智能安防行业算法算力数据

㈠ 数据焦点｜大数据的智能进化论

雷·库兹韦尔在《奇点临近》一书中预测，计算机智能全面超越人类的“奇点”将会在2045年到来。从这个不算遥远的时间节点倒推，现阶段的智能化应用应当处于全面推进、多点爆发的“前奏”阶段。从事实来看也是如此，金融、医疗、交通、工业制造……不同领域的智能改造在几年间飞速铺开，而这一进程的底层推动力正是大数据的积累和发展。

于大数据土壤中培植智能应用

人工智能应用有四个关键要素：算法、算力、数据和应用场景。对人工智能而言，大数据技术的发展，是人工智能技术 探索 和进步的基础。从20世纪90年代起，互联网技术和高速计算机的发展带动了信息的爆炸式增长，由此大数据技术的创新研究取得跨越式发展。据IBM公司总结，大数据具备大量、高速、多样和低价值密度四个特征，而大量和低价值密度这对组合无疑放大了大数据在价值挖掘过程中的难度。

另一方面，在2006年，杰弗里·辛顿等人提出深度学习概念，开启了人种智能发展的新一轮浪潮。近年来，机器学习和深度学习等算法在人工智能领域广泛应用，同时带动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。

根据中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克的观点，数据对人工智能的意义在于：数据收集是深度学习的基础，算法的训练和验证都离不开数据的收集。由此，大数据和人工智能通过深度学习这座桥梁建立起紧密的联结。

以日常的网购场景为例，消费者在购物网站中的每一次点击乃至在不同网页停留时间都会生成大量的行为数据。对于平台方而言，从这些数据中发掘消费者的兴趣爱好和购买习惯是其最为迫切的需求。如果仅凭工作人员的经验判断来从这些数据中获得所需信息，抛开繁重的工作负担不谈，在准确度和时效性上也难以保障。这时就需要发挥人工智能的优势，设计相应的机器学习算法，并在大量的网购行为数据中进行训练。后续根据得到的反馈不断优化算法，最终找到最贴合消费者心理的商品推送方案和网站设计思路，实现提升平台交易效率的目标。

在疫情防控过程中，摄像头、红外检测仪等传感器被布置到日常生活中的各个场景中。随着复工复产复课的有序推进，人们的出行活动变得频繁起来，这些传感器每天都会产生海量的图像、文本数据，靠人力从这些数据中分析得出疫情相关信息显然是“不可能完成的任务”。而近年来，计算机视觉技术已经在智慧安防、环境监控等场景中得到充分的训练，因此面对疫情得以迅速定制算法，结合后台数据库，对体温、行程、疫苗接种情况等参数进行及时准确的捕捉，为疫情防控提供保障。

此外，随着我国信息基础设施建设的推进以及5G网络的领先发展，大数据将迎来持续的爆发式增长，为人工智能技术的发展带来利好。据国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告（2020年）》显示，我国已建成全球规模最大的光纤网络和4G网络；5G网络建设速度和规模位居全球第一，已建成5G基站达到71.8万个，5G终端连接数超过2亿；移动互联网用户接入流量由2015年底的41.9亿GB增长到2020年的1656亿GB。

结合这些现状，不妨把大数据比作一片广袤厚实的土地，但在肥沃的土壤中也布满沙砾顽石，而人工智能就像是耕耘的工具，在劳作过程中不仅提升着土地质量，同时也优化自身工作的方法机制，从而培植出功能多样的智能应用。

从大数据应用到智能应用

依据 科技 进化原理，大数据应用某种程度上等同于智能应用。但在现实中，从大数据应用到真正意义上的智能化应用，看似自然的发展过程，却是一个又一个大数据企业前仆后继，被实践反复磨砺最终才找出来的方向。

2013年被称之为大数据元年，这是以大数据企业数量迅速增多，资本快速涌入为标志的产业发展起点。在此之前，技术层面的大数据以及人工智能，其实都已取得了一些跨越式的进步。比如，作为人工智能技术支撑的深度学习算法，早在2006年就已经被提出。

经过近十多年的发展，从大数据热潮再到人工智能热潮，从最早的大数据企业到现在依然存活的人工智能企业。我们看到的不再是早先预想的一个新行业崛起，而是大数据企业与传统各行各业，一同 探索 行业新的解决方案。

可以看到，目前发展起来的人工智能公司，其中不少是由大数据企业发展而来。有意思的现象是，曾经的大数据企业，越来越多的倾向于介绍自己是一家智能企业，甚至有企业更名，把智能加进企业名称，以此凸显“智能”。

一些原来定位为大数据公司的企业，把智能技术加入到大数据解决方案中，让原有的数据模型更高效、更快捷、更准确。比如成都数之联 科技 有限公司，成立于2012年，是一家专注于数据治理、数据分析可视化、数据挖掘的大数据服务商，如今推出的解决方案重点是智能服务方案。据数之联的负责人介绍，现在推出的工业制造服务产品，能够实现毫秒级的在线检测速度，检测准确率高于95%，实现20%-80%的人力释放，帮助客户大幅提升产能。这些能力背后是集成了深度学习和机器视觉算法的智能机器视觉。

在智慧监管业务领域，数之联以多年积累的智慧监管数据资源库为数据支撑，结合了机器学习技术之后，推出了能够为监管部门提供业务洞察和辅助决策的智能产品。目前已在食品安全、广告监管、投诉信息挖掘、特种设备监察等场景落地应用。

随着智能应用的普及，人们逐渐认识到，智能化的核心其实是让数据发挥价值。从意识到大数据的重要性，到挖掘大数据价值的重要性，这是一个认识逐渐转变的过程，也是从大数据应用到智能化应用必然会经历的过程。

智能进化仍面临人才缺口

根据2021年高考志愿填报的统计情况，人工智能成为新进的热门专业。一方面不难看出人工智能行业的前景正受到广泛认可，另一方面也反映了人工智能人才紧缺正逐渐成为公众的共识。从对行业的观察来看，人工智能人才缺口主要来自两个方面。

其一是技术攻关方面对专业人才的大量需求。众所周知，行业的推陈出新离不开底层技术的发展。在“智能化”呼声愈发高涨的当下，人工智能亟待在深化现有研究的基础上取得新的进展。

据了解，人工智能理论可以分为计算、感知、认知三个阶段，在技术上分别对应运算智能、感知智能和认知智能。科大讯飞高级副总裁、研究院院长胡国平在AI WORLD 2018峰会上指出：计算智能是让机器能存会算；感知智能是让机器能听会说、能看会认；认知智能是解决机器能理解会思考的问题。

阿里巴巴达摩院发布“2020 十大 科技 趋势”报告中提到，人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。

从对行业观察来看，感知智能仍然是现阶段行业应用的主流技术，多用于语音识别、文本分析、智能图像处理等领域，在智能制造、智能家居、智慧交通、智慧监管等场景的应用均获得不错的成效。但是从服务人类、代替人类劳动的角度出发，能够赋予机器像人类一样学习和思考的能力，从而独立地做出决策和采取行动的认知智能显然是更加契合设想的技术工具。而让机器学会思考是一条充满未知和坎坷的道路，预计将长期维持对专业技术人才的旺盛需求。

据天眼查APP提供的数据显示，近5年来，我国人工智能相关企业数量持续高速增长，年增速维持在35%以上。其中，2020年新增相关企业超40万家，增速达到42%，为 历史 最高。截止今年6月27日，我国共有超过143万家经营范围含“人工智能、机器人、数据处理、云计算、语言识别、图像识别、自然语言处理”的人工智能相关企业。在这种趋势下，复合型人才的需求量也将持续扩张，人工智能的人才缺口亟待国家、企业、高校共同发力来推动补齐。（数据杂志/袁晓东）转载请注明来源

㈡ 在智能时代，数据，算力算法，是构成了这一经济时代的基石

近代三次工业技术革命分别是

1、第一次工业革命，又叫产业革命，是指资本主义由工场手工业过渡到大机器生产，在生产领域和 社会 关系上引起了根本性变化。

2、第二次工业革命，19世纪中期，欧洲国家和美国、日本的资产阶级革命或改革的完成，促进了经济的发展。19世纪60年代后期，开始第二次工业革命。人类进入了“电气时代”。

3、第三次 科技 革命，20世纪四五十年代以来，在原子能、电子计算机、徽电子技术、航天技术、分子生物学和遗传工程等领域取得的重大突破，标志着的科学技术的到来，这次科学技术在人类 历史 上被称为第三次技术革命。

