智能安防行業演算法算力數據

㈠ 數據焦點｜大數據的智能進化論

雷·庫茲韋爾在《奇點臨近》一書中預測，計算機智能全面超越人類的「奇點」將會在2045年到來。從這個不算遙遠的時間節點倒推，現階段的智能化應用應當處於全面推進、多點爆發的「前奏」階段。從事實來看也是如此，金融、醫療、交通、工業製造……不同領域的智能改造在幾年間飛速鋪開，而這一進程的底層推動力正是大數據的積累和發展。

於大數據土壤中培植智能應用

人工智慧應用有四個關鍵要素：演算法、算力、數據和應用場景。對人工智慧而言，大數據技術的發展，是人工智慧技術 探索 和進步的基礎。從20世紀90年代起，互聯網技術和高速計算機的發展帶動了信息的爆炸式增長，由此大數據技術的創新研究取得跨越式發展。據IBM公司總結，大數據具備大量、高速、多樣和低價值密度四個特徵，而大量和低價值密度這對組合無疑放大了大數據在價值挖掘過程中的難度。

另一方面，在2006年，傑弗里·辛頓等人提出深度學習概念，開啟了人種智能發展的新一輪浪潮。近年來，機器學習和深度學習等演算法在人工智慧領域廣泛應用，同時帶動了計算機視覺、自然語言處理等領域的發展。

根據中國新一代人工智慧發展戰略研究院執行院長龔克的觀點，數據對人工智慧的意義在於：數據收集是深度學習的基礎，演算法的訓練和驗證都離不開數據的收集。由此，大數據和人工智慧通過深度學習這座橋梁建立起緊密的聯結。

以日常的網購場景為例，消費者在購物網站中的每一次點擊乃至在不同網頁停留時間都會生成大量的行為數據。對於平台方而言，從這些數據中發掘消費者的興趣愛好和購買習慣是其最為迫切的需求。如果僅憑工作人員的經驗判斷來從這些數據中獲得所需信息，拋開繁重的工作負擔不談，在准確度和時效性上也難以保障。這時就需要發揮人工智慧的優勢，設計相應的機器學習演算法，並在大量的網購行為數據中進行訓練。後續根據得到的反饋不斷優化演算法，最終找到最貼合消費者心理的商品推送方案和網站設計思路，實現提昇平台交易效率的目標。

在疫情防控過程中，攝像頭、紅外檢測儀等感測器被布置到日常生活中的各個場景中。隨著復工復產復課的有序推進，人們的出行活動變得頻繁起來，這些感測器每天都會產生海量的圖像、文本數據，靠人力從這些數據中分析得出疫情相關信息顯然是「不可能完成的任務」。而近年來，計算機視覺技術已經在智慧安防、環境監控等場景中得到充分的訓練，因此面對疫情得以迅速定製演算法，結合後台資料庫，對體溫、行程、疫苗接種情況等參數進行及時准確的捕捉，為疫情防控提供保障。

此外，隨著我國信息基礎設施建設的推進以及5G網路的領先發展，大數據將迎來持續的爆發式增長，為人工智慧技術的發展帶來利好。據國家互聯網信息辦公室發布的《數字中國發展報告（2020年）》顯示，我國已建成全球規模最大的光纖網路和4G網路；5G網路建設速度和規模位居全球第一，已建成5G基站達到71.8萬個，5G終端連接數超過2億；移動互聯網用戶接入流量由2015年底的41.9億GB增長到2020年的1656億GB。

結合這些現狀，不妨把大數據比作一片廣袤厚實的土地，但在肥沃的土壤中也布滿沙礫頑石，而人工智慧就像是耕耘的工具，在勞作過程中不僅提升著土地質量，同時也優化自身工作的方法機制，從而培植出功能多樣的智能應用。

從大數據應用到智能應用

依據 科技 進化原理，大數據應用某種程度上等同於智能應用。但在現實中，從大數據應用到真正意義上的智能化應用，看似自然的發展過程，卻是一個又一個大數據企業前仆後繼，被實踐反復磨礪最終才找出來的方向。

2013年被稱之為大數據元年，這是以大數據企業數量迅速增多，資本快速湧入為標志的產業發展起點。在此之前，技術層面的大數據以及人工智慧，其實都已取得了一些跨越式的進步。比如，作為人工智慧技術支撐的深度學習演算法，早在2006年就已經被提出。

經過近十多年的發展，從大數據熱潮再到人工智慧熱潮，從最早的大數據企業到現在依然存活的人工智慧企業。我們看到的不再是早先預想的一個新行業崛起，而是大數據企業與傳統各行各業，一同 探索 行業新的解決方案。

可以看到，目前發展起來的人工智慧公司，其中不少是由大數據企業發展而來。有意思的現象是，曾經的大數據企業，越來越多的傾向於介紹自己是一家智能企業，甚至有企業更名，把智能加進企業名稱，以此凸顯「智能」。

一些原來定位為大數據公司的企業，把智能技術加入到大數據解決方案中，讓原有的數據模型更高效、更快捷、更准確。比如成都數之聯 科技 有限公司，成立於2012年，是一家專注於數據治理、數據分析可視化、數據挖掘的大數據服務商，如今推出的解決方案重點是智能服務方案。據數之聯的負責人介紹，現在推出的工業製造服務產品，能夠實現毫秒級的在線檢測速度，檢測准確率高於95%，實現20%-80%的人力釋放，幫助客戶大幅提升產能。這些能力背後是集成了深度學習和機器視覺演算法的智能機器視覺。

在智慧監管業務領域，數之聯以多年積累的智慧監管數據資源庫為數據支撐，結合了機器學習技術之後，推出了能夠為監管部門提供業務洞察和輔助決策的智能產品。目前已在食品安全、廣告監管、投訴信息挖掘、特種設備監察等場景落地應用。

隨著智能應用的普及，人們逐漸認識到，智能化的核心其實是讓數據發揮價值。從意識到大數據的重要性，到挖掘大數據價值的重要性，這是一個認識逐漸轉變的過程，也是從大數據應用到智能化應用必然會經歷的過程。

智能進化仍面臨人才缺口

根據2021年高考志願填報的統計情況，人工智慧成為新進的熱門專業。一方面不難看出人工智慧行業的前景正受到廣泛認可，另一方面也反映了人工智慧人才緊缺正逐漸成為公眾的共識。從對行業的觀察來看，人工智慧人才缺口主要來自兩個方面。

其一是技術攻關方面對專業人才的大量需求。眾所周知，行業的推陳出新離不開底層技術的發展。在「智能化」呼聲愈發高漲的當下，人工智慧亟待在深化現有研究的基礎上取得新的進展。

據了解，人工智慧理論可以分為計算、感知、認知三個階段，在技術上分別對應運算智能、感知智能和認知智能。科大訊飛高級副總裁、研究院院長胡國平在AI WORLD 2018峰會上指出：計算智能是讓機器能存會算；感知智能是讓機器能聽會說、能看會認；認知智能是解決機器能理解會思考的問題。

阿里巴巴達摩院發布「2020 十大 科技 趨勢」報告中提到，人工智慧已經在「聽、說、看」等感知智能領域達到或超越了人類水準，但在需要外部知識、邏輯推理或者領域遷移的認知智能領域還處於初級階段。

從對行業觀察來看，感知智能仍然是現階段行業應用的主流技術，多用於語音識別、文本分析、智能圖像處理等領域，在智能製造、智能家居、智慧交通、智慧監管等場景的應用均獲得不錯的成效。但是從服務人類、代替人類勞動的角度出發，能夠賦予機器像人類一樣學習和思考的能力，從而獨立地做出決策和採取行動的認知智能顯然是更加契合設想的技術工具。而讓機器學會思考是一條充滿未知和坎坷的道路，預計將長期維持對專業技術人才的旺盛需求。

據天眼查APP提供的數據顯示，近5年來，我國人工智慧相關企業數量持續高速增長，年增速維持在35%以上。其中，2020年新增相關企業超40萬家，增速達到42%，為 歷史 最高。截止今年6月27日，我國共有超過143萬家經營范圍含「人工智慧、機器人、數據處理、雲計算、語言識別、圖像識別、自然語言處理」的人工智慧相關企業。在這種趨勢下，復合型人才的需求量也將持續擴張，人工智慧的人才缺口亟待國家、企業、高校共同發力來推動補齊。（數據雜志/袁曉東）轉載請註明來源

㈡ 在智能時代，數據，算力演算法，是構成了這一經濟時代的基石

近代三次工業技術革命分別是

1、第一次工業革命，又叫產業革命，是指資本主義由工場手工業過渡到大機器生產，在生產領域和 社會 關繫上引起了根本性變化。

2、第二次工業革命，19世紀中期，歐洲國家和美國、日本的資產階級革命或改革的完成，促進了經濟的發展。19世紀60年代後期，開始第二次工業革命。人類進入了「電氣時代」。

3、第三次 科技 革命，20世紀四五十年代以來，在原子能、電子計算機、徽電子技術、航天技術、分子生物學和遺傳工程等領域取得的重大突破，標志著的科學技術的到來，這次科學技術在人類 歷史 上被稱為第三次技術革命。

歷史 是有周期性的，第四次 工業技術革命就在眼前，行業不外呼在那幾個， 歷史 技術革命浪潮帶來的改變關乎國家命運更關乎你我他！

在智能時代，

「數據」是新的生產資料，

「算力」是新生產力，

「演算法」是新生產關系，

構成了這一經濟時代的基石。

㈢ 大數據安防應用 三種技術及五大挑戰

大數據安防應用 三種技術及五大挑戰

1大數據安防應用的幾種關鍵技術

在安防行業，隨著前端設備解析度的不斷提高、安防系統建設規模的不斷擴大以及視頻、圖片數據存儲的時間越來越長，安防大數據問題日益凸顯。如何有效對數據進行存儲、共享以及應用變得愈加重要。要應用安防大數據，首先要了解安防大數據有何特點。

安防大數據涉及的類型比較多，主要包含結構化、半結構化和非結構化的數據信息。其中結構化數據主要包括報警記錄、系統日誌、運維數據、摘要分析結構化描述記錄以及各種相關的信息資料庫，如人口庫、六合一系統信息等；半結構化數據如人臉建模數據、指紋記錄等；而非結構化數據主要包括視頻錄像和圖片記錄，如監控、報警、視頻摘要等錄像信息和卡口、人臉等圖片信息。區別於其他行業大數據特點，安防大數據以非結構化的視頻和圖片為主，如何對非結構化的數據進行分析、提取、挖掘及處理，對安防行業提出了更多挑戰。

大數據

對於安防視頻圖像數據，傳統的處理方式主要靠事後人工查閱來完成，效率極低。面對海量的安防數據，如果繼續採用傳統方式，不僅效率低下，而且不能達到實戰應用目的，偏離了安防系統建設目的。為充分利用安防系統價值，提升對安防大數據的應用能力，大華股份從多層次、全方位考慮產品和方案規劃，不斷提升對於安防有效信息的快速挖掘能力。

