智能＋安防，從「看得清」到「看得懂」的蛻變

安防是一個非常古老的行業。

有人的地方就有安防——士兵巡邏、萬里長城、烽火台等，都是安防措施。安防的重要性不言而喻，其建設的優先順序比諸多經濟、社會活動要高——早在互聯網技術普及之前，安防就是工業生產、企業管理、政府行政領域中不可或缺的工具，甚至在建築工地中，最先投入使用的往往也是門衛室。

當然，如今我們日常中提到的安防，一般特指安防電子產品及相關配套軟硬體設施，主要有視頻監控、出入口控制、防盜報警產品等等。

在過去的20年中，快速城市化帶來了巨量的安防需求，金盾工程、3111工程、天網工程、雪亮工程都成為安防企業大展拳腳的戰場。在此過程中，一批頭部企業緊緊把握住了技術變革機遇，迅速在安防市場上佔據了領先地位。

就智能 安防而言，早在2006年，行業內便已經有提出智能化安防的概念，但由於當時人工智慧的技術限制，一直沒有理想的解決方案。直到最近兩年人工智慧技術的突飛猛進，各種智能產品快速落地應用，智能安防雛形開始顯現。

那麼，智能安防與傳統安防有何區別？智能 給安防行業帶來怎樣的影響，又有著怎樣的發展前景？未來發展的進程中又將遇到哪些挑戰呢？

從「看得清」到「看得懂」的蛻變

國內以安防設備提升安防等級的理念可以追溯到1979年，那時安防產品以探測、報警及實體防護為主，為博物館等高價值場所應用，而隨著中國安防產業初步形成，安防產品應用領域逐步擴展到金融、房地產、運輸服務等行業。

近些年，因為人工智慧技術的出現，視頻監控層面從最初的數字化、網路化、高清化向智能化快速轉變，安防行業達成的共識是從「看得清「到」看得懂「，從」看視頻「到」用視頻「進行過渡。

值得一提的是，雖然人工智慧在安防行業的應用在2012年早有成績，但大多數智能安防產品面世時間卻是在2016-2017年之間，無論是人臉識別，車輛識別，結構化分析以及定製化解決方案等，包括實際應用也只是近兩年才正式開始。

傳統安防的重點在「建」，有兩個主要特徵：事後查證，人工決策。我們知道，傳統安防系統對周圍信息進行採集和存儲，但是缺少主動分析。出了事故之後，再由人工回溯錄像，收集線索和證據。這種方式缺陷非常明顯：無法預防風險點，無法防患於未然；信息回溯、分析和決策都需要大量的人工，成本較高。

更為重要的是，面對智能時代海量的數據和更高的監控要求，傳統安防似乎成了老牛破車，不堪重負。而與傳統安防不同，智能安防的重點在「用」，並相應地對傳統安防的缺點做出了改變甚至革新，簡單來說：

首先，是事前預警。智能安防的前端可以通過3D、多目、音頻、振動、紅外等多種硬體立體協作，環境適應能力強，能夠復原複雜場景，獲得更清晰的圖像和更準確的信息，結合雲計算，達到事前預警的目的。

其次，是事中決策。智能安防可以通過預設指令，實時高精度識別重點監控人，準確判斷位置，識別動作，跟蹤軌跡，分析行為。憑藉這種能力，智能安防在治安、防暴等領域已經有多起成功案例。

最後，是事後分析。比如在治安領域，基於雲計算和大數據分析，智能安防系統在提高偵破率的同時，還能創建公安大情報系統，接入多種信息，提高主動預警和處理能力。

舉例來說，早期的「車牌識別」技術大面積應用時，機器通過普通的圖像處理技術和淺層的機器學習技術，就可以實現高精度的識別率：即便是採用200萬像素智能交通攝像機，只要場景設置得當，車牌識別率可輕鬆做到99%。