历史 是有周期性的，第四次 工业技术革命就在眼前，行业不外呼在那几个， 历史 技术革命浪潮带来的改变关乎国家命运更关乎你我他！

在智能时代，

“数据”是新的生产资料，

“算力”是新生产力，

“算法”是新生产关系，

构成了这一经济时代的基石。

㈢ 大数据安防应用 三种技术及五大挑战

大数据安防应用 三种技术及五大挑战

1大数据安防应用的几种关键技术

在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。

安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。

大数据

对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。

要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大冲伍首数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。

橘春大数据安防应用的几种关键技术

1)大数据融合技散数术

经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。

为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。

2)大数据处理技术

安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处理，为大数据的进一步分析和应用提供进一步支持。

3)大数据分析和挖掘技术

国内平安城市历经十几年的建设，在解决了稳定性、规模化之后，当下面临的问题是如何深化应用的问题，即如何实现公安部的要求，建为用、用为战的目标，实现对安防系统的深层次应用。

对安防大数据而言，要实现业务的深层次应用，首先需要对安防数据进行分析和挖掘，以云存储和云计算系统为基础，通过云计算系统实现对“大数据”的快速分析，如基于云的车牌识别，可通过对海量视频的分析，快速提取海量车牌信息，并通过应用系统对相关数据进行深一步挖掘、关联，形成有效“档案”。最后利用这些分析和挖掘的数据实现对事件的预测预防、报警，最终实现安防系统建设的实战应用目的。

2大数据成熟行业应用

大数据成熟行业应用

安防视频监控行业是伴随着平安城市、智能交通而发展起来了，新一轮的智慧城市建设也为安防行业的再次发展注入了“**”。随着各地安防系统建设规模不断增大，安防数据迅速膨胀。由于缺乏适当的手段去利用这些海量数据，导致了“重建设、轻应用”现象，下面就安防大数据在公安和交通行业的应用进行简单介绍。

1)公安执法

在公安行业，大数据应用无处不存，下面简单介绍一下大数据应用在公安行业几个业务体现。

第一是稽查布控业务。当案件发生后，需要对嫌疑车辆进行稽查布控，一般采用布控车牌号，通过系统比对卡口车辆信息进行识别，但这种方式存在问题。当布控车辆从某个卡口经过时，拦截人员通常不在现场，等到拦截人员赶到现场时，嫌疑车辆早已逃之夭夭，从而失去布控的意义。对于这种情况，可实现移动警务、GIS系统有效关联，通过在GIS系统中绘制嫌疑车辆逃跑路线和防控识别圈，可大大提高拦截效率；

第二是车辆落脚点分析业务。随着城市的快速发展，城市越来越大，路网也越来越复杂，为迅速逃脱公安机关的抓捕，很多犯罪分子避开城区主干道(一般来说，城区主干道都装有电子卡口)，逃窜到人员比较多的小区或偏僻区域。大华股份通过建设云卡口，通过视频实现卡口相机功能，对海量数据进行云卡口识别，结合GIS系统，将嫌疑车辆轨迹描绘出来，大大提高公安办案效率。

第三是伴随车辆分析。由于公众安全防范意识的不断提高，犯罪分子独立实施犯罪行为的成功率大大降低，因此，新时期的犯罪行为，开始表现为团伙作案。在踩点和作案时，犯罪团伙通常会使用多辆汽车，以提高成功率。从卡口系统的角度看，团伙作案具体表现为多辆车同时出没于特定卡口覆盖范围，利用该特征，我们可以从海量的卡口车辆数据中，提取满足特定条件(如车辆行进路线、车辆通行间隔时间、跟车数量以及分析起止时间范围等)的车辆，提高案件侦破效率。此外，在公安行业还有基于人脸识别的人脸卡口、视频摘要等安防大数据应用。

2)智能交通

第一是旅行时间计算。由于电子狗的大量使用，不少驾驶员在通过卡口时，会主动降低速度，一旦离开卡口覆盖范围，又会迅速提高速度，超速行驶。传统的单点测度无法发现这种超速行为，利用区间测速便可快速检测违章行为，且可减少区域卡口数量，节省建设成本。而当发现相同车牌在相距较远卡口同时出现时，还可检测出套牌车辆，并可通知相关人员进行拦截追捕。

第二是交通流量分析。对于交通流量的检测，传统方式是通过地磁、微波检测完成的，但这种检测只能检测车辆数量，却无法检测相关车牌号，这就限制了传统流量分析的应用场景，智能对单一路段进行分析，无法形成全局的流量分析。而卡口系统记录了车辆号码、车身颜色、车型等更多详细信息，基于卡口系统的流量分析，不仅可计算出城市各小区机动车数量分布，指导出行目的地分析、出行路线分析等应用，而且能够根据车辆流量信息找出城市热点区域，为交管部门提供参考，更好地优化路网机制，规划更为合理的路网参数。

此外，还可通过智能分析系统，对卡口数据进行深层次分析与挖掘，不仅识别车辆车牌号，而且实现对车辆品牌、车辆型号、是否粘贴年检标识、驾驶员是否系安全带、是否驾驶时拨打电话等一些行为状态识别，从而进一步规范车辆达标和安全驾驶行为。

3大数据安防面临的挑战

大数据安防面临的挑战

(1)海量非结构化数据存储

相较于其他行业，安防非结构化的数据存储压力不断增大，一方面源于视频、图片等非结构化数据本身容量，另一方面源于安防数据规模的不断扩大，安防大数据存储对系统设备提出了更高挑战，如何在满足需求的前提下，删除重复数据、降低存储硬件成本投资成为海量数据存储的一个难题

(2)数据共享

大数据需要通过快速的采集、发现和分析，从大量化、多类别的数据中提取价值。安防大数据时代最显著的特征就是海量和非结构化数据共享，用以提高数据处理能力。而海量数据存储在不同系统、不同区域、不同节点、不同设备中，这给数据的传输和共享带来极大的挑战：

(3)数据安全

视频监控数据具有私密性高、保密性强等特点，不仅是事后追查的依据，而且更是后续数据分析挖掘的基础。因此，数据安全一方面体现在数据不受外界入侵或非法获取，另一方面体现在庞大数据系统的鲁棒性、体系容错机制，确保硬件在发生故障时数据可以恢复，可以继续保存。面对海量数据的存储、共享、硬件和软件设备承载的极大风险，如何构建大型、海量视频监控存储系统、数据分析系统以及容错冗余机制是安防行业面临的重大考验；

(4)数据利用

安防监控虽然数据量很大，但真正有用的信息并不多。安防数据的有效性分为两个方面，一方面有效信息可能只分布在一个较短的时间段内，根据统计学原理，信息呈现幂率分布，往往越高密度的信息对客户价值越大；另一方面，数据的有效性体现在深层次挖掘庞大的海量数据，关联得出有效信息。视频监控业务网络化、大联网后，网内的设备越来越多，利用网内的闲置资源，实现资源的最大化利用，关乎运算的效率。在视频监控领域，往往视频分析的效率决定价值，更低的延迟、更准确的分析往往是客户的普遍需求。如何对海量的视频数据进行分析检索业对行业提出更大的挑战。

(5)缺乏统一标准

国内安防行业经历十几年的快速发展，在此发展过程中，平安城市建设表现卓越，在安防应用中也一直走在前列，国内平安城市系统的建设也不断推动着国内安防技术和安防厂商的发展。在平安城市项目的建设过程中，由于参与的安防厂家众多，不同项目、不同系统甚至同一系统采用的设备厂商也不尽相同，为了更好的兼容各厂商产品，整个安防行业和政府也制定了一些标准，如ONVIF协议、GB28181协议以及各个地方省市发布的一些标准。

新一轮的智慧城市正在紧锣密鼓地进行着，相对平安城市相对“简单”的治安监控，智慧城市要求数据共享，跨区域视频联网监控、监控资源整合与共享以及政府各部门之间的视频监控资源共享等等。但是不同的地方城市，不同的行业类别，不同的管理方式都会有不同的监控系统方案，数据融合或者共享兼容性问题更多，对整个系统建设是重大考验。