要提升安防大數據的處理效率，首先要從智能分析做起，快速過濾無效信息。大華智能分析從多維度、多產品形態來實現。如對於事件檢測、行為分析、異常情況報警等，大華前端、存儲以及平台系統產品都能夠快速實現智能檢測，並通知系統對事件進行快速響應，這些產品從某種層面上將安防有效數據的分析分散化，大大加快了整個系統的大數據處理應用速度。此外，大華還推出了基於雲存儲系統的大沖伍首數據應用系統，如視頻編解碼系統、車輛研判系統、以圖搜圖系統、視頻濃縮摘要系統、人臉識別系統以及車型識別系統等等。

橘春大數據安防應用的幾種關鍵技術

1)大數據融合技散數術

經過十幾年的發展，國內安防系統建設基本形成了是以平安城市、智能交通系統為主體，其他行業系統有效完善的發展態勢。而「重建設、輕應用」的現況給安防應用提出了更高要求，如何解決這些問題成為當務之急。

為實現數據融合、數據共享，首先要解決存儲「分散」問題，大華雲存儲系統不僅能夠實現數據的有效融合與共享，解決系統在硬體設備故障條件下視頻數據的正常存儲和數據恢復問題，為安防大數據應用分析提供可靠基礎。

2)大數據處理技術

安防大數據以半結構化和非結構化數據居多，要實現對安防大數據的分析和信息挖掘，首先要解決數據結構化問題。所謂的數據結構化就是通過某種方式將半結構化和非結構化數據轉換為結構化數據。大華通過採用先進的雲計算系統對安防非結構化數據進行結構化處理，為大數據的進一步分析和應用提供進一步支持。

3)大數據分析和挖掘技術

國內平安城市歷經十幾年的建設，在解決了穩定性、規模化之後，當下面臨的問題是如何深化應用的問題，即如何實現公安部的要求，建為用、用為戰的目標，實現對安防系統的深層次應用。

對安防大數據而言，要實現業務的深層次應用，首先需要對安防數據進行分析和挖掘，以雲存儲和雲計算系統為基礎，通過雲計算系統實現對「大數據」的快速分析，如基於雲的車牌識別，可通過對海量視頻的分析，快速提取海量車牌信息，並通過應用系統對相關數據進行深一步挖掘、關聯，形成有效「檔案」。最後利用這些分析和挖掘的數據實現對事件的預測預防、報警，最終實現安防系統建設的實戰應用目的。

2大數據成熟行業應用

大數據成熟行業應用

安防視頻監控行業是伴隨著平安城市、智能交通而發展起來了，新一輪的智慧城市建設也為安防行業的再次發展注入了「**」。隨著各地安防系統建設規模不斷增大，安防數據迅速膨脹。由於缺乏適當的手段去利用這些海量數據，導致了「重建設、輕應用」現象，下面就安防大數據在公安和交通行業的應用進行簡單介紹。

1)公安執法

在公安行業，大數據應用無處不存，下面簡單介紹一下大數據應用在公安行業幾個業務體現。

第一是稽查布控業務。當案件發生後，需要對嫌疑車輛進行稽查布控，一般採用布控車牌號，通過系統比對卡口車輛信息進行識別，但這種方式存在問題。當布控車輛從某個卡口經過時，攔截人員通常不在現場，等到攔截人員趕到現場時，嫌疑車輛早已逃之夭夭，從而失去布控的意義。對於這種情況，可實現移動警務、GIS系統有效關聯，通過在GIS系統中繪制嫌疑車輛逃跑路線和防控識別圈，可大大提高攔截效率；

第二是車輛落腳點分析業務。隨著城市的快速發展，城市越來越大，路網也越來越復雜，為迅速逃脫公安機關的抓捕，很多犯罪分子避開城區主幹道(一般來說，城區主幹道都裝有電子卡口)，逃竄到人員比較多的小區或偏僻區域。大華股份通過建設雲卡口，通過視頻實現卡口相機功能，對海量數據進行雲卡口識別，結合GIS系統，將嫌疑車輛軌跡描繪出來，大大提高公安辦案效率。

第三是伴隨車輛分析。由於公眾安全防範意識的不斷提高，犯罪分子獨立實施犯罪行為的成功率大大降低，因此，新時期的犯罪行為，開始表現為團伙作案。在踩點和作案時，犯罪團伙通常會使用多輛汽車，以提高成功率。從卡口系統的角度看，團伙作案具體表現為多輛車同時出沒於特定卡口覆蓋范圍，利用該特徵，我們可以從海量的卡口車輛數據中，提取滿足特定條件(如車輛行進路線、車輛通行間隔時間、跟車數量以及分析起止時間范圍等)的車輛，提高案件偵破效率。此外，在公安行業還有基於人臉識別的人臉卡口、視頻摘要等安防大數據應用。

2)智能交通

第一是旅行時間計算。由於電子狗的大量使用，不少駕駛員在通過卡口時，會主動降低速度，一旦離開卡口覆蓋范圍，又會迅速提高速度，超速行駛。傳統的單點測度無法發現這種超速行為，利用區間測速便可快速檢測違章行為，且可減少區域卡口數量，節省建設成本。而當發現相同車牌在相距較遠卡口同時出現時，還可檢測出套牌車輛，並可通知相關人員進行攔截追捕。

第二是交通流量分析。對於交通流量的檢測，傳統方式是通過地磁、微波檢測完成的，但這種檢測只能檢測車輛數量，卻無法檢測相關車牌號，這就限制了傳統流量分析的應用場景，智能對單一路段進行分析，無法形成全局的流量分析。而卡口系統記錄了車輛號碼、車身顏色、車型等更多詳細信息，基於卡口系統的流量分析，不僅可計算出城市各小區機動車數量分布，指導出行目的地分析、出行路線分析等應用，而且能夠根據車輛流量信息找出城市熱點區域，為交管部門提供參考，更好地優化路網機制，規劃更為合理的路網參數。

此外，還可通過智能分析系統，對卡口數據進行深層次分析與挖掘，不僅識別車輛車牌號，而且實現對車輛品牌、車輛型號、是否粘貼年檢標識、駕駛員是否系安全帶、是否駕駛時撥打電話等一些行為狀態識別，從而進一步規范車輛達標和安全駕駛行為。

3大數據安防面臨的挑戰

大數據安防面臨的挑戰

(1)海量非結構化數據存儲

相較於其他行業，安防非結構化的數據存儲壓力不斷增大，一方面源於視頻、圖片等非結構化數據本身容量，另一方面源於安防數據規模的不斷擴大，安防大數據存儲對系統設備提出了更高挑戰，如何在滿足需求的前提下，刪除重復數據、降低存儲硬體成本投資成為海量數據存儲的一個難題

(2)數據共享

大數據需要通過快速的採集、發現和分析，從大量化、多類別的數據中提取價值。安防大數據時代最顯著的特徵就是海量和非結構化數據共享，用以提高數據處理能力。而海量數據存儲在不同系統、不同區域、不同節點、不同設備中，這給數據的傳輸和共享帶來極大的挑戰：

(3)數據安全

視頻監控數據具有私密性高、保密性強等特點，不僅是事後追查的依據，而且更是後續數據分析挖掘的基礎。因此，數據安全一方面體現在數據不受外界入侵或非法獲取，另一方面體現在龐大數據系統的魯棒性、體系容錯機制，確保硬體在發生故障時數據可以恢復，可以繼續保存。面對海量數據的存儲、共享、硬體和軟體設備承載的極大風險，如何構建大型、海量視頻監控存儲系統、數據分析系統以及容錯冗餘機制是安防行業面臨的重大考驗；

(4)數據利用

安防監控雖然數據量很大，但真正有用的信息並不多。安防數據的有效性分為兩個方面，一方面有效信息可能只分布在一個較短的時間段內，根據統計學原理，信息呈現冪率分布，往往越高密度的信息對客戶價值越大；另一方面，數據的有效性體現在深層次挖掘龐大的海量數據，關聯得出有效信息。視頻監控業務網路化、大聯網後，網內的設備越來越多，利用網內的閑置資源，實現資源的最大化利用，關乎運算的效率。在視頻監控領域，往往視頻分析的效率決定價值，更低的延遲、更准確的分析往往是客戶的普遍需求。如何對海量的視頻數據進行分析檢索業對行業提出更大的挑戰。

(5)缺乏統一標准

國內安防行業經歷十幾年的快速發展，在此發展過程中，平安城市建設表現卓越，在安防應用中也一直走在前列，國內平安城市系統的建設也不斷推動著國內安防技術和安防廠商的發展。在平安城市項目的建設過程中，由於參與的安防廠家眾多，不同項目、不同系統甚至同一系統採用的設備廠商也不盡相同，為了更好的兼容各廠商產品，整個安防行業和政府也制定了一些標准，如ONVIF協議、GB28181協議以及各個地方省市發布的一些標准。

新一輪的智慧城市正在緊鑼密鼓地進行著，相對平安城市相對「簡單」的治安監控，智慧城市要求數據共享，跨區域視頻聯網監控、監控資源整合與共享以及政府各部門之間的視頻監控資源共享等等。但是不同的地方城市，不同的行業類別，不同的管理方式都會有不同的監控系統方案，數據融合或者共享兼容性問題更多，對整個系統建設是重大考驗。

平安城市系統面向的是安防行業設備與系統的兼容問題，隨著各種行標、地標的制定，各種問題基本得以解決；而智慧城市系統不僅僅是安防系統的整合，而是多個行業系統的集成應用，因缺乏統一標准帶來的復雜性可想而知。慶幸的是國家目前已經開始起草智慧城市建設的各種標准，而相關企業也在不斷規范自身系統的兼容性和開放性。

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㈣ 解讀 | 從合肥雪亮工程建設看安防真智能落地

近年來，隨著AI及物聯網技術的不斷發展，也隨著警務工作改革和 社會 安全需求的不斷變化，為了落實中央和公安部「公安大數據」建設的要求，以「雪亮工程」為代表的新一代技防工程正在緊鑼密鼓的有序推進。各地公安立足實戰，開展了智慧警務和公安大數據系統的建設和升級。其中，採用華為智能視頻雲技術方案作為主體框架的合肥雪亮工程，對於各地公安的信息化、實戰化、數字化建設都具有參考性意義。

公安技防工作的三個階段和存在的問題

在探討合肥雪亮工程項目前，我們有必要回顧一下我國視頻技術應用於公安實戰的歷程。視頻偵查實戰應用包括視頻偵查理論體系、視頻偵查技術、視頻偵查應用體系等三個方面。從無到有、從有到強、從強到精，視頻從文件到資產的演變，也成為了涵蓋具象、資產、背景、軌跡等多要素融合的體系化大數據。但在現實應用中，視頻技術應用於大數據還存在較大制約和諸多問題。

