決方案類廠商、運營/集成類廠商。產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的參與者除了原有的傳統(tǒng)安防企業(yè)外，AI算法公司、云計算服務(wù)商、數(shù)據(jù)處理企業(yè)等紛紛參與進來，共同完善產(chǎn)業(yè)鏈各細分環(huán)節(jié)。

另一方面，隨著AI、云計算等技術(shù)日趨成熟，傳統(tǒng)安防設(shè)備廠商開始向產(chǎn)業(yè)鏈上下游拓展業(yè)務(wù)；同時，AI算法廠商、云服務(wù)商、數(shù)據(jù)處理廠商迅速入場，并直接向用戶提供產(chǎn)品或解決方案。這使得產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)界限逐漸模糊，產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐漸走向多元化、開放化。

智慧安防：技術(shù)為重還是落地為王

關(guān)于AI與安防行業(yè)，過去主要探討AI給安防帶來的想象空間，以及安防能夠給AI提供什么樣的落地土壤。但是，隨著AI技術(shù)的突破性發(fā)展，當各家產(chǎn)品性能都到達一定高度的時候，“高性能”不再是唯一的指標，與實際場景的結(jié)合能力似乎更為重要。那么，智慧安防從業(yè)者究竟該追求技術(shù)的極致還是該更注重落地應(yīng)用？

漢王科技副總裁/漢王智遠副總經(jīng)理黃磊表示，對于以技術(shù)為根本的公司，在核心技術(shù)方面永遠是要重視的。從兩方面看，一是計算的深度，二是技術(shù)的廣度。他以漢王人臉識別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用為例，漢王從2005年開始做人臉識別，2008年推出了嵌入式紅外識別終端，隨著應(yīng)用的發(fā)展慢慢做到可見光技術(shù)，近一兩年又發(fā)展了全新的技術(shù)、產(chǎn)品及應(yīng)用，核心技術(shù)是安身立業(yè)的根本。從技術(shù)的落地來看，早期的人臉識別要繞開光照應(yīng)用場景，通過近紅外識別來實現(xiàn)，但隨著應(yīng)用面越來越廣，必須突破可見光技術(shù)。而近兩年面臨的新挑戰(zhàn)是跨視頻、跨場景的無感追蹤，甚至需要解決當人臉不在視頻中如何去解決身份驗證的問題。這都要求企業(yè)把核心技術(shù)作為根本，把識別度做高，挖掘技術(shù)的深度，同時識別技術(shù)的廣度也要配合起來。

賽為智能副總裁林必毅認為，“計算機視覺和機器學(xué)習(xí)給安防行業(yè)帶來了深刻的改變。打磨極致的AI技術(shù)，需要算力、算法和數(shù)據(jù)的支撐，越到后來越難。AI技術(shù)不做到極致，或者達到足夠領(lǐng)先的水平，就無法建立起企業(yè)的核心優(yōu)勢，贏得AI+賽道上的勝利。技術(shù)與業(yè)務(wù)都很重要，而不論是技術(shù)、產(chǎn)品、生態(tài)還是業(yè)務(wù)驅(qū)動，都不能否認技術(shù)的重要性?！?br />
澎思科技公共安全業(yè)務(wù)部負責人茹敏認為，對算法準確率的追求，需要針對不同的應(yīng)用場景討論。對于小場景即一兩萬的人員，例如社區(qū)類、智能樓宇類的人臉識別應(yīng)用場景，追求極致的識別算法準確率影響不是很大。但是，對于城市級人工智能安防系統(tǒng)，人臉大數(shù)據(jù)現(xiàn)在累計到了百億甚至千億級別。因此人臉識別算法哪怕是細微至百分之零點零零幾的提升也可以帶來很大的驅(qū)動力。他認為，技術(shù)是持續(xù)力需要保持，才能夠更好地為應(yīng)用場景去服務(wù)。

落地面臨哪些挑戰(zhàn)？

目前安防行業(yè)的邊緣已經(jīng)越來越模糊，整個行業(yè)發(fā)展最需要解決的是信息的碎片化、數(shù)據(jù)的碎片化和各個系統(tǒng)之間的信息孤島問題。隨著人工智能技術(shù)不斷取得新的突破，以及物聯(lián)網(wǎng)、5G、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的發(fā)展，安防已經(jīng)進入到了新的發(fā)展階段，如何能夠不斷推出新的產(chǎn)品和解決方案，快速響應(yīng)市場的業(yè)務(wù)需求，將成為安防企業(yè)面臨的新挑戰(zhàn)。

黃磊對AI在安防行業(yè)的落地持樂觀態(tài)度，他認為傳統(tǒng)的安防行業(yè)雖然到了相對成熟的階段，但是AI賦能的安防才剛剛起步，且前景無限，還有很多幾十億甚至百億級的細分市場，只要扎根下去，靜下心把一個細分領(lǐng)域做實、做透，空間還是很大的。

林必毅認為，落地既要有頂層設(shè)計，又要接地氣，需要通過具體項目或場景來實現(xiàn)。不同的項目所遇到的問題不同，例如大項目或特殊項目，遇到的首要問題一定不是技術(shù)，而是資金、機制、溝通協(xié)調(diào)、商業(yè)模式、項目運營等問題。而常規(guī)項目，系統(tǒng)解決方案本身與產(chǎn)品密切對應(yīng)，只要對產(chǎn)品熟悉或設(shè)計經(jīng)驗足夠，通常技術(shù)問題不會很多。如果標準化產(chǎn)品滿足不了，可以選擇非標準定制。因此他認為，技術(shù)問題多出現(xiàn)在開發(fā)階段，經(jīng)過不斷地測試和試錯，最終能夠得到解決。在場景方面，需要實現(xiàn)的目標越清晰，落地會越容易。