回顾2017年人工智能的安防产业的发展脉络

前言：喧嚣的2017逐渐接近尾声，站在时间的节点上，回顾这一年来安防产业的发展脉络，在人工智能、云、物联网等技术引擎的超强马力驱动下，以智能视频为轴心，产业从纵深双向维度上都发生着很大的变化，使得原本相对单一的线性产业延伸出多元化的树状结构，并持续向外扩展新的产业边界。

过去一年时间里，处在人工智能风口的安防产业可谓正处于腾飞之势，10月底于中国深圳举办的2017年中国国际社会公共安全博览会(以下简称“安博会”)围绕着人工智能发出的集体畅想让我们看到这个产业空前的盛况。根据中安协发布《中国安防行业“十三五”(2016-2020 年)发展规划》 指出，“十三五”期间，安防行业将向规模化、自动化、智能化转型升级，且到 2020 年，安防企业总收入达到 8000 亿元左右，年增长率达到 10%以上。

AI、云、物联网技术引擎驱动产业变革

AI 是自2016年以来安防行业最热门的标签，依据视频数据量最大且数据层次最丰富的行业特性，安防成为人工智能第一批落地应用的领域,，如果说2016年业内围绕着人工智能更多体现在前端智能硬件产品的研发上的话，那么2017年，我们可以明显看到，历经时间的催化，业内主流企业正在陆续完成从前端智能摄像机到后端智能服务器再到上层接入各行业应用的全套解决方案的布局流程。

随着AI技术的逐步成熟，对于复杂场景下的人、车混合多特征结构化分析，目前也达到了较高的水平。近两年时间里，业内涌现出了一批批明星级产品，如海康威视的“猎鹰”与“刀锋”结构化服务器，大华的“睿智”系列视频结构化服务器，科达的“猎鹰”与“海燕”结构化分析系统，宇视的“昆仑二号”等等，这些都是视频结构化技术产品化的代表。

在AI加持下，

人、车特征结构化分析较之前有了很大改变，以往只是做简单识别、简单分析，而采用深度学习算法后，系统采集大量样本可以提取特征库进行深度分析，可实现更快的处理速度（千亿级数据下的秒级检索），更高识别准确率（人脸和车牌识别的准确率业界水平可达99.5%+）目前，更丰富的识别内容(人脸、人体、车牌、复杂环境物的识别）。

为了更好的把握公安一线实战需求，这几年来，我们也看到越来越多的安防厂商开始积极和公安部门合作共建警务实战实验室，警企协同，用人工智能、大数据等前沿技术手段助力复杂的业务单元精细化运作，借助视频图像联网、视频大数据、视频实战、视频侦查、人像智能分析等针对性应用，助力公安行业在业务响应速度和警务效率方面达到空前水平。

2017年也是安防行业向云端迁移大爆发的一年，面对云、大数据层出不穷的应用需求和复杂多变的挑战，在过去两年里，业界部分厂商积极展开云端业务，一是解决海量数据分析处理对数据中心所带来的存储和计算压力，二是上云后，云平台的高可扩展性以及统一控制应用优势。至此，2017年安博会上，云边融合成为新的系统架构模式，主流安防企业的集体宣讲预示着安防智能化时代 “全计算”概念的衍生!

物联网时代的到来，

也在过去一年里的安防产业留下了深刻的烙印，基于物联网巨大发展潜力以及安防与物联网的关系，国内多家安防上市企业纷纷通过并购，拓展物联网领域业务。包括东方网力、高新兴，苏州科达等企业，物联网作为集传感、通信、网络、计算、控制技术为一体的数物复合型系统，在安防领域发挥着越来越重要的作用。

安防企业拓展物联网业务还有一个更为现实的意义，结合安防与物联网的紧密关系进一步构建“大安防”概念。例如在智慧城市建设中，通过在关键的核心城市地段和场合进行传感设设备的铺设，就可以来综合评价某个时间、地点，相关场合人群的集中、分布、流动情况，然后及时反馈给集中的后台，利用大数据的分析功能，提前预知可能出现的车辆拥堵及人流分布的情况，避免各种安全事件的发生。另外，物联网技术还可以在环境监测、城市管理、应急防灾方面已经得到广泛的应用，为城市安全构建新的屏障。

CV类企业成入局者新势力崛起

前两年在互联网+风潮之下，也吸引了一批互联网企业在安防领域的涉足，如360、小米等，不过，他们都选择以自有品牌家用摄像机入局到消费级安防市场，利用一贯的互联网营销模式在家庭以及中小型商铺用户之间圈起一票“粉丝”，但对于专业安防市场仍未有大的渗透力。