平安城市系统面向的是安防行业设备与系统的兼容问题，随着各种行标、地标的制定，各种问题基本得以解决；而智慧城市系统不仅仅是安防系统的整合，而是多个行业系统的集成应用，因缺乏统一标准带来的复杂性可想而知。庆幸的是国家目前已经开始起草智慧城市建设的各种标准，而相关企业也在不断规范自身系统的兼容性和开放性。

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㈣ 解读 | 从合肥雪亮工程建设看安防真智能落地

近年来，随着AI及物联网技术的不断发展，也随着警务工作改革和 社会 安全需求的不断变化，为了落实中央和公安部“公安大数据”建设的要求，以“雪亮工程”为代表的新一代技防工程正在紧锣密鼓的有序推进。各地公安立足实战，开展了智慧警务和公安大数据系统的建设和升级。其中，采用华为智能视频云技术方案作为主体框架的合肥雪亮工程，对于各地公安的信息化、实战化、数字化建设都具有参考性意义。

公安技防工作的三个阶段和存在的问题

在探讨合肥雪亮工程项目前，我们有必要回顾一下我国视频技术应用于公安实战的历程。视频侦查实战应用包括视频侦查理论体系、视频侦查技术、视频侦查应用体系等三个方面。从无到有、从有到强、从强到精，视频从文件到资产的演变，也成为了涵盖具象、资产、背景、轨迹等多要素融合的体系化大数据。但在现实应用中，视频技术应用于大数据还存在较大制约和诸多问题。

1、由于平台和业务相互独立、人员办公地点不一致，使得多警种、多资源、多手段的协作成为难点。

2、接口多样、运行分散，规模化管理难度大，容易形成多平台下的信息孤岛。

3、视频智能算法部署存在资源利用率低、跨区域共享困难以及算法绑定应用使得应用难创新等问题。

4、人流密集的关键卡口（步行街、火车站、 汽车 站、飞机场等）漏拍和重复抓拍等效率、效能问题突出。

5、海量摄像机的智能化升级和改造亟待解决。

6、视频数据与公安信息网的整合和一体化建设问题。

分析上述问题，我们不难发现，视频技术服务于公安和大数据所存在的问题，可以归结为技术、规则和平台搭建三方面，也就是算法、算力和云平台建设。算力不足制约前端大脑、算法封闭制约开放平台和应用创新、云平台搭建的孤立和本地化制约多业务部门的数据交融和共享。如何搭建跨警种和跨区域的开放平台？如何解决智能时代新的信息孤岛？如何让安防从被动防御向主动出击转变？合肥雪亮工程的建设，给了我们一个很好的参考。

解读：管理布局和实战落地

合肥雪亮工程的布局，围绕着“514N”展开。即：建立并织密综治防控、人像感应采集、车辆特征捕获、无线网络信息采集、高空立体防控五张网；打造全市一片云，在云端实现软硬件、数据与业务、算法和应用的解耦；构建视频共享服务、视频图像解析、大数据存储、大数据挖掘等四个平台；吸收“514”的结果，建立公安视频图像、综合治理、 社会 视频等一系列应用服务平台，将视频大数据进行无限深挖、解析、呈送、分发，实现一个数据单元的N种应用。

1、 智能视频云落地让共享成为现实。华为作为合肥雪亮工程的智能视频云供应商，最重要的就是要解决实现要解决在“514N”布局中提出的多网共享和交融问题。多警种、多业务单元以及庞大的 社会 摄像机存量，想要统一吸纳、分级管理，是一个非常复杂的过程。前端设备相对独立、业务属性不尽相同、业务诉求多种多样，仅仅是终端智能远远达不到海量数据收集和管理的诉求。这需要一个强有力的云平台将现有资源进行有效整合，在“端”实现智能的同时，让边缘域同时进行二次结构化处理，并将结构化数据交付云端，进而完成边缘感知、云端认知的过程。在这里我们可能要有疑问，一个城市，数以百万计的摄像机（包含公安和其他应用场景），真的能够集中到一个平台进行汇集和解耦吗？如果从海量数据下的云服务看，只要本着“物理分散、逻辑统一”的方式，将复杂的端设备和边缘结构数据接按照“相对独立、绝对统一”的软硬件+云平台方式进行先解耦、后耦合的方式处理，是完全可以实现的。这区别于之前我们理解的视频云业务，原来的视频云，在我们的理解里，大多是在前端和边缘节点的智能，这是相对智能，仅仅完成了感知的过程。而PaaS级的公有云智能，或者说是真智能，才能在云平台完成“既独立又统一”的功能，而不是“大脑迟缓、器官灵活”的局部智能。

2、算法开放，打通封闭，确保实战应用落地。传统安防生态决定的算法各成一家、互不相同的局面至今仍旧是困扰公安大数据落地的难题之一。算法的僵化，直接制约了各个业务单元个性化的需求，给服务实战造成了人为的障碍。华为中国地区部副总裁、安平系统部总裁岳坤在之前的演讲中曾经提到，智能摄像机不只是人像摄像机，不仅仅要看人看车，更要有一个开放的算法训练平台，帮助用户根据业务需要快速训练生成算法。在实践中，我们也看到华为在多算法融合、打破算法壁垒上给出的解决方案。合肥雪亮工程建设中，采用了多算法仓以实现不同企业间的算法为同一平台服务的目的。多算法仓统一引入，兼容数厂商的诸多算法，实现上下级跨域算法集中管控和共享，解决跨区域算法间无法互相配合的问题。在提供算法训练的同时，能够让更加开放的平台赋能业务，在PaaS层完备的情况下，让生态伙伴利用自身优势提供SaaS服务，以实现平台场景的落地和快速部署。尤其是在5G时代来临之际，高速网络+灵活的应用，对机动作战、安保巡逻有重大意义。

3、提升算力，确保信息获取全面、及时、高效。人脸识别落地安防过程中，遇到最大的问题，场景还在其次，首当其冲的就是算力问题。如高敏感、高人员密度区域的大流量快速人像检索和识别，一直是困扰智能化识别的难题之一，一旦单位面积内人员密度达到一定程度，摄像机往往会出现漏拍、重复抓拍等情况，造成危险预警漏洞、存储和传输资源浪费。合肥部署的城市门禁系统中，如淮河路步行街，使用了华为最新的升腾310芯片，抓拍效率获得大幅提升。该系统前端设备能够支持200张/帧的抓拍，远高于业界20张/帧的能力。在4K监控下，大视野，监控范围达30m，人流密度大，抓拍仍然不漏人，并且重复率小于8%，也远远领先于业界20%的重复率。不讲算法的算力是瘫痪，不讲算力的算法是傻瓜。只有算力算法相辅相成，才能够让智能化发挥最大的优势。

4、科学部署，让资源为我所用。在雪亮工程、平安城市建设中，如何利用设备和系统执行任务、在同等数量基础上提升效率，是一笔经济账，也是最终效果的重要保证之一。在合肥的雪亮工程建设中，华为特别注意了多单位设备和数据的兼容性问题和科学部署发挥设备最大效能的问题。据资料显示，合肥市在采集虚拟卡口数据时，复用任意厂家、品牌高清监控摄像机，均可实现车辆的特征的抓取和锁定。在部署方面，卡口的虚实结合，虚拟卡口与常规卡口的数据融合，构建了卡口大数据系统，有效保证了车辆的信息抓取、轨迹锁定、区域和频度分析的可行性和可靠性。城市重点区域的摄像机高低搭配，高点摄像机掌控全局，地面点位摄像机掌握细节，实现了城市的立体化防控。而1拖N给的赋能，又给IPC装上智能化大脑。城市中巨大的普通IPC存量和智能摄像机相对较高的价格让大批普通IPC的迭代和更新存在很大的现实经济问题和技术难题。对此，合肥视频侦查支队与华为合作实验，通过在支队门口新部署1台智能摄像X2221-CL ，完成了现网2个普通摄像机的智能化改造。1个大脑，带了多个眼睛，实现智能化能力数倍提升，有效解决了升级和联动问题。

经过一年多的实战检验，合肥的雪亮工程在多轮驱动+智能云的加持下，在街面侵财类犯罪打击、网上追逃等方面取得了亮丽的成绩：2018年，合肥视频支队侦查队共抓获各类违法犯罪嫌疑人员1564人，抓获数同比提升215% ；全市扒窃警情，同比大幅下降40.42%；全市盗三车警情，同比下降25.27%。仅2019年前三个月，视频支队就抓获463人；其中向行动队推送137人，特警43人，分局283人。在有效的震慑了犯罪分子的同时，也有效的降低了发案率。