1、由於平台和業務相互獨立、人員辦公地點不一致，使得多警種、多資源、多手段的協作成為難點。

2、介面多樣、運行分散，規模化管理難度大，容易形成多平台下的信息孤島。

3、視頻智能演算法部署存在資源利用率低、跨區域共享困難以及演算法綁定應用使得應用難創新等問題。

4、人流密集的關鍵卡口（步行街、火車站、 汽車 站、飛機場等）漏拍和重復抓拍等效率、效能問題突出。

5、海量攝像機的智能化升級和改造亟待解決。

6、視頻數據與公安信息網的整合和一體化建設問題。

分析上述問題，我們不難發現，視頻技術服務於公安和大數據所存在的問題，可以歸結為技術、規則和平台搭建三方面，也就是演算法、算力和雲平台建設。算力不足制約前端大腦、演算法封閉制約開放平台和應用創新、雲平台搭建的孤立和本地化制約多業務部門的數據交融和共享。如何搭建跨警種和跨區域的開放平台？如何解決智能時代新的信息孤島？如何讓安防從被動防禦向主動出擊轉變？合肥雪亮工程的建設，給了我們一個很好的參考。

解讀：管理布局和實戰落地

合肥雪亮工程的布局，圍繞著「514N」展開。即：建立並織密綜治防控、人像感應採集、車輛特徵捕獲、無線網路信息採集、高空立體防控五張網；打造全市一片雲，在雲端實現軟硬體、數據與業務、演算法和應用的解耦；構建視頻共享服務、視頻圖像解析、大數據存儲、大數據挖掘等四個平台；吸收「514」的結果，建立公安視頻圖像、綜合治理、 社會 視頻等一系列應用服務平台，將視頻大數據進行無限深挖、解析、呈送、分發，實現一個數據單元的N種應用。

1、 智能視頻雲落地讓共享成為現實。華為作為合肥雪亮工程的智能視頻雲供應商，最重要的就是要解決實現要解決在「514N」布局中提出的多網共享和交融問題。多警種、多業務單元以及龐大的 社會 攝像機存量，想要統一吸納、分級管理，是一個非常復雜的過程。前端設備相對獨立、業務屬性不盡相同、業務訴求多種多樣，僅僅是終端智能遠遠達不到海量數據收集和管理的訴求。這需要一個強有力的雲平台將現有資源進行有效整合，在「端」實現智能的同時，讓邊緣域同時進行二次結構化處理，並將結構化數據交付雲端，進而完成邊緣感知、雲端認知的過程。在這里我們可能要有疑問，一個城市，數以百萬計的攝像機（包含公安和其他應用場景），真的能夠集中到一個平台進行匯集和解耦嗎？如果從海量數據下的雲服務看，只要本著「物理分散、邏輯統一」的方式，將復雜的端設備和邊緣結構數據接按照「相對獨立、絕對統一」的軟硬體+雲平台方式進行先解耦、後耦合的方式處理，是完全可以實現的。這區別於之前我們理解的視頻雲業務，原來的視頻雲，在我們的理解里，大多是在前端和邊緣節點的智能，這是相對智能，僅僅完成了感知的過程。而PaaS級的公有雲智能，或者說是真智能，才能在雲平台完成「既獨立又統一」的功能，而不是「大腦遲緩、器官靈活」的局部智能。

2、演算法開放，打通封閉，確保實戰應用落地。傳統安防生態決定的演算法各成一家、互不相同的局面至今仍舊是困擾公安大數據落地的難題之一。演算法的僵化，直接制約了各個業務單元個性化的需求，給服務實戰造成了人為的障礙。華為中國地區部副總裁、安平系統部總裁岳坤在之前的演講中曾經提到，智能攝像機不只是人像攝像機，不僅僅要看人看車，更要有一個開放的演算法訓練平台，幫助用戶根據業務需要快速訓練生成演算法。在實踐中，我們也看到華為在多演算法融合、打破演算法壁壘上給出的解決方案。合肥雪亮工程建設中，採用了多演算法倉以實現不同企業間的演算法為同一平台服務的目的。多演算法倉統一引入，兼容數廠商的諸多演算法，實現上下級跨域演算法集中管控和共享，解決跨區域演算法間無法互相配合的問題。在提供演算法訓練的同時，能夠讓更加開放的平台賦能業務，在PaaS層完備的情況下，讓生態夥伴利用自身優勢提供SaaS服務，以實現平台場景的落地和快速部署。尤其是在5G時代來臨之際，高速網路+靈活的應用，對機動作戰、安保巡邏有重大意義。

3、提升算力，確保信息獲取全面、及時、高效。人臉識別落地安防過程中，遇到最大的問題，場景還在其次，首當其沖的就是算力問題。如高敏感、高人員密度區域的大流量快速人像檢索和識別，一直是困擾智能化識別的難題之一，一旦單位面積內人員密度達到一定程度，攝像機往往會出現漏拍、重復抓拍等情況，造成危險預警漏洞、存儲和傳輸資源浪費。合肥部署的城市門禁系統中，如淮河路步行街，使用了華為最新的升騰310晶元，抓拍效率獲得大幅提升。該系統前端設備能夠支持200張/幀的抓拍，遠高於業界20張/幀的能力。在4K監控下，大視野，監控范圍達30m，人流密度大，抓拍仍然不漏人，並且重復率小於8%，也遠遠領先於業界20%的重復率。不講演算法的算力是癱瘓，不講算力的演算法是傻瓜。只有算力演算法相輔相成，才能夠讓智能化發揮最大的優勢。

4、科學部署，讓資源為我所用。在雪亮工程、平安城市建設中，如何利用設備和系統執行任務、在同等數量基礎上提升效率，是一筆經濟賬，也是最終效果的重要保證之一。在合肥的雪亮工程建設中，華為特別注意了多單位設備和數據的兼容性問題和科學部署發揮設備最大效能的問題。據資料顯示，合肥市在採集虛擬卡口數據時，復用任意廠家、品牌高清監控攝像機，均可實現車輛的特徵的抓取和鎖定。在部署方面，卡口的虛實結合，虛擬卡口與常規卡口的數據融合，構建了卡口大數據系統，有效保證了車輛的信息抓取、軌跡鎖定、區域和頻度分析的可行性和可靠性。城市重點區域的攝像機高低搭配，高點攝像機掌控全局，地面點位攝像機掌握細節，實現了城市的立體化防控。而1拖N給的賦能，又給IPC裝上智能化大腦。城市中巨大的普通IPC存量和智能攝像機相對較高的價格讓大批普通IPC的迭代和更新存在很大的現實經濟問題和技術難題。對此，合肥視頻偵查支隊與華為合作實驗，通過在支隊門口新部署1台智能攝像X2221-CL ，完成了現網2個普通攝像機的智能化改造。1個大腦，帶了多個眼睛，實現智能化能力數倍提升，有效解決了升級和聯動問題。

經過一年多的實戰檢驗，合肥的雪亮工程在多輪驅動+智能雲的加持下，在街面侵財類犯罪打擊、網上追逃等方面取得了亮麗的成績：2018年，合肥視頻支隊偵查隊共抓獲各類違法犯罪嫌疑人員1564人，抓獲數同比提升215% ；全市扒竊警情，同比大幅下降40.42%；全市盜三車警情，同比下降25.27%。僅2019年前三個月，視頻支隊就抓獲463人；其中向行動隊推送137人，特警43人，分局283人。在有效的震懾了犯罪分子的同時，也有效的降低了發案率。

合肥雪亮工程建設的啟示

合肥雪亮工程的建設，是近年來眾多智慧公安和公安大數據項目中的一個，也是非常具有代表性的一個。智能化的真正落地，讓安防從被動防禦變成主動主動出擊、讓數據從孤島成為公共資源成為可能。透過合肥的雪亮工程項目，我們可以稍作總結，為公安大數據一體化建設總結寶貴經驗。

1、雲是智能化落地的基礎。泛在智能時代，物聯網前端設備爆發，要實現這些設備的有效管理，實現「邊+端」的數據高效吸收並讓視頻大數據在賦能各行各業中發揮關鍵作用，雲是繞不開的。邊緣智能+雲智能才是真正的智能，偏居一隅的數據抓取、分析，只能讓數據服務客戶，而不能將數據變成 社會 價值形成高密度應用。

2、 建設生態，深度賦能用戶。視頻監控發展到今天，設備掌握在企業手中，但是設備所拍攝、存儲下來的數據卻是用戶的，這部分數據在未徵得用戶授權的前提下是不能運營並利用的。應用的落地、場景的細分，一個企業無法面對N個場景，在開放演算法平台、提供演算法訓練的基礎上，是必要將更多的應用交給夥伴去完成，大企業自身提供平台，做技術服務型公司，這才是一個 健康 市場應有的狀態。

3、在強調雲服務集成的同時，必須保證硬體、場景的底層物理分散和雲端的邏輯統一。這是一個不斷解耦和整合的過程，只有這樣，才能在滿足大平台規劃的同時，以基層業務為中心，確保應用的快速落地，也確保數據能夠順利的匯集並二次、三次利用。讓安防從一個被動防禦的過程變成主動出擊的過程，才能完成視頻監控變客為主、打防結合的使命。

㈤ 2020年安防行業發展前景分析

近年來，安防行業大熱，新入局者不斷湧入，而且都是資本雄厚之輩。因此，我國安防市場規模呈擴張態勢。接下來我為大家整理了2020年安防行業發展前景分析，歡迎大家閱讀!

2020年安防行業迎來五大發展機遇

過去的2019年，對於很多安防企業來說都是收成下滑的一年，對外我們受到了中美貿易戰的影響，大國博弈，安防受損對於每個涉及都國際事務的企業來說都不樂觀;對內我們迎接了像阿里、騰訊這樣的新對手和新夥伴的加入，技術變革更加迅速，也讓人更加緊張。

阿里投資千方科技，無疑成為了安防行業的又一個「頂級玩家」

在這一年裡，我們看到昔日安防大廠因為財務問題而深陷泥潭，也看到諸多安防企業或被吞並或被並購。但我們同時仍然是世界第一的安防大國。在世界安防企業50強中我們更是居於頭部。隨著環境逐漸趨於穩定，我們在2020年迎來了嶄新的機遇與挑戰。

今天幫尼菌就結合一年來發生的事情，梳理下2020年對於安防行業利好的5個機遇。

一、泛安防繼續深入，智能安防潛在市場巨大

從18年的「無AI，不安防」到19年的注重落地，我們發現不僅是人工智慧在走進安防行業，安防企業也在用他們獨特的領域輻射到其他市場當中去。

智慧交通、智慧門禁、智慧養老、公安大數據……這些場景建設已經成為當下安防企業競相押注的「新藍海」。以智慧交通為例，僅交通部就計劃投資2.7萬億元建設智慧交通。更不要說為了搶占市場而不惜低利潤進入的各個廠商們了。

演算法算力的優勢為「泛安防」趨勢提供強大助力

隨著演算法算力的不斷提升，智能安防中的非民用部分將在2020年展現出巨大的建設熱潮。但天下沒有免費的午餐，在建設過程中的各種痛點都需求更加場景化的解決方案。且多數需求都不是一兩家企業能夠完美承擔的范疇。

正如海康宣稱自己是物聯網的解決方案提供商一樣，未來行業內需求的將不是單一領域的競爭力，而是對於整個行業的資源整合能力，誰能整合資源形成強有力的解決方案，誰就能在泛安防的市場里佔得先機。

如果過去大家爭的是營業額、是利潤、是誰是業內老大，那麼在泛安防的時代里，企業們要爭的就是資源整合能力，比的不是誰在單一領域掙得多，而是能不能帶著大家一起把錢掙了，這才是鄧公說過的能抓耗子的「好貓」。

二、人工智慧行業面臨洗牌 安防挑兵挑將的時機日趨成熟

過去我們都說人工智慧發展起來會有多少行業的人吃不上飯?而現在呢?從事人工智慧行業的人有幾個不岌岌自危的?

