安防行業(yè)已經(jīng)開始演變成人工智能產(chǎn)業(yè)中的重要分支

AI初創(chuàng)企業(yè)入局安防

2011年至2016年中國安防市場連續(xù)5年保持2位數(shù)增長，結合國家政府對建設更高水平的平安中國、進一步提升人民安全性的要求，未來中國的安防市場依然會保持穩(wěn)定增長，對人工智能、計算機視覺技術的升級改造也提出了更高的期待。在2017年深圳安博會上，智能人臉大數(shù)據(jù)平臺、智能攝像機、人證核驗終端等智能設備隨處可見，可以肯定地說，安防行業(yè)已經(jīng)開始演變成人工智能產(chǎn)業(yè)中的重要分支。

《中國安防行業(yè)“十三五”(2016-2020年)發(fā)展規(guī)劃》指出，“十三五”期間，伴隨從平安城市、智慧城市到雪亮工程等公共安全相關政策，以及人工智能相關國家戰(zhàn)略政策的逐步深化，智能安防也將與高清聯(lián)網(wǎng)一樣，將向規(guī)?；?、全面高清化、智能化轉型升級。

面對這廣闊的市場，許多初創(chuàng)AI公司如商湯科技、曠視科技、云從科技等在完成融資后，紛紛把安防視為其商業(yè)模式落地的重要方向。雖然這些AI初創(chuàng)公司以核心技術和資本融資獲取先機，但面對安防行業(yè)大體量公司的競爭和擠壓，仍需要不斷拓展生物識別、計算機視覺、深度學習算法等技術類別。在市場進入存量競爭前，初創(chuàng)公司一方面要利用技術專利打造壁壘，向上下產(chǎn)業(yè)鏈延伸，另一方面需緊密貼合用戶需求，不斷優(yōu)化自身產(chǎn)品，提供軟硬件一體化解決方案和服務，最終完成數(shù)據(jù)閉環(huán)從而提升自身競爭力，達到產(chǎn)業(yè)生態(tài)平臺階段。

新舊勢力優(yōu)劣勢對比(1)傳統(tǒng)安防企業(yè)

在未來，傳統(tǒng)安防企業(yè)持續(xù)發(fā)展、行業(yè)占有率持續(xù)領先，會繼續(xù)采用產(chǎn)品銷售內(nèi)嵌智能算法和智能分析軟件的常態(tài)模式，并加深垂直行業(yè)的應用解決方案，針對不同行業(yè)不同的應用場景，提供智能軟硬件一體化解決方案，其主要的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：

一是在現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)的技術(硬件產(chǎn)品和平臺軟件)擁有絕對優(yōu)勢；

二是擁有豐富的客戶資源，對行業(yè)需求和痛點能夠深刻理解，行業(yè)領頭公司已幾乎布局全部產(chǎn)業(yè)鏈；

三是大部分上市公司擁有良好的現(xiàn)金流，充分利用現(xiàn)有市場的盈利支持大規(guī)模研發(fā)和并購經(jīng)費的支出；

四是擁有產(chǎn)業(yè)鏈上收集的大量數(shù)據(jù)，但是存在數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊無法直接使用;五是在AI領域通過組建自主研發(fā)團隊或者采購、合作、并購的方式切入AI市場。

(2)初創(chuàng)AI公司

初創(chuàng)AI公司在核心技術和研發(fā)人才上擁有絕對的優(yōu)勢：利用算法競賽排名、國內(nèi)外頂尖論文和強大的實驗室、導師資源吸引了大量人才加入團隊，保證公司在技術壁壘端持續(xù)領先。部分AI公司完成了多輪大額融資，可持續(xù)投入研發(fā)和市場，已經(jīng)在業(yè)界擁有較高的知名度。

初創(chuàng)AI公司對安防行業(yè)的商業(yè)模式和盈利模式的理解還不夠清晰和成熟，目前以ToC的企業(yè)級服務為主要的商業(yè)模式，主要扮演算法支撐層和技術提供層的產(chǎn)業(yè)角色，通過提供SDK算法模塊和開放API云平臺接口服務獲取利潤。而傳統(tǒng)安防企業(yè)主要向客戶提供較為全面的軟硬件一體化解決方案，其中可能涉及到攝像機、嵌入式設備、專有服務器及行業(yè)平臺軟件等。而這些貼近用戶需求的產(chǎn)品和行業(yè)解決方案是新創(chuàng)AI企業(yè)短期內(nèi)無法實現(xiàn)的。