合肥雪亮工程建设的启示

合肥雪亮工程的建设，是近年来众多智慧公安和公安大数据项目中的一个，也是非常具有代表性的一个。智能化的真正落地，让安防从被动防御变成主动主动出击、让数据从孤岛成为公共资源成为可能。透过合肥的雪亮工程项目，我们可以稍作总结，为公安大数据一体化建设总结宝贵经验。

1、云是智能化落地的基础。泛在智能时代，物联网前端设备爆发，要实现这些设备的有效管理，实现“边+端”的数据高效吸收并让视频大数据在赋能各行各业中发挥关键作用，云是绕不开的。边缘智能+云智能才是真正的智能，偏居一隅的数据抓取、分析，只能让数据服务客户，而不能将数据变成 社会 价值形成高密度应用。

2、 建设生态，深度赋能用户。视频监控发展到今天，设备掌握在企业手中，但是设备所拍摄、存储下来的数据却是用户的，这部分数据在未征得用户授权的前提下是不能运营并利用的。应用的落地、场景的细分，一个企业无法面对N个场景，在开放算法平台、提供算法训练的基础上，是必要将更多的应用交给伙伴去完成，大企业自身提供平台，做技术服务型公司，这才是一个 健康 市场应有的状态。

3、在强调云服务集成的同时，必须保证硬件、场景的底层物理分散和云端的逻辑统一。这是一个不断解耦和整合的过程，只有这样，才能在满足大平台规划的同时，以基层业务为中心，确保应用的快速落地，也确保数据能够顺利的汇集并二次、三次利用。让安防从一个被动防御的过程变成主动出击的过程，才能完成视频监控变客为主、打防结合的使命。

㈤ 2020年安防行业发展前景分析

近年来，安防行业大热，新入局者不断涌入，而且都是资本雄厚之辈。因此，我国安防市场规模呈扩张态势。接下来我为大家整理了2020年安防行业发展前景分析，欢迎大家阅读!

2020年安防行业迎来五大发展机遇

过去的2019年，对于很多安防企业来说都是收成下滑的一年，对外我们受到了中美贸易战的影响，大国博弈，安防受损对于每个涉及都国际事务的企业来说都不乐观;对内我们迎接了像阿里、腾讯这样的新对手和新伙伴的加入，技术变革更加迅速，也让人更加紧张。

阿里投资千方科技，无疑成为了安防行业的又一个“顶级玩家”

在这一年里，我们看到昔日安防大厂因为财务问题而深陷泥潭，也看到诸多安防企业或被吞并或被并购。但我们同时仍然是世界第一的安防大国。在世界安防企业50强中我们更是居于头部。随着环境逐渐趋于稳定，我们在2020年迎来了崭新的机遇与挑战。

今天帮尼菌就结合一年来发生的事情，梳理下2020年对于安防行业利好的5个机遇。

一、泛安防继续深入，智能安防潜在市场巨大

从18年的“无AI，不安防”到19年的注重落地，我们发现不仅是人工智能在走进安防行业，安防企业也在用他们独特的领域辐射到其他市场当中去。

智慧交通、智慧门禁、智慧养老、公安大数据……这些场景建设已经成为当下安防企业竞相押注的“新蓝海”。以智慧交通为例，仅交通部就计划投资2.7万亿元建设智慧交通。更不要说为了抢占市场而不惜低利润进入的各个厂商们了。

算法算力的优势为“泛安防”趋势提供强大助力

随着算法算力的不断提升，智能安防中的非民用部分将在2020年展现出巨大的建设热潮。但天下没有免费的午餐，在建设过程中的各种痛点都需求更加场景化的解决方案。且多数需求都不是一两家企业能够完美承担的范畴。

正如海康宣称自己是物联网的解决方案提供商一样，未来行业内需求的将不是单一领域的竞争力，而是对于整个行业的资源整合能力，谁能整合资源形成强有力的解决方案，谁就能在泛安防的市场里占得先机。

如果过去大家争的是营业额、是利润、是谁是业内老大，那么在泛安防的时代里，企业们要争的就是资源整合能力，比的不是谁在单一领域挣得多，而是能不能带着大家一起把钱挣了，这才是邓公说过的能抓耗子的“好猫”。

二、人工智能行业面临洗牌 安防挑兵挑将的时机日趋成熟

过去我们都说人工智能发展起来会有多少行业的人吃不上饭?而现在呢?从事人工智能行业的人有几个不岌岌自危的?

诚然人工智能行业依然是员工薪资福利最高的行业之一，但目前显而易见的现实是，不能迅速投入应用的人工智能企业，将迅速凋零。

2020年AI行业主题：洗牌

据北京经济和信息委员会拿到的统计资料显示，全国的人工智能企业有70%拿不到风投，而拿到风投也不意味着免死金牌，在这方面甚至有人列了一份榜单，上面死掉的AI企业都是拿到了几千万甚至上亿元融资的“希望之星”，连他们都死了，又有谁能逃过一劫呢?而最新数据也显示，仅在2019年，就有9.2万家AI企业死掉。在这种环境下，2020年?哪个人工智能企业还能忍住变现和落地的冲动?

事实就是这样，在这个务实的资本世界里，很少有人有耐心等你把画的饼一步步变成现实，资本更愿意追逐快餐，那些能落地能变现的套餐。

在这个环境下，2020年人工智能行业或将变成各个行业的“淘金场”，安防行业也不例外。谁能将技术更好的赋能行业，谁就能继续活下去。对于安防行业来说，近年来人工智能已经帮助业内在技术上完成了一次飞跃，而人脸识别、低照度摄像机、智能卡口甚至泛安防产品等市场前景广阔的技术显然也离不开这些人工智能企业。

在这个双向需求的前提下，机遇显然已经到来。2018年，我国AI+安防的市场规模就已经达到135亿元，部分头部安防企业AI获得的营业额已经超过8%。而在两年后的今天，安防行业对于人工智能行业的新一轮抢夺也将开展。谁能将技术更好的服务于自己的产品，将技术更好的落地下来，谁就把握了先机。

三、5G技术商用带来众多可能性

正如同4G技术让监控画面实时传播、云技术等技术成为了可能。5G技术的全国性商用也为安防行业带来了新的可能性。

处于风口的5G

从技术层面上讲，5G提供的传输效率可供安防设备提供更多的可能性。超高清摄像、更多智能化模块搭载、实时云端存储等功能都需要5G技术的支持。

正如从3G到4G带给我们的实时视频传输需要一个演变的过程一样，5G技术的落地应用如今在大环境下依旧被广泛认为为时尚早、成本过高。但新事物总归要取代旧事物，等5G真正成熟应用时再去考虑发展5G的必要性已然太晚。

随着物联网的不断发展，5G环境下为安防实现万物互联提供了条件。车联网、物联网、智慧城市、无人机网络建设都离不开5G技术的应用。如今的5G领域就像头两年的人工智能领域一样处在布局和技术发掘阶段，但人人也都知道5G技术的重要性。而2020年作为5G技术大规模部署和成熟应用的第一年，势必将展现出强大的可能性。

而安防在此基础上能成长多少，值得我们期待。

四、数据安全与数据存储

随着智慧安防和5G时代的到来，视频数据的容量已经形成井喷式的发展，传统储存方式无论是从存储容量还是读写速度面临着巨大的挑战。

智能安防对于硬盘提出的要求主要围绕效率、容量、功耗三个方面展开，这对于传统硬盘厂商都提出了新的要求，希捷、西数都于今年推出了14TB以上的高效率安防存储硬盘，但面对安防行业愈来愈大的存储需求，传统硬盘厂商目前仍面临严峻挑战。

定制化、大容量、高效能传统硬盘厂商针对安防不断深入

此外，随着5G技术的发展，云存储的技术越来越成为安防厂商青睐的存储方式，虽然云存储目前还有着成本高、数据存储时间有限、传输效率不稳定等缺点，但这种集中存储的方式更便于平台式的管控中心，这也是目前安防发展的一大趋势，随着数据传输技术的发展，未来云存储在安防行业具有广泛的发展前景。

且如今人工智能和云技术发展过快，信息安全 措施 并没有及时跟进，这就导致了从去年下半年开始频繁发生数据泄露事件。这些事件无时无刻不危害着用户的隐私和数据使用安全。试问当数据安全都无法保证的时候，又怎么才能让用户选择你的设备呢?