誠然人工智慧行業依然是員工薪資福利最高的行業之一，但目前顯而易見的現實是，不能迅速投入應用的人工智慧企業，將迅速凋零。

2020年AI行業主題：洗牌

據北京經濟和信息委員會拿到的統計資料顯示，全國的人工智慧企業有70%拿不到風投，而拿到風投也不意味著免死金牌，在這方面甚至有人列了一份榜單，上面死掉的AI企業都是拿到了幾千萬甚至上億元融資的「希望之星」，連他們都死了，又有誰能逃過一劫呢?而最新數據也顯示，僅在2019年，就有9.2萬家AI企業死掉。在這種環境下，2020年?哪個人工智慧企業還能忍住變現和落地的沖動?

事實就是這樣，在這個務實的資本世界裡，很少有人有耐心等你把畫的餅一步步變成現實，資本更願意追逐快餐，那些能落地能變現的套餐。

在這個環境下，2020年人工智慧行業或將變成各個行業的「淘金場」，安防行業也不例外。誰能將技術更好的賦能行業，誰就能繼續活下去。對於安防行業來說，近年來人工智慧已經幫助業內在技術上完成了一次飛躍，而人臉識別、低照度攝像機、智能卡口甚至泛安防產品等市場前景廣闊的技術顯然也離不開這些人工智慧企業。

在這個雙向需求的前提下，機遇顯然已經到來。2018年，我國AI+安防的市場規模就已經達到135億元，部分頭部安防企業AI獲得的營業額已經超過8%。而在兩年後的今天，安防行業對於人工智慧行業的新一輪搶奪也將開展。誰能將技術更好的服務於自己的產品，將技術更好的落地下來，誰就把握了先機。

三、5G技術商用帶來眾多可能性

正如同4G技術讓監控畫面實時傳播、雲技術等技術成為了可能。5G技術的全國性商用也為安防行業帶來了新的可能性。

處於風口的5G

從技術層面上講，5G提供的傳輸效率可供安防設備提供更多的可能性。超高清攝像、更多智能化模塊搭載、實時雲端存儲等功能都需要5G技術的支持。

正如從3G到4G帶給我們的實時視頻傳輸需要一個演變的過程一樣，5G技術的落地應用如今在大環境下依舊被廣泛認為為時尚早、成本過高。但新事物總歸要取代舊事物，等5G真正成熟應用時再去考慮發展5G的必要性已然太晚。

隨著物聯網的不斷發展，5G環境下為安防實現萬物互聯提供了條件。車聯網、物聯網、智慧城市、無人機網路建設都離不開5G技術的應用。如今的5G領域就像頭兩年的人工智慧領域一樣處在布局和技術發掘階段，但人人也都知道5G技術的重要性。而2020年作為5G技術大規模部署和成熟應用的第一年，勢必將展現出強大的可能性。

而安防在此基礎上能成長多少，值得我們期待。

四、數據安全與數據存儲

隨著智慧安防和5G時代的到來，視頻數據的容量已經形成井噴式的發展，傳統儲存方式無論是從存儲容量還是讀寫速度面臨著巨大的挑戰。

智能安防對於硬碟提出的要求主要圍繞效率、容量、功耗三個方面展開，這對於傳統硬碟廠商都提出了新的要求，希捷、西數都於今年推出了14TB以上的高效率安防存儲硬碟，但面對安防行業愈來愈大的存儲需求，傳統硬碟廠商目前仍面臨嚴峻挑戰。

定製化、大容量、高效能傳統硬碟廠商針對安防不斷深入

此外，隨著5G技術的發展，雲存儲的技術越來越成為安防廠商青睞的存儲方式，雖然雲存儲目前還有著成本高、數據存儲時間有限、傳輸效率不穩定等缺點，但這種集中存儲的方式更便於平台式的管控中心，這也是目前安防發展的一大趨勢，隨著數據傳輸技術的發展，未來雲存儲在安防行業具有廣泛的發展前景。

且如今人工智慧和雲技術發展過快，信息安全 措施 並沒有及時跟進，這就導致了從去年下半年開始頻繁發生數據泄露事件。這些事件無時無刻不危害著用戶的隱私和數據使用安全。試問當數據安全都無法保證的時候，又怎麼才能讓用戶選擇你的設備呢?

支付寶人臉識別也被破解，數據安全研發迫在眉睫

其實數據安全問題不是一天兩天就能形成的，目前安防面臨的數據安全問題體現在信息孤島、頂層設計、演算法應用缺陷、政策制度和技術標准缺失幾大方面。在這個環境下，企業和企業之間就猶如一個個「數據煙囪」，技術、研發、服務范圍、開發平台都表現出不統一的特徵，而這些方面的不統一也就進一步的導致了漏洞的頻發，進而危害用戶的數據安全。

再加上如今惡意程序、各類釣魚和欺詐層出不窮。用戶的隱私和數據販賣甚至形成了一條完整的產業鏈。這些都給安防行業帶來了巨大的隱患。

為了解決這些隱患，相關的數據安全市場也就應運而生。在智慧安防不斷提速的新一年裡，相信數據安全市場的規模也將進一步擴大。

五、政策上的大力支持

隨著中美貿易戰的不斷擴大，海康、大華登上貿易實體名單，現在就連普通人也知道中國安防能做的讓美國無比忌憚。有壓迫就有反抗，2020年中國預計出台一大籃子針對安防行業的利好政策或標准，這里幫尼菌對此也稍作 總結 ，具體情況如下：

在視頻監控方面，有《網路音視頻信息服務管理規定》、《公共安全重點區域視頻圖像信息採集規范》和《視頻監控系統主動照明部件光輻射安全要求》。同時對於出口型企業來說還需額外關注美國加州的CCPA數據法案，該法案將對出口型安防企業做出不少約束。

公共安全方面，《危險貨物道路運輸安全管理辦法》《遼寧省治安特業服務管理辦法》《防盜 保險 櫃(箱)》和金庫門通用技術要求》以及應急管理部發布的19項 安全生產 行業標准，都將在2020年正式實施。

產業方面，《產業結構調整指導目錄(2019年本)》以及《居家安防智能管理系統技術要求》。

最後就是支持類政策，在這方面有《推進綜合交通運輸大數據發展行動綱要(2021-2025年)》、《促進「互聯網+社會服務」發展意見》、等政策值得我們關注。而針對5G商用、智慧安防勢必還要出現一系列新的支持政策。保持密切關注也會給安防企業帶來一定的發展機遇。

結語：

有需求的地方就會誕生市場，智慧安防如今就像一支高速升空的火箭，火箭速度越快，外圍的保護層損失也就越嚴重，而誕生的種.種缺口正是未來市場的誕生地，無論是新的傳輸技術、還是存儲技術甚至數據安全，這些都是伴隨智能安防發展誕生的產物。

而新事物的市場總是充滿活力的，在21世紀的第二個十年裡，誰能把握住這些行業發展的新方向，誰就能夠更好的掌握主動。

十一大趨勢看懂2020年安防行業大勢

回首這一年的安防市場發展，一方面，在各級政府政策的影響下，AI、IOT、5G、區塊鏈等新興技術不斷與安防行業相互融合，涌現出一個龐大的市場增長空間，企業的新興產品與方案不斷涌現。

另一方面，隨著技術驅動下傳統安防市場的日趨模糊與擴大，越來越多的企業跨界到安防行業，將安防行業的海量數據運用到更廣闊領域，從而不斷拓展產業生態圈。

但隨之而來的，除了產品方案的更新迭代外，網路安全、數據孤島、場景化運維等難題也困擾著行業市場的發展，需要企業在行業落地中不斷完善改進。

2020年，如何把握好行業發展機遇，實現新興技術的更優發展及商業化變現，將成為眾多安防企業們在激烈市場競爭中占據一席之地的關鍵所在。

為了讓大家更好的了解2019年安防行業發展脈絡，CPS中安網特此梳理了2019年安防行業的發展新趨勢，以供大家評讀回顧。

5G+視頻監控開啟落地應用

2019年，在國家頒布5G試點城市和5G商用牌照的推動下，大帶寬、低時延、大連接的5G技術與各行各業之間的融合成為了社會關注的 熱點 ，安防行業也不例外。

在2019年CPSE安博會上，華為、中興通訊、英飛拓等企業均帶來5G+安防產品的展示。而在12月初，華為更是聯合雲從科技、上海聯通在上海張江人工智慧島首次在國內實現5G+4K+AI的視頻監控落地。

點評：據Gartner預測，預計到2022年，室外視頻監控將成為全球5G物聯網解決方案最大市場，這也吸引了無數視頻監控及物聯網企業投入到5G的商業化落地中。但現階段，基站建設不足、落地成本高等不良因素仍將持續影響落地發展。

視頻監控迎超高清視頻應用藍海

2019年3月，工業和信息化部、國家廣播電視總局、中央廣播電視總台聯合印發了《超高清視頻產業發展行動計劃(2019—2022年)》，視頻監控迎來超高清視頻應用的藍海。

《行動計劃》中指出將明確按照「4K先行、兼顧8K」的總體技術路線，大力推進超高清視頻產業發展和相關領域的應用。

其中在安防監控領域，未來將加快超高清監控攝像機等的研發量產;推進安防監控系統的升級改造;支持發展基於超高清視頻的人臉識別、行為識別、目標分類等人工智慧演算法;提升監控范圍、識別效率及准確率;打造一批智能超高清安防監控應用試點。

點評：長久以來，政策都是我國安防行業發展的強有力助推劑。從《行動計劃》印發後，君正、海康威視、大華股份等與超高清視頻監控息息相關的安防行業上市公司，市值紛紛有所提升便能看出該計劃對行業所造成的巨大影響。超高清攝像機、超高清顯示屏等新品也在行業中不斷涌現。

區塊鏈與安防產業的碰撞

2019年10月24日，在第十八次集體學習中指出，區塊鏈技術的集成應用在新的技術革新和產業變革中起著重要作用。要把區塊鏈作為核心技術自主創新的重要突破口，明確主攻方向，加大投入力度，著力攻克一批關鍵核心技術，加快推動區塊鏈技術和產業創新發展。

由此也拉開了各行業與區塊鏈技術相結合的大幕。道爾智控、中控智慧、廣電運通、英飛拓等安防企業也在區塊鏈領域進行探索和布局。

這其中，英飛拓除了發布解決方案、與武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室及比特大陸探索區塊鏈與智慧城市的結合外，還將在其「湖南智慧中方項目」建設中對區塊鏈技術進行實時部署。

點評：在智慧城市建設特別是粵港澳大灣區建設愈加火熱的背景下，區塊鏈自身所擁有的數據高保護性特點也為智慧城市數據傳輸、存儲提供有力保障。當下也有越來越多的城市開始嘗試推動區塊鏈技術在智慧城市項目中應用。