但是，像「駕駛員是否在打電話、抽煙」等行為分析卻很難判定。不過，在應用智能感知型IPC之後，車輛識別的精細化程度從車牌、車型、車身顏色、品牌到駕駛員是否系安全帶、是否打電話、是否開啟遮陽板，再到車輛通過的時間、道路名稱、車輛行駛方向，從而可整理出車輛的行駛軌跡與駕駛員的行為分析。

不難看出，安防從傳統模式大踏步邁入智能新時代，監控的作用讓安防手段從「事後追溯」、「人防」為主升級為「實時監管」與事前預防、「技防」為主。智能 安防要解決的將不再是人與人之間、人與物之間的結構聯繫，而是能自主判斷「你是誰」、「在做什麼」，帶動安防行業從被動防禦向主動出擊進化升級。

「智能 安防」發展前景可期

凱文?凱利曾說過，「未來20年最偉大的事情還沒有出現，但是可以預測人工智慧將是未來20年內最重要的技術趨勢」。在智能 安防時代，面對安防視頻產品下游的需求，運營服務將有較大的市場空間，這也將成為我國安防產業未來的發展方向。

一是，在公共安全領域。以雪亮工程建設為典型應用，據中國政府採購網披露的2019年1月-3份雪亮工程地方招標情況，全國各地招投標項目數量共120個，總額已達61.5億多。

事實上，自2018年以來，我國雪亮工程建設市場迎來爆髮式增長，全國範圍內雪亮工程建設如火如荼，每個地級行政區的建設平均規模在億元級別以上。以全國334個地級行政區計算，有超660個城市、近3000個縣，如果這些地方逐漸地、全部建設「雪亮工程」，保守估算將形成300億元-500億元/年的增量市場。

同時，在教育行業，今年5月公安部對校園安全防範建設提出新的要求，2019年年底前，要推動實現三個百分之百的工作目標：即中小學封閉化管理達到100%，一鍵式緊急報警、視頻監控系統與屬地公安機關聯網率達到100%，城市中小學專職保安員配備率達到100%。

基於這三個目標，多地將校園安全工作納入「雪亮工程」，逐漸將學校內的安全情況接入全網監控平台，實時監控，實現數據對接。今年以來，上海、廈門等地已經開啟新的一輪校園安全建設，全面實施校園「雪亮工程」，在人防、技防、物防等方面加大投入建設。

二是，在智慧城市建設領域，國內智能安防市場規模始終保持在一定的高位。數據顯示，自2010年突破千億規模之後，到2016年前基本保持在20%左右的市場增速；2016年之後雖然年增長率不到20%，但仍然保持在兩位數的增長規模，並於2017年突破4000億元。

特別是受益於安防領域深度學習演算法的快速發展，智能安防已經得到了越來越廣泛的應用。相比於前兩年，智能安防正加速進入落地應用階段，大家或多或少可以感覺得到一些基於人工智慧技術的創新應用方案。

比如，去年在全國多個城市建起的人臉識別防闖紅燈系統、河灘路段用於防止學生野泳的人臉抓拍警示系統、校園中基於人工智慧視頻監控系統搭建的人臉考勤、教學錄播系統，智慧社區中全面升級的人臉門禁、梯控、高空拋物等智能安防系統以及高端樓宇、寫字樓等場所投入使用的人臉閘機等等…..這些大量新興的應用似乎預示著，人工智慧對安防領域的改造才剛剛開始。

三是，在養老行業，在工信部、民政部、國家衛生計生委聯合發布的智慧健康養老產業發展行動計劃中，擬打造100個示範基地及100家領軍企業。業內人士預計，到2030年，我國養老產業規模有望達到22萬億元，智慧養老、信息化養老等新形式的「科技養老」服務模式將迎新風口。

從中國養老產業目前的發展態勢來看，未來中國養老將會出現養老機構養老和居家養老兩種方式並存的狀態。尤其是在一些農村或者是二級城市，存在大量的空巢老人，對於這些空巢老人，家庭安防是非常重要的。因此，聚焦於家庭安防的一些安防單品或許也將會在養老領域獲得良好的市場。