支付宝人脸识别也被破解，数据安全研发迫在眉睫

其实数据安全问题不是一天两天就能形成的，目前安防面临的数据安全问题体现在信息孤岛、顶层设计、算法应用缺陷、政策制度和技术标准缺失几大方面。在这个环境下，企业和企业之间就犹如一个个“数据烟囱”，技术、研发、服务范围、开发平台都表现出不统一的特征，而这些方面的不统一也就进一步的导致了漏洞的频发，进而危害用户的数据安全。

再加上如今恶意程序、各类钓鱼和欺诈层出不穷。用户的隐私和数据贩卖甚至形成了一条完整的产业链。这些都给安防行业带来了巨大的隐患。

为了解决这些隐患，相关的数据安全市场也就应运而生。在智慧安防不断提速的新一年里，相信数据安全市场的规模也将进一步扩大。

五、政策上的大力支持

随着中美贸易战的不断扩大，海康、大华登上贸易实体名单，现在就连普通人也知道中国安防能做的让美国无比忌惮。有压迫就有反抗，2020年中国预计出台一大篮子针对安防行业的利好政策或标准，这里帮尼菌对此也稍作 总结 ，具体情况如下：

在视频监控方面，有《网络音视频信息服务管理规定》、《公共安全重点区域视频图像信息采集规范》和《视频监控系统主动照明部件光辐射安全要求》。同时对于出口型企业来说还需额外关注美国加州的CCPA数据法案，该法案将对出口型安防企业做出不少约束。

公共安全方面，《危险货物道路运输安全管理办法》《辽宁省治安特业服务管理办法》《防盗 保险 柜(箱)》和金库门通用技术要求》以及应急管理部发布的19项 安全生产 行业标准，都将在2020年正式实施。

产业方面，《产业结构调整指导目录(2019年本)》以及《居家安防智能管理系统技术要求》。

最后就是支持类政策，在这方面有《推进综合交通运输大数据发展行动纲要(2021-2025年)》、《促进“互联网+社会服务”发展意见》、等政策值得我们关注。而针对5G商用、智慧安防势必还要出现一系列新的支持政策。保持密切关注也会给安防企业带来一定的发展机遇。

结语：

有需求的地方就会诞生市场，智慧安防如今就像一支高速升空的火箭，火箭速度越快，外围的保护层损失也就越严重，而诞生的种.种缺口正是未来市场的诞生地，无论是新的传输技术、还是存储技术甚至数据安全，这些都是伴随智能安防发展诞生的产物。

而新事物的市场总是充满活力的，在21世纪的第二个十年里，谁能把握住这些行业发展的新方向，谁就能够更好的掌握主动。

十一大趋势看懂2020年安防行业大势

回首这一年的安防市场发展，一方面，在各级政府政策的影响下，AI、IOT、5G、区块链等新兴技术不断与安防行业相互融合，涌现出一个庞大的市场增长空间，企业的新兴产品与方案不断涌现。

另一方面，随着技术驱动下传统安防市场的日趋模糊与扩大，越来越多的企业跨界到安防行业，将安防行业的海量数据运用到更广阔领域，从而不断拓展产业生态圈。

但随之而来的，除了产品方案的更新迭代外，网络安全、数据孤岛、场景化运维等难题也困扰着行业市场的发展，需要企业在行业落地中不断完善改进。

2020年，如何把握好行业发展机遇，实现新兴技术的更优发展及商业化变现，将成为众多安防企业们在激烈市场竞争中占据一席之地的关键所在。

为了让大家更好的了解2019年安防行业发展脉络，CPS中安网特此梳理了2019年安防行业的发展新趋势，以供大家评读回顾。

5G+视频监控开启落地应用

2019年，在国家颁布5G试点城市和5G商用牌照的推动下，大带宽、低时延、大连接的5G技术与各行各业之间的融合成为了社会关注的 热点 ，安防行业也不例外。

在2019年CPSE安博会上，华为、中兴通讯、英飞拓等企业均带来5G+安防产品的展示。而在12月初，华为更是联合云从科技、上海联通在上海张江人工智能岛首次在国内实现5G+4K+AI的视频监控落地。

点评：据Gartner预测，预计到2022年，室外视频监控将成为全球5G物联网解决方案最大市场，这也吸引了无数视频监控及物联网企业投入到5G的商业化落地中。但现阶段，基站建设不足、落地成本高等不良因素仍将持续影响落地发展。

视频监控迎超高清视频应用蓝海

2019年3月，工业和信息化部、国家广播电视总局、中央广播电视总台联合印发了《超高清视频产业发展行动计划(2019—2022年)》，视频监控迎来超高清视频应用的蓝海。

《行动计划》中指出将明确按照“4K先行、兼顾8K”的总体技术路线，大力推进超高清视频产业发展和相关领域的应用。

其中在安防监控领域，未来将加快超高清监控摄像机等的研发量产;推进安防监控系统的升级改造;支持发展基于超高清视频的人脸识别、行为识别、目标分类等人工智能算法;提升监控范围、识别效率及准确率;打造一批智能超高清安防监控应用试点。

点评：长久以来，政策都是我国安防行业发展的强有力助推剂。从《行动计划》印发后，君正、海康威视、大华股份等与超高清视频监控息息相关的安防行业上市公司，市值纷纷有所提升便能看出该计划对行业所造成的巨大影响。超高清摄像机、超高清显示屏等新品也在行业中不断涌现。

区块链与安防产业的碰撞

2019年10月24日，在第十八次集体学习中指出，区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用。要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，明确主攻方向，加大投入力度，着力攻克一批关键核心技术，加快推动区块链技术和产业创新发展。

由此也拉开了各行业与区块链技术相结合的大幕。道尔智控、中控智慧、广电运通、英飞拓等安防企业也在区块链领域进行探索和布局。

这其中，英飞拓除了发布解决方案、与武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室及比特大陆探索区块链与智慧城市的结合外，还将在其“湖南智慧中方项目”建设中对区块链技术进行实时部署。

点评：在智慧城市建设特别是粤港澳大湾区建设愈加火热的背景下，区块链自身所拥有的数据高保护性特点也为智慧城市数据传输、存储提供有力保障。当下也有越来越多的城市开始尝试推动区块链技术在智慧城市项目中应用。

安防下半场主旋律——AIoT

在智能化浪潮的冲击下，安防行业在技术、市场层面上都发生着变革。

2019年CPSE安博会，除了传统安防企业外，AI、互联网、ICT及通讯等领域均有企业布局安防领域。通过物联网产生的海量数据存储于云端或边缘端，再经过深度学习对数据进行分析与处理，从而实现前端摄像头对视频数据的结构化处理，打造生态闭环。

点评：AIoT让安防的边界越来越模糊，未来安防可能只是AIoT行业里面的一个业务。这也使得在当下行业中，行业龙头企业、人工智能企业、跨界企业开始与传统制造商、集成商工程企业等安防产业链上下游达成战略合作，共同开拓AIoT市场。

数据中台元年

随着城市智能化进程的不断发展，数据治理在城市中的应用也日益增多，如何打破数据孤岛成为城市治理中的一大痛点。

基于此，能够根据行业需求赋能城市庞大场景，挖掘深层次数据价值，实现城市精细化管理的数字孪生、数据中台开始进入视野。

在2019年CPSE安博会上，大华股份、佳都科技、东方网力、高新兴等企业都带来了相关数字孪生、智慧孪生、数据中台产品的展示。

这些产品本质上都是基于前端数据采集、中间数据汇聚、后台数据应用的基本流程，不断扩大和衍生，应用到不同的场景里面。

点评：从雄安新区成立到粤港澳大湾区建设，近年来在人工智能、物联网影响下，城市的智能化进程不断加速，激增的数据也对城市的数据治理能力提出更高要求。

在此背景下，数据中台油然而生，也带出一个广阔市场空间，吸引了众多安防企业布局其中进行研发。

3D人脸识别或成行业主流趋势

人脸识别作为人工智能的重要技术应用，在人工智能快速落地安防行业的过程中，人脸识别在安防行业也掀起了一股“刷脸风”。从考勤到社区出入口门禁，再到城市安全治理，人脸识别的身影随处可见

