前言：每個時代各有機遇，而機遇往往與挑戰(zhàn)伴生。如何把握泛安防時代的新機遇、迎接新挑戰(zhàn)，已經(jīng)成為人工智能和傳統(tǒng)安防企業(yè)重點關(guān)注的課題。
創(chuàng)新發(fā)展是生存的必然選擇，沒有市場會一成不變，安防行業(yè)亦是如此。從智能安防建設(shè)初期在公共安全領(lǐng)域的單線鋪開，到如今面向樓宇、園區(qū)等一切涉及安全的封閉場景交叉延伸，人工智能在安防領(lǐng)域的應用邊界越來越寬廣，由AI驅(qū)動的泛安防時代已然到來。
AI普惠加速，智能安防下半場聚焦細分場景
得益于大數(shù)據(jù)和規(guī)?；奶匦裕约笆逡?guī)劃、十九大報告、雪亮工程等對安防視圖資源共享協(xié)作，及聯(lián)網(wǎng)率、高清化建設(shè)的不斷強調(diào)，公共安全、交通等非民用安防場景的“AI+”建設(shè)率先出發(fā)，智能化水平獨占鰲頭。
但這些場景并非安防的全部，金融、教育、樓宇、園區(qū)等民用安防領(lǐng)域?qū)τ谥悄芑ㄔO(shè)的需求同樣迫切，行業(yè)想要實現(xiàn)全面智能化，必須摸透所有細分場景痛點。據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院在2019年的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，安防工程應用領(lǐng)域中，無論從工程數(shù)量還是項目金額來看，商業(yè)、金融都是占比最多的領(lǐng)域。毫無疑問，泛安防具有巨大的市場潛力。
與此同時，隨著技術(shù)水平的提升與研發(fā)團隊的成熟，人工智能底層算法生產(chǎn)與上層應用開發(fā)成本降低，效率提升，AI普惠化時代逐漸來臨：從校園、辦公到金融、商超，看似遙不可及的人工智能真正步入大眾生活，帶來切實的便利。在安防行業(yè)，AI的普惠就體現(xiàn)為智能從非民用安防走向民用安防。尤其是在新基建的浪潮中，人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)備受重視，全場景智能安防的建設(shè)正加速推進。
年初突如其來的新冠肺炎疫情也進一步拓寬了智能安防的市場應用邊界。正值春運返程高峰期，樓宇、園區(qū)等人流密集場所是安全管理的重要陣地之一，非接觸、全天候、高效率的智能測溫通行產(chǎn)品快速進入市場。再加上長期常態(tài)化的防疫趨勢，以及疫情后“樹立全周期的城市健康管理理念”的啟示，對于泛安防場景做好安全防范至關(guān)重要的智能產(chǎn)品前景一片大好，人們對于人臉識別、視圖分析等前端應用的接受程度也大大提升。
需求與政策的另一面，是新的市場和機會。其中，前端智能化成為了行業(yè)的共識，無論是算法見長的人工智能企業(yè)、基于傳統(tǒng)安防業(yè)務的安防產(chǎn)品制造企業(yè)、還是專注數(shù)字化創(chuàng)新的ICT巨頭都在打造以前端智能化為主的產(chǎn)品體系，以形成新的場景化解決方案，擁有AI算法的前端智能設(shè)備能夠在前端完成視頻數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化分析，這為后端的存儲和計算減輕了很大壓力。然而目前市場中前端智能化設(shè)備的占有率并不高，甚至很多二三線城市自動化門禁、普通視頻監(jiān)控都沒有得到普及，智能設(shè)備覆蓋率較低，可見泛安防領(lǐng)域的智能化升級具有極大空間。
而人工智能企業(yè)正在加速推動AI與泛安防場景的深度融合，一方面，通過打造定制化人工智能產(chǎn)品滿足市場需求，另一方面通過商業(yè)化經(jīng)營加速將新一代產(chǎn)品推向市場。
比如面向企業(yè)樓宇園區(qū)等泛安防場景，曠視基于自主訓練的算法，先后推出了敏觀智能網(wǎng)絡(luò)攝像機、明察人證核驗設(shè)備、神行人臉門禁一體機等端設(shè)備，曠鷹智能存算一體機、魔方智能分析盒等邊緣設(shè)備，以及定位不同客戶的云端產(chǎn)品，能夠覆蓋樓宇園區(qū)安全管理的各場景與全流程。從行業(yè)來看，這既是當前從業(yè)者打造泛安防產(chǎn)品矩陣的普遍范式，也展現(xiàn)了行業(yè)走向萬物物聯(lián)，云、邊、端一體化的必然趨勢。
智能化的泛安防市場，既是機遇也是挑戰(zhàn)
從業(yè)者都想在藍海中取一瓢飲，其中的挑戰(zhàn)也不容小覷。在百家爭鳴的泛安防時代，很多企業(yè)并沒有能力深入全部場景，市場中的長尾需求是從業(yè)者的發(fā)展機遇，深入了解自身優(yōu)勢切入拓展某一行業(yè)，由小而精到大而全，面向需求各異的場景提供定制化解決方案成為了核心競爭力。
但不可否認的是，細分領(lǐng)域的挖掘并非一揮而就。沒有邊界的泛安防格局場景眾多且碎片化，單一場景的需求也極為個性化、多樣化，目前圍繞人臉識別、語音分析等展開的市場主流算法，以及企業(yè)不夠成熟的算法能力，不能滿足長尾場景對于定制化算法的需求，企業(yè)難以更進一步，落后算法生產(chǎn)力與日益增長的多樣化需求也導致智能安防行業(yè)發(fā)展受阻。比如在車間生產(chǎn)安全這一泛安防領(lǐng)域，從生產(chǎn)線是否正常運行、環(huán)境條件是否達標，到人員違規(guī)行為的檢測，每一模塊都需要定制化算法的開發(fā)，才能切實消除隱患。
為此，企業(yè)想要在新機遇中占據(jù)市場主動地位，首先要通過自主研發(fā)或基于第三方技術(shù)形成自己的算法、算力、數(shù)據(jù)能力，以此作為堅實基底，再針對泛安防長尾場景需求，高效率、低成本地訓練長尾算法，打造定制化解決方案，從而對場景內(nèi)每一項安全管理需求進行分類識別，完善場景安全監(jiān)管體系，精準識別違規(guī)事件，并做到事前預警自動處理。
隨著人臉識別比對、車牌識別、視頻結(jié)構(gòu)化等成熟技術(shù)，以及創(chuàng)新性算法已經(jīng)在泛安防場景加快融合，人工智能技術(shù)正成為各場景安全防范工作的主要手段，但全面化的智能安防才剛剛邁出第一步：真正解決算法供給側(cè)矛盾、數(shù)據(jù)安全與隱私等問題還有很長的一段路。想要抓住機遇走好智能安防下半場，企業(yè)不僅要抓住機遇，更要主動迎接挑戰(zhàn)，調(diào)整發(fā)展格局。
（本文根據(jù)對曠視科技采訪整理）
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