不僅如此，以人臉識別為例，該技術可廣泛應用於公安、零售、教育、金融、醫療等行業；而在新興的場景，如智慧景區，完成物品遺留檢測、客流統計以及智能巡檢、對客流量統計以及人流密度檢測等方面均可實現較為成熟的應用。

可以預見，隨著國家政策的推動，安防企業將深挖垂直行業解決方案，在原有安防場景里，智能 安防產品將快速實現大規模運用，與此同時，安防行業的邊界也將更加模糊，新興的應用場景將大量出現，擁抱人工智慧為行業格局帶來的變化令人非常期待。

阻礙行業發展的諸多挑戰

人工智慧對安防行業的賦能，更像是為行業打開一片新天地。此前安防行業過於專註在數據採集、硬體、垂直子系統等，而隨著人工智慧技術的到來，當數據融合之後，用戶可以將數據在人工智慧的賦能下進行更多的組合，發揮出更多數據應用價值。

智能 安防帶來的行業影響，可以從三個維度看待：在廠商維度上，包括傳統安防企業及新興互聯網平台廠商產品智能化趨勢將更為明顯；在集成商維度上，現階段面臨的數據與技術不同維度上的融合也對其提出了更高的技術要求；在客戶維度上，人工智慧真正賦能公共安全業務，科技守護安全的願景實現將更為迫切。

值得一提的是，雖然市場整體呈現欣欣向榮的趨勢，但在智能安防的推廣應用中卻依然還需要面對很多挑戰，主要表現為：

第一，市場需求的碎片化。在傳統安防時代，一直都說安防是一個碎片化的市場，沒有一招鮮通吃的方式解決很多行業的問題，所以中國安防企業做的定製化和細分領域的解決方案是走在前列的。

進入人工智慧時代，在智能技術的加持下，可以解決的問題越來越多，安防碎片化現象也更嚴重，需要解決的問題都需要用定製的方式解決，這意味著安防企業需要花較大的精力去跟進客戶需求、跟進不同行業的發展。

第二，用戶對人工智慧的理解有偏差。用戶對人工智慧的期許過高，但當真正去實行的時候，理想與實際效果之間會存在很大的差距。

第三，成本問題。雖然人工智慧已經「炒」了很多年，但相比於傳統安防產品，目前智能安防產品價格仍然較為高昂，並沒有達到普惠程度。

第四，數據安全性和隱私問題。我們知道，在國內獲取人臉數據相對比較容易，比如我們每天行走在城市的大街小巷，都會被抓拍，如若發生數據泄露風險，將給企業造成毀滅性打擊。所以，怎麼樣保護數據隱私，怎麼使用好數據，也是當前智能安防公司較為頭痛的問題。

除此之外，從算力的維度來看，目前在使用中仍會受到算力不足導致的諸多限制；從演算法維度來看，目前行業內大多數智能攝像機要麼只能識別人，要麼只能識別車，演算法廠商之間的不互通，帶來的是「封閉」的智能、「封閉」的生態，不能形成開放的演算法平台，幫助用戶根據業務需要快速訓練生成演算法；從大數據的維度來看，只有使用「物理分散、邏輯統一」的雲計算，才能支持智能安防大數據的標準化建設，但部分傳統的安防廠商暫未上雲，標準統一的安防大數據建設也就無從談起。

全文總結，隨著人工智慧技術的快速發展，在原有安防場景里，智能 安防產品將迎來大規模運用。與此同時，以安防為切入點，外延場景將越來越多。但是，面對阻礙行業發展的諸多挑戰，還需要各方合力以雲計算、大數據為底座，把硬體、平台、數據、演算法、應用分層解耦，讓專業的人干專業的事，共同迎接這個市場巨大的發展機遇。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！