与此同时，关于人脸识别的安全性问题也一直居高不下，用视频图片和三维人脸模型破解人脸识别的新闻也时有发生。

在此背景下，更具安全性的3D人脸识别开始在智能锁、门禁、视频监控等多个领域取得研发落地。2019年CPSE安博会上，大华乐橙便发布了行业搭载首款3D结构光的AI人脸识别视频锁。

点评：人脸识别可谓是人工智能落地安防最具代表性的应用，大量普及的刷脸场景也让2D人脸识别的劣势逐渐暴露出来。尽管当前市场上已有活体、红外等技术搭载在人脸识别产品上，但更具安全性的3D人脸识别显示是行业应用的方向。

国资入股安防企业

2019年3月2日，汉邦高科发布公告，拟将公司控股股东、实际控制人王立群持有公司股份850万股转让给北京青旅中兵资产管理有限公司。转让完成后，北京青旅中兵将成为公司持股5%以上大股东。

2019年7月14日，捷顺科技发布公告，公司控股股东、实际控制人唐健和刘翠英2019年7月12日与深圳市特区建发智慧交通投资合伙企业(有限合伙)签署了《股份转让协议》。受让完成后，特建发智慧交通将成为捷顺科技的第二大股东。

2019年9月3日，东方网力收到川投信产转来的反垄断审查通过的批文，根据此前签署的相关协议，公司控股股东现变更为川投信产，公司实控人由刘光变更为四川省国资委。

2019年11月18日，英飞拓控股股东JHL及实际控制人刘肇怀与深圳市投资控股有限公司签署《股份转让协议》，JHL拟向深投控协议转让其持有的英飞拓5993.38万股股份，占英飞拓总股本的5%。本次《股份转让协议》实施完成后，深投控将合计持有英飞拓26.35%股权，并取得控制权。

点评：安防作为一个G端及B端为主要导向市场，国资资本的入股，将为安防企业解决资金问题的同时，也可以带来市场和项目支持，从而达到更好发展。

人工智能向场景运维落地迈进

当下，人工智能已不仅仅存在于计算机视觉，ISP、传输、存储、运维等环节人工智能都开始发挥效能。

在2019年CPSE安博会现场，人工智能几乎已成企业参展的“标配”，越来越多的企业展出运维智能平台等平台类产品。有企业表示，卖硬件、卖技术的一次性买卖，远不如买运维的连续服务落地更好。

点评：在安防边界不断扩大的背景下，人工智能在安防领域的落地也由“算法-算力-数据”的上半场开始向“方案-实施-运维”下半场迈进。除了提供技术产品外，能够汇集分析数据的运维平台也得到了众多用户的青睐。

云边融合加速推进

在2017年CPSE安博会上，海康威视正式发布Hikvision AI Cloud理念，倡导在物联网行业践行由边缘节点、边缘域和云中心构成的“云边融合”计算架构，实现从端到中心的“边缘计算+云计算”，真正做到让边缘感知更精准、数据汇聚更高效、多层认知更智能、分级应用更实用。

转眼两年过去，在2019年CPSE安博会上，海康威视全面展示了Hikvision AI Cloud在软硬件及解决方案、落地应用案例等方面的最新成果。

CPS中安网了解到，基于Hikvision AI Cloud物信融合数据平台的典型应用项目已经覆盖全国24个省区、近百个城市，为公共安全、应急指挥、民生服务、城市运营、交通管理等领域提供智能物联网解决方案和大数据服务。

点评：从2017年首次提出“AI Cloud”战略，到2019年CPSE安博会上发布多款战略下的软硬件新品，海康威视在云边融合的探索已越走越远，并取得可观项目落地成果。

软件定义摄像机理念进一步拓展

10月29日，华为在深圳召开了以“洞见当下，预见未来——5G+AI+视频，加速千行百业智能化升级”为主题的华为智能安防产业峰会。华为提出面向5G+AI时代重新定义平台技术架构，将SDC(软件定义摄像机)升级为HoloSens SDC，将IVS(智能视频云)升级为HoloSens IVS，以新生态、新平台加速5G+AI时代千行百业的智能化升级。

此外，华为还重磅推出基于智能视觉与感知的智能视频算法商城Huawei HoloSens Store，以华为产品为核心底座承载智能算法，提供迅捷开发、便捷下单、敏捷运营的全流程服务，提供多种入驻模式和 商业模式 组合。

点评：软件定义摄像机一直是华为进军安防的一大重要举措，在2019年，华为除了发布新硬件产品外，更是发布算法平台来完善其“软件定义摄像机”生态。在人工智能安防行业落地应用加速的背景下，华为将带来更多的场景理解。

AI超微光技术成治理行业光污染新利器

长久以来，受限于夜间环境光源、成像技术不足等因素限制，监控摄像机夜间成像效果差强人意，为满足视频图像成像需求，高强度的补光灯得到广泛应用。

但补光灯在提升亮度的同时，刺眼的灯光也严重影响人员的视线，带来安全隐患。而当下主流的智能补光技术极易受场景、成本、反光材料等诸多因素影响，应用效果受限。

为此，科达依托多年在基础ISP图像调制技术上的积累，在2019年CPSE安博会上发布AI超微光系列相机，通过采用自研深度学习图像增强算法，大幅减少此前监控摄像机对补光灯的依赖，在提升图像亮度的同时充分还原物体颜色与纹理。

点评：在日常的交通出行中，高强度的摄像机爆闪抓拍一直是车主所“深恶痛绝”的一大问题。在智能化潮流下，超星光、黑光等技术开始描向这一痛点进行拓展，相信科达的AI超微光技术也将为行业带来新的理解。

2020年安防行业市场规模有望突破8000亿 市场大年收百亿者却少之又少

近年来，安防行业大热，BAT、华为、人工智能四小龙都来“插一脚”。新入局者不断涌入，而且都是资本雄厚之辈。因此，我国安防市场规模呈扩张态势。2016年安防市场规模突破5000亿元，安防市场规模在2020年将达8000亿元。为什么安防行业市场那么大，年收百亿者却少之又少?专家人士认为，安防行业大企业少的一个重要原因是产品同质化，技术创新不足。目前，不管是老牌安防企业也好，新创企业也好，两者之间的技术差距差距正在逐步缩小，人工智能算法和准确率之间有差距，但并不大，没有“一枝独秀”者。此外，安防市场还是TOB业务较多，更多的是靠政府订单，资本雄厚的大企业更有优势，新创企业很难单打独斗，更多的需要和当地集成商合作。

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㈥ 十问华为安防丨我们如何不一样

“智能安防时代，为什么选择华为?”

“因为华为更懂客户，能够为客户提供客户真正需要的智能产品。用户可以自定义智能，而且得到相对完善的系统与设备产品，回报高于投入。”在一批华为渠道商采访中，这个答案给a&s留下最深印象。

过去两年中，不少企业开启生态合作体系，引导产业链上下游通力合作，解决了工程布点困难、算法场景局限大、缺乏系统化顶层设计，以及深度智能化应用挖掘不够等难题，让AI+安防等概念成功落地。但迄今为止，行业的智能化水平仍然较低，尤其在前端领域，实现了智能化的设备比例不足10%。实践数据显示，多数依然以人工识别为主，甚至在某些领域中，大数据的相关应用从未开始。

在安防行业中实现智能化甚至AI普惠，在没有大规模的应用前提下，存在着巨大挑战。行业的每个关键变革，无论是模拟向网络，还是标清向高清，都需要引领者，需要有人不断推动行业前行。而在智能时代，华为肩负起了这份使命。

本次深圳安博会，华为将全球首发“5G+AI+安防”的全新概念及产品，以技术精粹，加速安防产业的智能化落地。针对华为安防的战略、思考，以及业内关心的问题，a&s采访了华为中国地区部副总裁、华为EGB中国区安平业务部总裁岳坤、华为智能安防产品线总裁段爱国、华为EBG中国区安平业务部副总裁李国涛、华为智能安防产品线副总裁余虎等人。

一问安平业务和智能安防产品线的关系

岳坤： 华为中国区企业安平业务部是面向公共安全行业的组织，主要聚焦于公共安全领域的客户，为客户提供相关的售前售后服务。安平业务部成立于2017年，并于2018年成立智能安防产品线，将安平业务部的客户作为最主要的服务对象。