安防下半場主旋律——AIoT

在智能化浪潮的沖擊下，安防行業在技術、市場層面上都發生著變革。

2019年CPSE安博會，除了傳統安防企業外，AI、互聯網、ICT及通訊等領域均有企業布局安防領域。通過物聯網產生的海量數據存儲於雲端或邊緣端，再經過深度學習對數據進行分析與處理，從而實現前端攝像頭對視頻數據的結構化處理，打造生態閉環。

點評：AIoT讓安防的邊界越來越模糊，未來安防可能只是AIoT行業裡面的一個業務。這也使得在當下行業中，行業龍頭企業、人工智慧企業、跨界企業開始與傳統製造商、集成商工程企業等安防產業鏈上下游達成戰略合作，共同開拓AIoT市場。

數據中台元年

隨著城市智能化進程的不斷發展，數據治理在城市中的應用也日益增多，如何打破數據孤島成為城市治理中的一大痛點。

基於此，能夠根據行業需求賦能城市龐大場景，挖掘深層次數據價值，實現城市精細化管理的數字孿生、數據中台開始進入視野。

在2019年CPSE安博會上，大華股份、佳都科技、東方網力、高新興等企業都帶來了相關數字孿生、智慧孿生、數據中台產品的展示。

這些產品本質上都是基於前端數據採集、中間數據匯聚、後台數據應用的基本流程，不斷擴大和衍生，應用到不同的場景裡面。

點評：從雄安新區成立到粵港澳大灣區建設，近年來在人工智慧、物聯網影響下，城市的智能化進程不斷加速，激增的數據也對城市的數據治理能力提出更高要求。

在此背景下，數據中台油然而生，也帶出一個廣闊市場空間，吸引了眾多安防企業布局其中進行研發。

3D人臉識別或成行業主流趨勢

人臉識別作為人工智慧的重要技術應用，在人工智慧快速落地安防行業的過程中，人臉識別在安防行業也掀起了一股「刷臉風」。從考勤到社區出入口門禁，再到城市安全治理，人臉識別的身影隨處可見

與此同時，關於人臉識別的安全性問題也一直居高不下，用視頻圖片和三維人臉模型破解人臉識別的新聞也時有發生。

在此背景下，更具安全性的3D人臉識別開始在智能鎖、門禁、視頻監控等多個領域取得研發落地。2019年CPSE安博會上，大華樂橙便發布了行業搭載首款3D結構光的AI人臉識別視頻鎖。

點評：人臉識別可謂是人工智慧落地安防最具代表性的應用，大量普及的刷臉場景也讓2D人臉識別的劣勢逐漸暴露出來。盡管當前市場上已有活體、紅外等技術搭載在人臉識別產品上，但更具安全性的3D人臉識別顯示是行業應用的方向。

國資入股安防企業

2019年3月2日，漢邦高科發布公告，擬將公司控股股東、實際控制人王立群持有公司股份850萬股轉讓給北京青旅中兵資產管理有限公司。轉讓完成後，北京青旅中兵將成為公司持股5%以上大股東。

2019年7月14日，捷順科技發布公告，公司控股股東、實際控制人唐健和劉翠英2019年7月12日與深圳市特區建發智慧交通投資合夥企業(有限合夥)簽署了《股份轉讓協議》。受讓完成後，特建發智慧交通將成為捷順科技的第二大股東。

2019年9月3日，東方網力收到川投信產轉來的反壟斷審查通過的批文，根據此前簽署的相關協議，公司控股股東現變更為川投信產，公司實控人由劉光變更為四川省國資委。

2019年11月18日，英飛拓控股股東JHL及實際控制人劉肇懷與深圳市投資控股有限公司簽署《股份轉讓協議》，JHL擬向深投控協議轉讓其持有的英飛拓5993.38萬股股份，佔英飛拓總股本的5%。本次《股份轉讓協議》實施完成後，深投控將合計持有英飛拓26.35%股權，並取得控制權。

點評：安防作為一個G端及B端為主要導向市場，國資資本的入股，將為安防企業解決資金問題的同時，也可以帶來市場和項目支持，從而達到更好發展。

人工智慧向場景運維落地邁進

當下，人工智慧已不僅僅存在於計算機視覺，ISP、傳輸、存儲、運維等環節人工智慧都開始發揮效能。

在2019年CPSE安博會現場，人工智慧幾乎已成企業參展的「標配」，越來越多的企業展出運維智能平台等平台類產品。有企業表示，賣硬體、賣技術的一次性買賣，遠不如買運維的連續服務落地更好。

點評：在安防邊界不斷擴大的背景下，人工智慧在安防領域的落地也由「演算法-算力-數據」的上半場開始向「方案-實施-運維」下半場邁進。除了提供技術產品外，能夠匯集分析數據的運維平台也得到了眾多用戶的青睞。

雲邊融合加速推進

在2017年CPSE安博會上，海康威視正式發布Hikvision AI Cloud理念，倡導在物聯網行業踐行由邊緣節點、邊緣域和雲中心構成的「雲邊融合」計算架構，實現從端到中心的「邊緣計算+雲計算」，真正做到讓邊緣感知更精準、數據匯聚更高效、多層認知更智能、分級應用更實用。

轉眼兩年過去，在2019年CPSE安博會上，海康威視全面展示了Hikvision AI Cloud在軟硬體及解決方案、落地應用案例等方面的最新成果。

CPS中安網了解到，基於Hikvision AI Cloud物信融合數據平台的典型應用項目已經覆蓋全國24個省區、近百個城市，為公共安全、應急指揮、民生服務、城市運營、交通管理等領域提供智能物聯網解決方案和大數據服務。

點評：從2017年首次提出「AI Cloud」戰略，到2019年CPSE安博會上發布多款戰略下的軟硬體新品，海康威視在雲邊融合的探索已越走越遠，並取得可觀項目落地成果。

軟體定義攝像機理念進一步拓展

10月29日，華為在深圳召開了以「洞見當下，預見未來——5G+AI+視頻，加速千行百業智能化升級」為主題的華為智能安防產業峰會。華為提出面向5G+AI時代重新定義平台技術架構，將SDC(軟體定義攝像機)升級為HoloSens SDC，將IVS(智能視頻雲)升級為HoloSens IVS，以新生態、新平台加速5G+AI時代千行百業的智能化升級。

此外，華為還重磅推出基於智能視覺與感知的智能視頻演算法商城Huawei HoloSens Store，以華為產品為核心底座承載智能演算法，提供迅捷開發、便捷下單、敏捷運營的全流程服務，提供多種入駐模式和 商業模式 組合。

點評：軟體定義攝像機一直是華為進軍安防的一大重要舉措，在2019年，華為除了發布新硬體產品外，更是發布演算法平台來完善其「軟體定義攝像機」生態。在人工智慧安防行業落地應用加速的背景下，華為將帶來更多的場景理解。

AI超微光技術成治理行業光污染新利器

長久以來，受限於夜間環境光源、成像技術不足等因素限制，監控攝像機夜間成像效果差強人意，為滿足視頻圖像成像需求，高強度的補光燈得到廣泛應用。

但補光燈在提升亮度的同時，刺眼的燈光也嚴重影響人員的視線，帶來安全隱患。而當下主流的智能補光技術極易受場景、成本、反光材料等諸多因素影響，應用效果受限。

為此，科達依託多年在基礎ISP圖像調制技術上的積累，在2019年CPSE安博會上發布AI超微光系列相機，通過採用自研深度學習圖像增強演算法，大幅減少此前監控攝像機對補光燈的依賴，在提升圖像亮度的同時充分還原物體顏色與紋理。

點評：在日常的交通出行中，高強度的攝像機爆閃抓拍一直是車主所「深惡痛絕」的一大問題。在智能化潮流下，超星光、黑光等技術開始描向這一痛點進行拓展，相信科達的AI超微光技術也將為行業帶來新的理解。

2020年安防行業市場規模有望突破8000億 市場大年收百億者卻少之又少

近年來，安防行業大熱，BAT、華為、人工智慧四小龍都來「插一腳」。新入局者不斷湧入，而且都是資本雄厚之輩。因此，我國安防市場規模呈擴張態勢。2016年安防市場規模突破5000億元，安防市場規模在2020年將達8000億元。為什麼安防行業市場那麼大，年收百億者卻少之又少?專家人士認為，安防行業大企業少的一個重要原因是產品同質化，技術創新不足。目前，不管是老牌安防企業也好，新創企業也好，兩者之間的技術差距差距正在逐步縮小，人工智慧演算法和准確率之間有差距，但並不大，沒有「一枝獨秀」者。此外，安防市場還是TOB業務較多，更多的是靠政府訂單，資本雄厚的大企業更有優勢，新創企業很難單打獨斗，更多的需要和當地集成商合作。

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㈥ 十問華為安防丨我們如何不一樣

「智能安防時代，為什麼選擇華為?」

「因為華為更懂客戶，能夠為客戶提供客戶真正需要的智能產品。用戶可以自定義智能，而且得到相對完善的系統與設備產品，回報高於投入。」在一批華為渠道商采訪中，這個答案給a&s留下最深印象。

過去兩年中，不少企業開啟生態合作體系，引導產業鏈上下游通力合作，解決了工程布點困難、演算法場景局限大、缺乏系統化頂層設計，以及深度智能化應用挖掘不夠等難題，讓AI+安防等概念成功落地。但迄今為止，行業的智能化水平仍然較低，尤其在前端領域，實現了智能化的設備比例不足10%。實踐數據顯示，多數依然以人工識別為主，甚至在某些領域中，大數據的相關應用從未開始。

在安防行業中實現智能化甚至AI普惠，在沒有大規模的應用前提下，存在著巨大挑戰。行業的每個關鍵變革，無論是模擬向網路，還是標清向高清，都需要引領者，需要有人不斷推動行業前行。而在智能時代，華為肩負起了這份使命。

本次深圳安博會，華為將全球首發「5G+AI+安防」的全新概念及產品，以技術精粹，加速安防產業的智能化落地。針對華為安防的戰略、思考，以及業內關心的問題，a&s采訪了華為中國地區部副總裁、華為EGB中國區安平業務部總裁岳坤、華為智能安防產品線總裁段愛國、華為EBG中國區安平業務部副總裁李國濤、華為智能安防產品線副總裁余虎等人。

一問安平業務和智能安防產品線的關系

岳坤： 華為中國區企業安平業務部是面向公共安全行業的組織，主要聚焦於公共安全領域的客戶，為客戶提供相關的售前售後服務。安平業務部成立於2017年，並於2018年成立智能安防產品線，將安平業務部的客戶作為最主要的服務對象。

隨著業務的高速發展，華為在市場上獲得越來越多客戶的認可。有客戶建議，華為除了在公安行業領域，還應拓展交通、金融等更多行業，讓更多行業用戶可以使用華為的智能安防解決方案。近年來，智能安防產品線的行業覆蓋范圍不斷擴大，不僅限於公共安全行業，還包括機場、園區、物流等方面。未來，華為的安防解決方案還會走向更廣闊的市場。