另外，大額融資與政府資金同時帶來一定風險，資本估值過高會對企業(yè)帶來盈利上的壓力；各類資本加入對股權和決策權的稀釋也會成為公司發(fā)展路上的隱患。

因此從總體來看，傳統(tǒng)安防企業(yè)都是依靠自身的能力一步步成長起來的，在抗風險能力上面要遠遠強過新創(chuàng)AI企業(yè)。初創(chuàng)AI公司則需要更加貼近用戶需求，不斷提升用戶質(zhì)量和數(shù)量。同時其可通過資本重組、并購的方式收購安防企業(yè)，快速獲取市場及用戶資源。

算力+算法+數(shù)據(jù) 未來競爭核心

技術是行業(yè)變革的推動力，行業(yè)競爭將集中體現(xiàn)在算法、數(shù)據(jù)和硬件算力這“三駕馬車”的較量上。隨著安防+人工智能的發(fā)展，未來這三者將呈深化發(fā)展的趨勢：

1算法：集中開發(fā)底層算法，優(yōu)化應用層算法

深度學習本質(zhì)就是一種算法，通過模擬大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡，使得設備能夠像人腦一樣思考。在安防行業(yè)，基于深度學習人臉識別、圖像識別、車輛識別、語音識別等算法將會推動行業(yè)快速發(fā)展，算法迭代將會是推動安防+AI技術發(fā)展的根本：

準確率更高：深度學習算法可以從原始數(shù)據(jù)中提取具有更高階、表達能力更強的特征，從而使得識別分類對象的準確率更高;

環(huán)境適應性更強：深度學習算法可以自行提取更豐富、更適合的特征參數(shù)，從而達到更強的抗環(huán)境干擾能力。

識別種類更加豐富：深度學習能夠實現(xiàn)比較精準的目標分類識別、自主特征識別的特點，又讓深度學習特別適用于抽象、復雜的人、車、物體的特征和行為勢態(tài)的分析領域。

2算力 ：智能前端的邊緣計算+智能云端的規(guī)?；嬎?/p>

深度學習過程中“訓練”與“推演”均涉及大量并行計算，傳統(tǒng)的CPU明顯算力不足，而GPU、FPGA、ASIC具有良好并行計算能力，AI芯片可提供數(shù)十倍乃至上百倍于CPU的性能，大幅縮短計算過程，同時也方便調(diào)整多種模型架構，顯著提升模型的速度。

特別是隨著低功耗AI專用芯片的迭出，逐漸形成智能嵌入式前端（通過邊緣計算在前端完成結構化算法預處理，獲取高質(zhì)量結構化數(shù)據(jù)）和后端云智能（大規(guī)模計算、存儲資源、多維度大數(shù)據(jù)信息分析）協(xié)同加速發(fā)展的勢態(tài)

3數(shù)據(jù)：邊緣計算+規(guī)?；嬎愕慕Y構化數(shù)據(jù)

上千萬的攝像頭和龐大的監(jiān)控網(wǎng)絡，瞬間就會產(chǎn)生海量監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，從海量視頻數(shù)據(jù)中高效提取出有效的結構化數(shù)據(jù)，就成為智能安防的關鍵技術。而通過人工智能算法，則可自動抓取視頻中的目標圖片，并提取其語義化的屬性數(shù)據(jù)以及可用來比對檢索的特征數(shù)據(jù)，形成以數(shù)據(jù)為驅動的決策機制，根據(jù)實時數(shù)據(jù)和各類型信息，調(diào)配和調(diào)控用戶的數(shù)據(jù)資源，最終實現(xiàn)系統(tǒng)的自動智能化和運行效率最優(yōu)化。

人工智能是安防領域的未來，安企在通往未來的道路上，將會出現(xiàn)更多新的應用及技術，從而滿足安防領域日益增長的新需求，推動安防產(chǎn)業(yè)的升級換代。