随着业务的高速发展，华为在市场上获得越来越多客户的认可。有客户建议，华为除了在公安行业领域，还应拓展交通、金融等更多行业，让更多行业用户可以使用华为的智能安防解决方案。近年来，智能安防产品线的行业覆盖范围不断扩大，不仅限于公共安全行业，还包括机场、园区、物流等方面。未来，华为的安防解决方案还会走向更广阔的市场。

段爱国： 智能安防产品线要对产品和产业负责，产品是所有基于机器视觉类的产品，包括最典型的摄像机产品以及围绕摄像机产品所打造的智能视频平台，这些产品的构建和研发都属于产品线。智能安防产品线在公共安全行业中不断锤炼，对行业的理解、对产品的理解不断加深，下一个目标希望继续延伸产品线到其他行业，并做得越来越好。

二问华为安防的战略投入

岳坤： “开放黑土地，汇聚数据湖，应用百花齐放”，这16个字一直是华为在公共安全行业投入的战略主旨。

1、开放黑土地，这是华为在公共安全行业的战略定位，所谓“黑土地”，就是在整个公共安全行业数字化转型中华为要做好的信息化系统基础设施。在沙漠上是种不了庄稼的，如果你在沙漠上铺上一层黑土，你就可以种各种各样的庄稼。华为愿做这层黑土，具体重什么庄稼由客户决定，帮助客户种出最好的庄稼。

2、汇聚数据湖。就是希望通过数据汇总，通过大数据技术协助行业更好的完成数字化转型。

3、应用百花齐放。华为希望让专业的人做专业的事情，应用厂家做好专业的应用，让公共安全行业的应用更加丰富，共同服务客户，打造良好生态。

近两年，华为始终坚持16个字的发展战略，坚持不懈的推进发展，未来还将继续坚持。

三问华为在智能安防的整体进展

段爱国： 总结过去一年，华为智能安防取得了以下几个阶段性成果

1、华为智能安防的战略越来越清晰——坚持“智能+开放”的战略，华为不断加快智能化发展，所以这次安博会的主题名为“智能加速”。以智能化引领，坚持开放黑土地。例如在8月8日新品牌Huawei HoloSens的品牌发布会上，就提出了基于华为鲲鹏+升腾生态的“2+4+N”的战略，把真智能、真开放、真数据、真安全作为战略的四个底线坚守。

2、产品越来越丰富，竞争力越来越强。软件定义摄像机行业，从年初只有20多款到年中的200款，直至目前的将近300款，竞争愈加激烈。在激烈的竞争中，华为利用架构与软件定义能力，希望保持一定的款型，能够满足各种场景下的应用需求。为了支撑深入千行百业的战略，华为的产品越来越丰富，旨在做到全场景覆盖。 有人说，为什么每次华为发布的产品都是16T、32T算力，看起来很“高大上”?殊不知其实华为也有普适大众的产品，普惠AI也是我们的战略，所以对摄像机产品的进展我们很满意。

3、视频云平台最大的进展是实现全面的云化，产品系列日益完善。八年安防路，华为每一年都在取得进步。 今年华为实现了全面的云化、全面的智能化，以及基于华为鲲鹏和升腾的产品研发 ，无论是中心的HoloSens IVS9000，还是轻量边缘云的HoloSens IVS3800，甚至包括今天刚刚发布的HoloSens IVS1800，都在向整个行业、整个产业传递一个信息， 基于华为鲲鹏+升腾，基于全面云化、全面智能化的后端平台已经在逐渐完善，从几路起步，到几万路、几十万路甚至几百万路的平台接入，这是我们整个产品系列完善很有力的佐证。

4、市场的增长远超出预期。今年以来，整个人工智能行业波动不少，很多企业在公共安全行业的增长也有相对变化趋势。但华为却一直保持稳定增长，未来几天将陆续发布相关增长数据。

5、客户对华为智能安防的信任度和满意度越来越高。近9个月以来，在客户沟通中发现，越来越多的客户希望和华为一起做顶层设计，希望和华为搞联合创新，希望和华为在面向未来的5G时代做共同的联创和研究， 这凸现出整个行业对华为在智能安防的聚焦以及投入信心的不断增加。这也凸现出行业对华为在5G时代和AI时代，有了更大的期许，期待华为能够带来不一样变化诉求越来越强，为我们未来持续加大投入带来了极大的信心 。

四问5G技术对安防产生哪些影响和变化

岳坤： 今年是中国5G元年，5G作为一种基础能力，将会改变 社会 的千行百业，改变生活中的方方面面，而对于安防的影响，主要体现在三个方面：1、把有线无线化。把以前需要用有线解决的传送问题和线路问题用无线解决，并实现更加快速的响应需求;2.远程控制未来无人巡逻车、远程排爆等危险动作，都可通过5G网络进行操作;3. VR/AR的应用。比如交通疏导、处理紧急事件，通过无人机加上5G技术和VR技术就可以掌控现场实时动态。这三点也仅仅是改变的一部分，未来必将还有更多的、更好的5G应用。

余虎： 5G是一门基础的通用技术，它对于各行各业各个应用场景都会带来很多通用的能力，但是具体在这个行业或产业能发挥什么作用，实际上取决于实际的应用场景。例如3G、4G时期，尤其3G刚刚到来的时期，和现在即将到来的5G一样，大家都在问3G的应用场景到底是什么?直到2008年智能手机出来后，大家才真正的了解和发现了3G、4G和智能手机结合所带来的移动互联网，并且改变了出行和支付的一系列形态。基于AI也是一门通用技术之下，我们有理由相信5G加AI加视频会对各行各业带来更大的变化。

五问AI普惠

段爱国： 普惠AI是华为在整个人工智能时代的目标，也是一个创意，包括华为云也是打普惠AI的口号。我个人理解有以下几点：

1、AI普惠是华为战略的必然选择。因为唯有普惠，才可以规模复制。而智能安防的核心使命，就是要引领整个行业智能化的转型，智能化的加速。如果达不到普惠智能的目标，那华为战略或口号就只是空谈，所以普惠AI是我们战略上的必然选择。

2、战术方面：首先要用华为创新、领先的产品来实现端到端的显著降低建设成本。例如2018年发布的1拖N产品，如果没有1拖N设备把传统摄像机改造成智能摄像机，那么用户的设备和建设成本、改造成本依然很高。而通过华为的1拖N，安装一台摄像机就能完成整个网络的智能化改造，显然大幅度的降低了建设成本。华为有底层技术的加持，所以在做智能普惠AI核心的抓手就是创新的产品，例如去年发布了1拖4，今年还会进一步升级其智能化能力。

3、大力推进AI native，用AI降低用户使用和运营的成本。目前 业界舆论说安防行业的智能化改造最大约束就是工程难度、运营难度，并且对人的技能各方面都提出了要求，但其实这些都可以通过AI解决 。对比传统摄像机，华为推出了场景自适应的功能，摄像机架在户外或路口，下雨时自动适应雨天，起雾时自动适应雾天，下雪时自动调节适应下雪天气，不需要人工干预，就可“随机应变”确保实战效果。极大降低了人工成本，易用易维是用AI能力赋能摄像机的表现，同时摄像机本身具有了对场景的智能判断能力和调节能力，这样也是普惠AI的应用表现。

4、加时不加价。用户买一个摄像机，晚上6点以后，工作人员下班，摄像机也下班，因为晚上看不见。实际上摄像机一天只工作8个小时或者10个小时，但是却花了24小时的价格。华为智能摄像机的目标是7×24小时都可以满足实战要求，同时消灭曝光灯和爆闪灯，这也是普惠AI的一条路径。今年我们会重磅推出SuperColor，使摄像机能在超星光环境下实现强智能，消灭曝光灯和爆闪灯。

5、真正实现普惠AI，量变影响质变，量升才能价跌。华为要不断致力于提高智能化的水平和智能化的比例，像智能手机取代功能手机，只有大家拥抱智能化，都提供智能手机，把智能手机当成自己的主航道，才能让智能手机的价格下来。

我们坚信只要我们不断推进，当越来越多人加入到智能化的道路，共同解决运营成本、建设成本，还有7×24小时作战问题，最终的智能化普惠AI进程会比我们想象的更快。

六问AI在安防的落地现状及问题

李国涛： 华为在春季峰会上，提出了跨越三座大山(算力、算法和大数据)、提出三个倡议(一是将智能推向全境，做真正的智能;二是将解耦进行到底，建立以客户为中心的生态体系;三是将智能平台化、场景化，战略性部署)。近一年的落地过程中，我们发现：