段愛國： 智能安防產品線要對產品和產業負責，產品是所有基於機器視覺類的產品，包括最典型的攝像機產品以及圍繞攝像機產品所打造的智能視頻平台，這些產品的構建和研發都屬於產品線。智能安防產品線在公共安全行業中不斷錘煉，對行業的理解、對產品的理解不斷加深，下一個目標希望繼續延伸產品線到其他行業，並做得越來越好。

二問華為安防的戰略投入

岳坤： 「開放黑土地，匯聚數據湖，應用百花齊放」，這16個字一直是華為在公共安全行業投入的戰略主旨。

1、開放黑土地，這是華為在公共安全行業的戰略定位，所謂「黑土地」，就是在整個公共安全行業數字化轉型中華為要做好的信息化系統基礎設施。在沙漠上是種不了莊稼的，如果你在沙漠上鋪上一層黑土，你就可以種各種各樣的莊稼。華為願做這層黑土，具體重什麼莊稼由客戶決定，幫助客戶種出最好的莊稼。

2、匯聚數據湖。就是希望通過數據匯總，通過大數據技術協助行業更好的完成數字化轉型。

3、應用百花齊放。華為希望讓專業的人做專業的事情，應用廠家做好專業的應用，讓公共安全行業的應用更加豐富，共同服務客戶，打造良好生態。

近兩年，華為始終堅持16個字的發展戰略，堅持不懈的推進發展，未來還將繼續堅持。

三問華為在智能安防的整體進展

段愛國： 總結過去一年，華為智能安防取得了以下幾個階段性成果

1、華為智能安防的戰略越來越清晰——堅持「智能+開放」的戰略，華為不斷加快智能化發展，所以這次安博會的主題名為「智能加速」。以智能化引領，堅持開放黑土地。例如在8月8日新品牌Huawei HoloSens的品牌發布會上，就提出了基於華為鯤鵬+升騰生態的「2+4+N」的戰略，把真智能、真開放、真數據、真安全作為戰略的四個底線堅守。

2、產品越來越豐富，競爭力越來越強。軟體定義攝像機行業，從年初只有20多款到年中的200款，直至目前的將近300款，競爭愈加激烈。在激烈的競爭中，華為利用架構與軟體定義能力，希望保持一定的款型，能夠滿足各種場景下的應用需求。為了支撐深入千行百業的戰略，華為的產品越來越豐富，旨在做到全場景覆蓋。 有人說，為什麼每次華為發布的產品都是16T、32T算力，看起來很「高大上」?殊不知其實華為也有普適大眾的產品，普惠AI也是我們的戰略，所以對攝像機產品的進展我們很滿意。

3、視頻雲平台最大的進展是實現全面的雲化，產品系列日益完善。八年安防路，華為每一年都在取得進步。 今年華為實現了全面的雲化、全面的智能化，以及基於華為鯤鵬和升騰的產品研發 ，無論是中心的HoloSens IVS9000，還是輕量邊緣雲的HoloSens IVS3800，甚至包括今天剛剛發布的HoloSens IVS1800，都在向整個行業、整個產業傳遞一個信息， 基於華為鯤鵬+升騰，基於全面雲化、全面智能化的後端平台已經在逐漸完善，從幾路起步，到幾萬路、幾十萬路甚至幾百萬路的平台接入，這是我們整個產品系列完善很有力的佐證。

4、市場的增長遠超出預期。今年以來，整個人工智慧行業波動不少，很多企業在公共安全行業的增長也有相對變化趨勢。但華為卻一直保持穩定增長，未來幾天將陸續發布相關增長數據。

5、客戶對華為智能安防的信任度和滿意度越來越高。近9個月以來，在客戶溝通中發現，越來越多的客戶希望和華為一起做頂層設計，希望和華為搞聯合創新，希望和華為在面向未來的5G時代做共同的聯創和研究， 這凸現出整個行業對華為在智能安防的聚焦以及投入信心的不斷增加。這也凸現出行業對華為在5G時代和AI時代，有了更大的期許，期待華為能夠帶來不一樣變化訴求越來越強，為我們未來持續加大投入帶來了極大的信心 。

四問5G技術對安防產生哪些影響和變化

岳坤： 今年是中國5G元年，5G作為一種基礎能力，將會改變 社會 的千行百業，改變生活中的方方面面，而對於安防的影響，主要體現在三個方面：1、把有線無線化。把以前需要用有線解決的傳送問題和線路問題用無線解決，並實現更加快速的響應需求;2.遠程式控制制未來無人巡邏車、遠程排爆等危險動作，都可通過5G網路進行操作;3. VR/AR的應用。比如交通疏導、處理緊急事件，通過無人機加上5G技術和VR技術就可以掌控現場實時動態。這三點也僅僅是改變的一部分，未來必將還有更多的、更好的5G應用。

余虎： 5G是一門基礎的通用技術，它對於各行各業各個應用場景都會帶來很多通用的能力，但是具體在這個行業或產業能發揮什麼作用，實際上取決於實際的應用場景。例如3G、4G時期，尤其3G剛剛到來的時期，和現在即將到來的5G一樣，大家都在問3G的應用場景到底是什麼?直到2008年智能手機出來後，大家才真正的了解和發現了3G、4G和智能手機結合所帶來的移動互聯網，並且改變了出行和支付的一系列形態。基於AI也是一門通用技術之下，我們有理由相信5G加AI加視頻會對各行各業帶來更大的變化。

五問AI普惠

段愛國： 普惠AI是華為在整個人工智慧時代的目標，也是一個創意，包括華為雲也是打普惠AI的口號。我個人理解有以下幾點：

1、AI普惠是華為戰略的必然選擇。因為唯有普惠，才可以規模復制。而智能安防的核心使命，就是要引領整個行業智能化的轉型，智能化的加速。如果達不到普惠智能的目標，那華為戰略或口號就只是空談，所以普惠AI是我們戰略上的必然選擇。

2、戰術方面：首先要用華為創新、領先的產品來實現端到端的顯著降低建設成本。例如2018年發布的1拖N產品，如果沒有1拖N設備把傳統攝像機改造成智能攝像機，那麼用戶的設備和建設成本、改造成本依然很高。而通過華為的1拖N，安裝一台攝像機就能完成整個網路的智能化改造，顯然大幅度的降低了建設成本。華為有底層技術的加持，所以在做智能普惠AI核心的抓手就是創新的產品，例如去年發布了1拖4，今年還會進一步升級其智能化能力。

3、大力推進AI native，用AI降低用戶使用和運營的成本。目前 業界輿論說安防行業的智能化改造最大約束就是工程難度、運營難度，並且對人的技能各方面都提出了要求，但其實這些都可以通過AI解決 。對比傳統攝像機，華為推出了場景自適應的功能，攝像機架在戶外或路口，下雨時自動適應雨天，起霧時自動適應霧天，下雪時自動調節適應下雪天氣，不需要人工干預，就可「隨機應變」確保實戰效果。極大降低了人工成本，易用易維是用AI能力賦能攝像機的表現，同時攝像機本身具有了對場景的智能判斷能力和調節能力，這樣也是普惠AI的應用表現。

4、加時不加價。用戶買一個攝像機，晚上6點以後，工作人員下班，攝像機也下班，因為晚上看不見。實際上攝像機一天只工作8個小時或者10個小時，但是卻花了24小時的價格。華為智能攝像機的目標是7×24小時都可以滿足實戰要求，同時消滅曝光燈和爆閃燈，這也是普惠AI的一條路徑。今年我們會重磅推出SuperColor，使攝像機能在超星光環境下實現強智能，消滅曝光燈和爆閃燈。

5、真正實現普惠AI，量變影響質變，量升才能價跌。華為要不斷致力於提高智能化的水平和智能化的比例，像智能手機取代功能手機，只有大家擁抱智能化，都提供智能手機，把智能手機當成自己的主航道，才能讓智能手機的價格下來。

我們堅信只要我們不斷推進，當越來越多人加入到智能化的道路，共同解決運營成本、建設成本，還有7×24小時作戰問題，最終的智能化普惠AI進程會比我們想像的更快。

六問AI在安防的落地現狀及問題

李國濤： 華為在春季峰會上，提出了跨越三座大山(算力、演算法和大數據)、提出三個倡議(一是將智能推向全境，做真正的智能;二是將解耦進行到底，建立以客戶為中心的生態體系;三是將智能平台化、場景化，戰略性部署)。近一年的落地過程中，我們發現：

1、智能化的方向是對的，而且落地速度在加快，具體表現在兩方面：一是智能化的業務效果很好，不僅能夠給一線人員減負，而且效能倍增;二是技術應用效果明顯，一線實踐中，雲化、智能中一片雲的建設模式，以及視頻數據和各種數據融合的東西，各種業務應用起到了很好的作用。

2、智能化技術實踐已經成熟，且落地成本不高。「一分投入十分回報，目前具備規模化商用的能力」。

同時我們發現兩個不足：

1、智能化的技術和真正業務流、工作流的融合度不夠，只有智能技術和業務需求融合在一起發生化學反應，才能產生真正的生命力，這點還需加強;

2、智能化的比例較低，特別是前端比例不到10%，很多還處在人工識別，從來不用大數據的階段。

下一步怎麼辦?華為有三點建議：

1、大家要統一思想、堅定信心，堅持智能化發展。方智能AI是普惠的，是不貴的，已經具備規模條件。這是第一點思想上達到統一。

2、不斷摸索，將智能化進一步融到業務流、工作流中，更好的提升業務效能。把復雜留給自己，把簡單留給一線的人員，是不斷向縱深發展。只有真正解決這個問題，智能化的應用才會打開更大的突破口。

3、堅定不移的加速智能化落地。只有上規模、上量，效能才能倍增。華為提議，把智能化的比例加大，把前端的智能化比例提升到80%(目前國內是10%)，用兩三年的時間，用新建或者改造的模式，把視頻圖像實現全面的智能化。

七問軟體定義攝像機的實際運用

李國濤：軟體定義攝像機(SDC)現在的應用才是「小荷才露尖尖角」，更多的是一種開放思想。原先的攝像機都是通用的，對細分的場景思考不夠，而軟體定義攝像機則開辟一種新的可能性。比如在交通領域，在三車道變兩車道或者兩車道變一車道的時候，需要交替通行。我們開發了交替通行的演算法，在攝像機上載入了新的演算法，實現了違法的識別，對交通進行了有效管制。小改變解決了大麻煩，軟體定義攝像機似與智能手機一樣，會有相應的APP Store，未來演算法和應用將愈加豐富。

八問視頻大數據的應用前景

余虎： 嚴格來講，視頻也是大數據的一種，基於大數據的多樣性特徵下，要做各種各樣的准備，視頻、圖像、結構化、網路數據其實都是大數據的一種。之所以專講視頻大數據，是因為過去的視頻數據對我們的算力要求、演算法的要求和處理技術要求不同，而且要求較高。但在深度學習應用到視頻領域後，我們發現原來視頻是可以不用人的干預，也能得到很多很有意義的結果。現在有很多地方通過視頻來幫助進行生產活動、幫助破案等，且效率很高，准確度很好。