进入到人工智能时代后，新的入局者依旧存在，不过，旧貌换新颜，凭借人工智能这块踏板，这次能够成功攻入安防腹地的是一批出身于计算机视觉的专业算法企业，被誉为人脸识别四小龙的商汤、旷世、依图及云从。2017年安博会上四小龙高调的集体亮相，让不少老安防感到警惕，传统安防多年来精心构建的智能化视频技术壁垒，随着人工智能时代的到来，走到了和CV类企业并线的局面，而这个重合点在于视频图像结构化，更聚焦的说法是人脸识别。

人工智能赛道中，人脸识别是其中发展较为成熟的应用领域。在众多国际性的人脸识别权威测试竞赛中，四小龙的成绩都名列前茅，当然，实验室数据并不能说明什么，传统安防厂商和CV类企业都明白，再好的算法水平只有落地到实际应用场景中才能体现它的价值。在业内老安防深耕公安、交通实战应用的时候，CV类企业也在积极利用人脸识别算法优势围绕着平安城市、智慧城市等项目攻城掠地。

我们来简单感受一下CV类企业在安防市场这两年的“战绩”。依图科技建立了全国乃至世界最大的人像比对库，截至目前，在省市级公安应用中，依图已经帮助近20个公安省厅建立起省级人像平台，参与了100余个地市公安人像平台系统建设；旷视与公安部进行合作，截至今年9月，旷视的人脸识别系统已在公安部及全国大几十个省市落地，累积协助各地公安机关抓获犯罪嫌疑人超过3000人；云从科技在安防领域，推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，产品已在 23 个省上线实战；最后是商汤科技，商汤在公安实战图侦（以图搜图）业务方面，可以在亿级大库秒级返回结果，快速实现涉案人脸的身份鉴定与身份关联，从而帮助一线警员及时准确出警，实现重大案件的侦破，提升常规案件的破案效率……

这些只是CV类企业在公安项目的简单提及，从他们的业务覆盖面来看，包括智慧城市、交通、金融、公检法等在内都已成为其人脸识别项目的落地领域，基于人工智能的创新安防应用与传统安防厂商的业务模式正高度重合，尽管现阶段人工智能在安防领域的应用处于初步发展阶段，CV类企业还不足以撼动传统安防企业的江湖地位，但随着安防+AI的深化，未来这两股势力势必将进行更高等级的较量。双方各自在安防行业市场的深厚积累，以及在人工智能算法上的技术优势，竞争还是合作，还需要企业之间理性思考。

回归到市场发展层面，在安防行业内，目前人工智能算法使用最多的还是在视频图像领域，因为传统安防企业的产品都是与视频图像相关。但对于公安等业务应用来说，视频图像只是一小部分，公安应用还需要网络信息、通信信息、社交信息等等。将来安防行业还需要以视频图像信息为基础，打通各种异构信息，在海量异构信息的基础上，充分发挥机器学习、数据分析与挖掘等各种人工智能算法的优势，为安防行业创造更多价值。

安防从解决方案迈向生态建设

生态，也是2017年厂商频繁提及的一个高频词。在过去几年里，我们看到，产业当中，跨行业融合的现象越来越明显，无论是安防企业向外延伸新的业务，还是非安防企业朝安防领域的涉足，智能化产业之间的间隙变得越来越小，生态结构的市场面貌正在逐步形成。

安防产业从解决方案迈向生态建设是产业发展到一定阶段的必然趋势，ABB中国电气产品事业部产品营销经理林健即表示，未来的安防市场的需求会越来越复杂。很难有一家硬件供应商全部来提供，只能由弱电安装公司来集成整合方案。所以产品方案的开发性和易集成性都非常重要，无论在硬件端还是云端。

而大华股份董事长傅利泉也表示，“安防本身就是大的商业技术、环境中的一份子，原来行业说的上下游产业链，其商业模式是交付、再建设的模式，在这个过程中厂商可以接触到自己的客户。但是未来的发展，商业环境就不再是产业链了，而是生态，它是一个相互依存、相处推动、相互发展，共同创造价值的一种模式。”

安防产业发展到今天，已经形成了一个相对成熟的产业体系，而随着产业朝智能化迈进，涉及的子系统也越来越丰富，从上游芯片算法到中游软硬件厂商、系统集成商，再到下游至终端用户，伴随着越来越多的厂商走向整体解决方案之路，以及行业领域在大的智能化系统应用上的趋同，未来，上下游之间的交集也将越来越密切甚至是业务重合，但能做到全产业覆盖的企业屈指可数，生态合作必将成为安防产业的新常态!