面向未來，隨著各行各業大數據平台的基礎建設完成後，會有更多的視頻數據加入其中，進一步幫助提升生產效率。比如有電警卡口，還有過車、過人、行人穿越斑馬線，所有的這些都可能把攝像機和本身抓拍的跟人、車相關信息結合，同時和後台的大數據結合，實現真正完整的身份和軌跡、關系落地工作。

九問智能安防生態圈

余虎： 華為做安平、做安防最核心的兩個理念：一是智能，二是開放。作為一家ICT基礎設施和平台公司，華為希望通過自身平台加上合作夥伴的應用，以及相關能力的結合，形成完整的解決方案。面向智能開放，華為核心開放的生態圈有幾大特點：一是應用生態;二是演算法生態;三是開發生態。同時開發生態的核心，是圍繞著華為鯤鵬和升騰的基礎來往上進行延展。

面向開發和應用以及演算法生態，我們還做了很重要的支持和賦能的工作。比如華為今年提出的沃土計劃，在未來3-5年打造端到端、非常全面而完整的華為「鯤鵬+升騰」計算產業生態。華為智能安防也是產業生態的重要部分，甚至在面向安平和邊緣計算領域，安防是其中的核心部分。未來，我們每年將舉辦兩次面向開發者的大會，對所有的開發者生態進行賦能、使能以及相應的活動。

針對智能安防的鮮明產業特點和生態情況，我們在29日會重磅發布HoloSens Store，我們也稱其為智能安防的真正智能化商城，這個商城包含各種各樣的演算法和應用。這個商城會構築在華為雲上，所有的生態夥伴都可以進來，這裡面已經有幾十種演算法。同時HoloSens Store也是我們之前的黑土地和軟體定義理念的落地。我們知道，沒有任何一家公司有能力，為所有的行業提供所有的演算法和所有的應用，只有靠開放的平台，加上演算法商城和最終落地的應用，才能真正使能各個行業，讓智能安防真正變成生產力的一部分。

十問華為安博會亮點

李國濤： 本次安博會的Slogan是「智能加速，效能倍增--共築智能安防新時代」，其內涵是聚焦業務的增效和減負。我們有兩個倍增期，智能的加速期和效能的倍增期。安博會期間，我們准備了非常多的內容，如展覽、展廳、論壇等，通過這些讓行業體會到以下幾點：1、華為公司對智能安防戰略的信心、決心和耐心;2、希望大家見證華為在過去一年乃至未來的這個行業領域的進步;3、華為在智能安防的開放心態是什麼，用思想的碰撞推動行業前行。

從技術和解決方案來看，華為圍繞智能、雲化等技術特徵，推出了智能的軟體定義攝像機。在安防行業中，華為是智能領域當之無愧的王者和領先者，可從智能攝像機、最聰明的「八爪魚」視頻雲，以及開放的生態系統HoloSens Store上，各位可以好好地體味和感受。在這里我舉三個例子：1、抓拍神器，從100張到200張，數字不是問題，關鍵是不漏人;2、夜拍神器，超高清全彩，關鍵是不用補光燈和爆閃燈;3、智能化改造神奇，智能1拖N，針對現有大量的存量市場，華為如何帶領大家共同富裕。

㈦ 大數據在安防領域主要有哪些應用難點在哪

一、安防大數據主要應用領域
（一）大數據是視頻智能分析基礎
在大數據應用時代，視頻因其信息含量最高、數據量最大，分析運算最復雜而成為大數據時代採集分析傳輸存儲應用最具挑戰的國際技術難題！智能視頻分析研究永無止境，分析演算法必須以監控視頻為資源，研究實時或歷史監控視頻中的目標特徵提取、增強與行為分析等關鍵技術，才能推動監控視頻應用模式從事後被動處置向事前主動預防轉變。
（二）幫助實現智慧城市讓如橋智能化
我國智慧城市建設面臨的重大挑戰之一，是城市系統之間由於標准問題無法有效集成，形成信息孤島。因此，在大數據融合技術領域，一方面要加強大數據標准建設，另一方面要加強海量異構數據建模與融合、海量異構數據列存儲與索引等關鍵技術研發，為給予底層數據集成的信息共享提供標准和技術保障。大規模數據在智慧城市系統流動過程中，出於傳輸效率、數據質量與安全等因素的考慮，需要對大規模數據進行預處理。大數據處理技術往往需要與基於雲計算的並行分布式技術相結合，這也是目前國際產業界普遍採用的技術方案。大數據分析與挖掘技術為智慧城市治理提供了強大的決策支持能力。
（三）提高警務辦事效率
互聯網技術的飛速發展已經為構建一個大型全國性的專業報警運營服務平台提供了有力的技術支撐。通過這個報警平台，報警運營服務商手中會累積海量的用戶數據，例如用戶的身份信息、警情數據、消費記錄、維修記錄等，這些都是非常寶貴的資源。報警運營服務商可以在此基礎上，應用大數據技術進行分析和挖掘，充分發揮大數據的商業價值。
公安如公安系統中的圖偵技術，應用模式多樣，思維活躍，圍繞著「發現線索」的目的可衍生出多種的技戰法，只有從這些具體的技戰法中才能提煉出需求，真正告訴系統的設計者「我們要什麼」。
那麼，圖偵里的大數據應用需要哪些？像商業大數據那樣找規律的應用似乎還遠了點，目前最實在的就是從海量視頻數據里把有相同線索特徵的圖像給找出來，讓幹警發現出新的案件線索。至於「怎麼找？」這就是由公安來提的應用模式了。因此，視頻大數據的發展並不是簡單的由技術廠商做主導，而是需要公安體制內既有刑偵實戰經驗，又有科技化功底的復合型人才，共同來參與視頻大數據應用的發展。
（四）讓智能家居「聰明」起來
智能家居會產生大數據，同時也是大數據的重要應用領域，不然它極有可能將停滯不前。家庭產生的大數據能讓智能家居更「聰明」，但需要根據實際情況進行有效處理，而不是任何數據的「一鍋端」，通過大數據與雲計算技術的結合應用，智能家居系統能夠第一時間對用戶家庭中智能設備的數據、信息進行有效分析、記憶，並將得到的相應規律反過來應用於智能設備，提升智能家居的智能效果。
二、安防大數據應用難點
（一）數據整合問題
不同來源的大橡指數據，分別存儲於相互獨立的系統中，將這些數據集中於統一的平台，是安防大數據實施的基礎性工作，但行業、部門壁壘是最大障礙。即使只是公安內部的視頻數據，各省、地市也互不相通坦猛，想採集集中也不是一件容易的事。即使集中後，如何找到這些不同類型數據之間的關系，從而挖掘出有價值的數據，也是難點。
（二）數據挖掘、分析演算法的成熟度問題
對於安防數據中最重要的視頻數據，對其進行智能視頻分析和挖掘是很困難的事情。目前，除了車牌識別、人數統計等演算法較為成熟外，對視頻進行事件分析、人臉識別、摘要等技術都還沒達到大規模的商用水平，這也極大地制約了安防大數據的實施。
（三）時效性問題
安防大數據的目的之一就是要解決現有安防系統內以事後查看、分析為主的數據(特別是視頻數據)應用形式，還要增加以事前預警、實時處理，這對大數據處理技術的實時性要求很高。這種時效性就決定了視頻安防大數據的高運算量、高傳輸帶寬的要求。
（四）信息安全與用戶隱私問題
安防行業，特別是公安行業對數據的安全性要求非常高，這也是造成數據的區域隔離的重要原因。同時，在利用安防大數據上，如何保護用戶的隱私，也是一個非常重要的課題，目前主要採用數據脫敏的辦法。當務之急就是將安防數據安全級別需要有明確的分級定義，不能一味強調安全而各自封閉，否則必將導致安防大數據分析成為無源之水。
（五）視頻圖像數據挖掘的難點
1.識別什麼特徵？一副圖像或者一段視頻可以有無數角度的標簽屬性去描述，什麼才是我們需要的屬性？這與我們需要得到的目的密切相關，這就需要公安圖偵的人才來歸納終結。
2.識別演算法開發難，由於是平面圖像，因此特徵的識別主要原理就是看圖像區域中的輪廓、顏色、紋理與特徵庫進行比較。但是在同一個物體在不同監控角度的攝像頭中顯示出的輪廓都不相同，因此無法做到識別。
3.大規模數據處理難，即使做到了識別演算法，但是如果要通過數據處理伺服器的形式對大規模的視頻進行結構化處理，這個建造成本巨大，其能源的耗費在中國這個夏季需要限電的情況里也不切實際。
（六）警務服務平台大數據難點：
1.如何將不同報警運營服務商之間的數據整合在一起？
2.我國多數報警運營網路尚未完成規模化建設，用戶規模大、跨省市運營的網路很少，每家報警運營服務商的警情並發量不大，而且報警運營服務商之間普遍存在信息孤島，很難通過大數據分析實現數據的增值。
3.大數據的挖掘是一個長期的過程，需要企業不斷的嘗試，挖掘出有意義的信息或規律，並將結果拿到市場上檢驗。
4.大數據自身也面臨著挑戰，數據的運用仍面臨多種技術難關的束縛，大數據方面的人才比較缺乏，大數據的產品尚不成熟等問題都制約著大數據在報警運營服務領域的發展。
總結
針對這些問題和難點，個人就一個方面提出自己的見解，大數據的信息採集和監測。就目前來說，大數據跟互聯網是一個互相關聯的整體。那麼，在數據挖掘方面，對論壇，貼吧，微博，微信的信息採集就變得十分必要了。數據挖掘以後，還要對數據進行篩選和處理。此時，信息的監測就發揮作用了。就目前來說，能把信息採集和信息監測結合起來，運用到實際中的企業不多，可以留意一下這家，兩個字的，快樂的「樂」，思考的「思」，在這方面具備一定的積淀和實力。大數據是一個新的行業。因此要找具備一定技術的，才能應用於安防領域，並產生應有的效果。

㈧ 虹膜識別在安防中的優勢

SIA預測，人工智慧和面部識別的趨勢將在未來幾年極大地影響整個行業。由此可見，包括面部識別技術在內的人工智慧技術，在未來幾年內，依舊將成為安防行業的主旋律。

在智慧轉型的浪潮下，行業競爭加劇，大多數安防企業加速擁抱人工智慧，以求變革求新、提高效益。在這樣的背景下，業內開始強調演算法、數據、算力齊驅並進。眾所周知，演算法、數據、算力，是推動安防AI發展的三大支柱。其中，演算法是前提，數據是原動力，算力是基礎。

數據是人工智慧發展的基礎。海量的數據才能為安防人工智慧馬達提供充足的燃料。算力就是處理這些數據的手段，大量高性能硬體組成的計算能力，才能滿足人工智慧的需求。演算法則是針對不同行業建立了對應的模型，是人工智慧發展的前提。沒有演算法，發展無從談起。演算法的更新，才能為安防AI應用奠定商業化基礎。2017年大熱的深度學習就是演算法的一種。

得益於眼睛中虹膜的唯一性，虹膜識別技術擁有四大優勢： 唯一性、最穩定、最安全、最方便。

但由於虹膜識別的技術難度更高、易受外部環境干擾，且對識別距離的要求較高。與人臉識別相比，虹膜圖像採集需要一個過程。由於虹膜識別需要比人臉識別更為專業、特殊的採集鏡頭，硬體成本比較昂貴。這些因素在一定程度上阻礙了其進入普通消費市場，其普及率還有待提高。另外，當前我國虹膜識別技術的發展，還受到不少因素的局限，一是採集技術、設備。二是國家政策因素。就目前而言，我國的虹膜採集行為還處於起步階段，要達到與人臉識別同樣的廣泛應用，需要國家政策的大力支持。

陝西守護星信息 科技 有限公司是致力於使用虹膜識別在管人管物領域提供專業的解決方案的一家公司。謀求協同配合，與上下遊行業協作共贏的良好生態圈，建設「智能協同」「高效節能」「綠色環保」的現代化企業。

㈨ 人工智慧需要什麼基礎

人工智慧（AI）基礎：

1、核心三要素——算力、演算法、數據（三大基石）：

演算法、算力、數據作為人工智慧（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態。隨著演算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將藉此東風實現智能化升級，並有望推動經濟發展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。

2、技術基礎：

（1）文藝復興後的人工神經網路。

人工神經網路是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。

（2）靠巨量數據運作的機器學習。

科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。

（3）人工智慧的重要應用：自然語言處理。

自然語言處理的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。

自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：

其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式；

其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

㈩ 2021智能視頻安防新趨勢

引言

作為十四五的開局之年，2021年將開始重裝啟航，在過去的5年裡，我國不論是經濟、文化還是其它方面都得到了巨大的發展； 科技 技術水平也在不斷地提高，在這裡面，視頻監控系統在公共 社會 安全方面以其技術+智能的特點，成功實現 社會 安全防禦保護，同時視頻監控系統也完成了從「看得見」「看得清」到「看得懂」的 科技 技術發展，成功推開了智能安防的大門。

為何AI技術紛紛落地視頻監控

在人工智慧、5G、IoT突破融合的趨勢下，各地加速智慧城市建設，城市安防更是加深發展，利用深度學習技術來理解視頻內容，使得安防領域成為人工智慧技術最大應用場景之一。安防，被視為下一個即將爆發的市場，是國內現階段人工智慧直接創收最多的行業。未來每個新增攝像頭的背後，AI都大有可為，預計到2022年整個市場將達到萬億規模。

安防領域一直被認為是人工智慧技術落地最好的行業之一。而這主要源於安防本身的兩大特性：首先，以視頻技術為核心的安防行業擁有海量的數據來源，可以充分滿足人工智慧對於演算法模型訓練的要求；其次，安防行業中事前預防、事中響應、事後追查的訴求與人工智慧的技術邏輯完全吻合。

而從目前市場現狀來看，鑒於安防領域巨大的市場規模和可觀的營收利潤前景，也恰恰使其成為眾多AI巨頭以及創業公司的必爭之地。

目前，在整個行業上下游環節的參與方分別包括：上游，包含了視頻演算法提供商、晶元製造商、圖像感測器、鏡頭模組等其他核心零部件；中游，包含了硬體供應商、軟體服務商、系統集成商、運營服務商；下游，為終端行業應用，涉及政府、行業、民用等領域，涵蓋家庭、公安、交通、金融、學校、出入等方向。

趨勢之一：AI中台

「中台」一詞源是活躍在IT和互聯網行業的專業概念，進入智能安防產業和系統框架之後，其本質上和安防行業之前提的大數據基礎雲平台是同一個概念。以天地偉業為首的龍頭安防企業已經在實踐「AI中台」戰略，推出了自家的中台架構。在他們看來，中台架構的構建可以更好地打通各產品的數據和前端業務，更直觀地體現安防行業除前端、應用之外基礎架構的重要性，實現數據和應用的分離，支持業務應用的快速開發，提升企業內部業務線進行協作的效率。

AI開放中台的主要作用是對上層應用平台提供開放聚合的智能分析計算的能力和標准應用介面，包括演算法服務能力、視頻支撐能力、數據存儲能力、服務資源能力、場景應用能力等。AI開放平台為了降低開發者的使用門檻，大多能提供免費的公用硬體資源、標准規范的開發語言以及快捷易用的操作方法，有些經驗的開發人員只要提供大量的樣本，就能通過AI開放平台針對自己的應用需求進行優化和改進。基於AI開放平台，企業可以選擇聚焦核心技術突破，針對具體應用場景進行圖像分析和訓練標注，也可以選擇與AI生態夥伴合作，基於第三方的成熟優秀的AI技術，自己專注用戶的業務應用。目前，軟體演算法的開源優化和晶元算力的快速提升使得人工智慧形成了真正開放的巨大生態。而AI安防平台的推出，也為安防企業和AI企業快速普及、加速技術孵化演進、鼓勵行業應用創新和擴大商業版圖布局，提供了重要的技術支撐。

以天地偉業的 社會 治理解決方案為例，前端產品主要是用於邊緣節點計算的AI攝像機，雲端產品主要是人臉識別比對伺服器、圖像結構化分析伺服器、行為分析服務伺服器。融合在前端產品和雲端產品的演算法可以持續升級優化，還可以根據客戶的特殊需求進行定製，原因就是基於AI開放平台實現了演算法分析和業務應用的獨立，通過標准統一的介面，讓合作夥伴專注各自的領域，結合行業具體應用需求和承載的硬體資源，實現靈活快速的優化配置，為不同行業不同場景提供了最優性價比的組合方案。

趨勢之二：數據融合

視頻監控業務是一個典型的數據依賴型業務，依靠數據說話。可以說，大數據與視頻監控業務有著天然的結合。典型的網路視頻監控數據存儲模型是一個由小溪匯聚河流、再匯聚到水庫的蓄水方式。小溪數量增多、水量增大是水庫蓄水量的保證，然而傳統方式下蓄水量增大將提高水庫建造成本和蓄水安全的要求。而採用分布式蓄水模式，在河流中游建立多個中間蓄水池，不僅可以減少主水庫蓄水壓力和成本，化整為零也提高 了就近用水效率。在大數據技術支撐下，網路視頻監控數據存儲模型可轉向分布式的數據存儲體系，提供高效、安全、廉價的存儲方式。在視頻監控業務中，錯看漏看、來不及看等是常見的困擾點。大數據監控圖像的回溯給許多安防監控管理人員帶來了生理與心理的雙重挑戰。在大量人力投入的公安案件追溯中，都常常耳聞「看到吐」、「看到暈」等無奈和感嘆。可想而知一般零售行業、金融行業等，對於視頻監控圖像的回溯就更為困難。在視頻監控大數據趨勢已經來臨之際，依靠人眼去檢索、查看所有視頻圖像數據已經不太現實。通過大數據技術實現視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，讓看變得簡單迫在眉睫。視頻監控業務中，看只是信息採集的方式之一，用才是業務應用的根本。視頻監控業務的效率問題已經成為阻礙產業發展的關鍵瓶頸。隨著視頻監控攝像機覆蓋廣度、密度增大，視頻圖像數據量呈指數級上升，而視頻監控數據的使用效率卻在下降。智能交通應用、消費者行為分析應用等綜合視頻監控和圖像智能分析的業務出現，正努力突破視頻監控效率值及商業價值低下的瓶頸。通過大數據技術，進一步挖掘海量視頻監控數據背後的價值信息，快速反饋內涵知識輔助決策判斷是將視頻監控用好、用善的金鑰匙。

大數據視頻架構是革命性的技術，特別在實時智能分析和數據挖掘方面，讓視頻監控從人工抽檢，進步到高效事前預警、事後分析，實現智能化的信息分析、預測，為視頻監控領域業務帶來深刻的變革。在平安城市領域，實時匯總並綜合分析各種公共安全數據和資料，為執法人員快速准確應對提供科學依據：如實時調閱現場視頻錄像、犯罪嫌疑人記錄、同一地區的相似案件資料;進行地理、時間和空間的比較分析，揭示其犯罪模式和行為模式;追蹤嫌疑人與其車輛的位置等。指揮人員也可以參照各種數據對不同來源的資料進行綜合分析，製作指揮圖；在智能交通行業，可以輕松監控攝像覆蓋范圍內的所有車輛的行駛狀態、運行軌跡，快速分析出其是否違章，通過對海量交通數據的比對、分析和研判，實現指定車輛行駛路徑、道路擁堵研判等功能；公有雲服務領域，實現基於大數據的視頻監控雲服務，讓攝像機僅通過互聯網就能連接雲端的視頻監控託管服務，通過快速、智能的分析部署在雲端的大數據，為小型企業、零售商店、餐館酒店等提供實時監控視頻和潛在風險管理，甚至能提供收費的基於視頻內容的分析報告，如日常的客戶數，平均隊列長度等，創造新的商業模式。

趨勢之三：產品即方案

對於人工智慧行業化應用來說，演算法、晶元以及大量的數據訓練，確實是發展的重要因素，但是能否將技術與應用場景有效結合起來，形成切實可行的整體解決方案，才是決定行業發展的核心因素。AI安防普遍被認為前景廣闊，但發展現狀「碎片化」亦是共識。一方面，安防產業對AI 的需求非常旺盛，另一方面，AI落地進程困難而緩慢。目前安防行業主要在做人臉識別、車牌識別等單點AI應用，但每個場景、每個地方的需求都不盡相同，隨著「智能+」走進了更細分的場景，新的場景提出更多的需求，這些需求往往需要跨領域的能力。當今 社會 的快速發展，讓客戶除了單一的人臉識別模塊之外，更多地需要人車關聯事件分析、人臉人體關聯檢索、全景多鏡多任務協同等多個功能的疊加，而即使是相同的人臉識別，在公安、出入口、零售、交管等不同場景之中的應用方式也是不同的。

所以安防的場景化+AI的碎片化做相乘，最後的必然結果就是產品即方案，視頻監控的前後端產品一定是可以自成體系，自成方案，解決用戶的碎片化問題，場景化問題，個性化問題。

總結語

從行業來看，如今行業內部的羊群效應日益明顯，海康威視作為業內絕對的領頭羊，在智能安防領域全面發力；緊隨其後的大華2020年剛剛完成內部整頓，來到了發展的抉擇路口；華為的五年之約第一年將給我們什麼答案；安防新三巨又能對傳統安防企業造成多少競爭。2020年給我們留下了很多懸而未決的問題。相比頭部企業的割據天下，對於中小安防企業而言，市場空間一降再降是不爭的事實，很多解決方案的構成都離不開這些安防頭部廠商的組件，隨著頭部企業對硬體價格的掌控越來越嚴，中小安防企業也迎來了突圍的生死時刻。當前是新舊動能轉換的重要時期，在AI、雲計算等新興技術加持下，安防應用與下遊行業如應急管理、智慧園區、智慧社區、智慧養老等業務融合創新需求持續釋放，共同為行業注入了持續發展的新動力。在市場認知日趨理性的驅動下，以及新技術的融合應用的日益成熟，AI產業化進程無疑將加快，未來產業的競爭將更加聚焦於解決方案、集成與運營能力。2021年，對於安防企業來說「活下去」已成企業目標，但「謀發展」仍是當下安防行業的共識。