1、智能化的方向是对的，而且落地速度在加快，具体表现在两方面：一是智能化的业务效果很好，不仅能够给一线人员减负，而且效能倍增;二是技术应用效果明显，一线实践中，云化、智能中一片云的建设模式，以及视频数据和各种数据融合的东西，各种业务应用起到了很好的作用。

2、智能化技术实践已经成熟，且落地成本不高。“一分投入十分回报，目前具备规模化商用的能力”。

同时我们发现两个不足：

1、智能化的技术和真正业务流、工作流的融合度不够，只有智能技术和业务需求融合在一起发生化学反应，才能产生真正的生命力，这点还需加强;

2、智能化的比例较低，特别是前端比例不到10%，很多还处在人工识别，从来不用大数据的阶段。

下一步怎么办?华为有三点建议：

1、大家要统一思想、坚定信心，坚持智能化发展。方智能AI是普惠的，是不贵的，已经具备规模条件。这是第一点思想上达到统一。

2、不断摸索，将智能化进一步融到业务流、工作流中，更好的提升业务效能。把复杂留给自己，把简单留给一线的人员，是不断向纵深发展。只有真正解决这个问题，智能化的应用才会打开更大的突破口。

3、坚定不移的加速智能化落地。只有上规模、上量，效能才能倍增。华为提议，把智能化的比例加大，把前端的智能化比例提升到80%(目前国内是10%)，用两三年的时间，用新建或者改造的模式，把视频图像实现全面的智能化。

七问软件定义摄像机的实际运用

李国涛：软件定义摄像机(SDC)现在的应用才是“小荷才露尖尖角”，更多的是一种开放思想。原先的摄像机都是通用的，对细分的场景思考不够，而软件定义摄像机则开辟一种新的可能性。比如在交通领域，在三车道变两车道或者两车道变一车道的时候，需要交替通行。我们开发了交替通行的算法，在摄像机上加载了新的算法，实现了违法的识别，对交通进行了有效管制。小改变解决了大麻烦，软件定义摄像机似与智能手机一样，会有相应的APP Store，未来算法和应用将愈加丰富。

八问视频大数据的应用前景

余虎： 严格来讲，视频也是大数据的一种，基于大数据的多样性特征下，要做各种各样的准备，视频、图像、结构化、网络数据其实都是大数据的一种。之所以专讲视频大数据，是因为过去的视频数据对我们的算力要求、算法的要求和处理技术要求不同，而且要求较高。但在深度学习应用到视频领域后，我们发现原来视频是可以不用人的干预，也能得到很多很有意义的结果。现在有很多地方通过视频来帮助进行生产活动、帮助破案等，且效率很高，准确度很好。

面向未来，随着各行各业大数据平台的基础建设完成后，会有更多的视频数据加入其中，进一步帮助提升生产效率。比如有电警卡口，还有过车、过人、行人穿越斑马线，所有的这些都可能把摄像机和本身抓拍的跟人、车相关信息结合，同时和后台的大数据结合，实现真正完整的身份和轨迹、关系落地工作。

九问智能安防生态圈

余虎： 华为做安平、做安防最核心的两个理念：一是智能，二是开放。作为一家ICT基础设施和平台公司，华为希望通过自身平台加上合作伙伴的应用，以及相关能力的结合，形成完整的解决方案。面向智能开放，华为核心开放的生态圈有几大特点：一是应用生态;二是算法生态;三是开发生态。同时开发生态的核心，是围绕着华为鲲鹏和升腾的基础来往上进行延展。

面向开发和应用以及算法生态，我们还做了很重要的支持和赋能的工作。比如华为今年提出的沃土计划，在未来3-5年打造端到端、非常全面而完整的华为“鲲鹏+升腾”计算产业生态。华为智能安防也是产业生态的重要部分，甚至在面向安平和边缘计算领域，安防是其中的核心部分。未来，我们每年将举办两次面向开发者的大会，对所有的开发者生态进行赋能、使能以及相应的活动。

针对智能安防的鲜明产业特点和生态情况，我们在29日会重磅发布HoloSens Store，我们也称其为智能安防的真正智能化商城，这个商城包含各种各样的算法和应用。这个商城会构筑在华为云上，所有的生态伙伴都可以进来，这里面已经有几十种算法。同时HoloSens Store也是我们之前的黑土地和软件定义理念的落地。我们知道，没有任何一家公司有能力，为所有的行业提供所有的算法和所有的应用，只有靠开放的平台，加上算法商城和最终落地的应用，才能真正使能各个行业，让智能安防真正变成生产力的一部分。

十问华为安博会亮点

李国涛： 本次安博会的Slogan是“智能加速，效能倍增--共筑智能安防新时代”，其内涵是聚焦业务的增效和减负。我们有两个倍增期，智能的加速期和效能的倍增期。安博会期间，我们准备了非常多的内容，如展览、展厅、论坛等，通过这些让行业体会到以下几点：1、华为公司对智能安防战略的信心、决心和耐心;2、希望大家见证华为在过去一年乃至未来的这个行业领域的进步;3、华为在智能安防的开放心态是什么，用思想的碰撞推动行业前行。

从技术和解决方案来看，华为围绕智能、云化等技术特征，推出了智能的软件定义摄像机。在安防行业中，华为是智能领域当之无愧的王者和领先者，可从智能摄像机、最聪明的“八爪鱼”视频云，以及开放的生态系统HoloSens Store上，各位可以好好地体味和感受。在这里我举三个例子：1、抓拍神器，从100张到200张，数字不是问题，关键是不漏人;2、夜拍神器，超高清全彩，关键是不用补光灯和爆闪灯;3、智能化改造神奇，智能1拖N，针对现有大量的存量市场，华为如何带领大家共同富裕。

㈦ 大数据在安防领域主要有哪些应用难点在哪

一、安防大数据主要应用领域
（一）大数据是视频智能分析基础
在大数据应用时代，视频因其信息含量最高、数据量最大，分析运算最复杂而成为大数据时代采集分析传输存储应用最具挑战的国际技术难题！智能视频分析研究永无止境，分析算法必须以监控视频为资源，研究实时或历史监控视频中的目标特征提取、增强与行为分析等关键技术，才能推动监控视频应用模式从事后被动处置向事前主动预防转变。
（二）帮助实现智慧城市让如桥智能化
我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。
（三）提高警务办事效率
互联网技术的飞速发展已经为构建一个大型全国性的专业报警运营服务平台提供了有力的技术支撑。通过这个报警平台，报警运营服务商手中会累积海量的用户数据，例如用户的身份信息、警情数据、消费记录、维修记录等，这些都是非常宝贵的资源。报警运营服务商可以在此基础上，应用大数据技术进行分析和挖掘，充分发挥大数据的商业价值。
公安如公安系统中的图侦技术，应用模式多样，思维活跃，围绕着“发现线索”的目的可衍生出多种的技战法，只有从这些具体的技战法中才能提炼出需求，真正告诉系统的设计者“我们要什么”。
那么，图侦里的大数据应用需要哪些？像商业大数据那样找规律的应用似乎还远了点，目前最实在的就是从海量视频数据里把有相同线索特征的图像给找出来，让干警发现出新的案件线索。至于“怎么找？”这就是由公安来提的应用模式了。因此，视频大数据的发展并不是简单的由技术厂商做主导，而是需要公安体制内既有刑侦实战经验，又有科技化功底的复合型人才，共同来参与视频大数据应用的发展。
（四）让智能家居“聪明”起来
智能家居会产生大数据，同时也是大数据的重要应用领域，不然它极有可能将停滞不前。家庭产生的大数据能让智能家居更“聪明”，但需要根据实际情况进行有效处理，而不是任何数据的“一锅端”，通过大数据与云计算技术的结合应用，智能家居系统能够第一时间对用户家庭中智能设备的数据、信息进行有效分析、记忆，并将得到的相应规律反过来应用于智能设备，提升智能家居的智能效果。
二、安防大数据应用难点
（一）数据整合问题
不同来源的大橡指数据，分别存储于相互独立的系统中，将这些数据集中于统一的平台，是安防大数据实施的基础性工作，但行业、部门壁垒是最大障碍。即使只是公安内部的视频数据，各省、地市也互不相通坦猛，想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后，如何找到这些不同类型数据之间的关系，从而挖掘出有价值的数据，也是难点。
（二）数据挖掘、分析算法的成熟度问题
对于安防数据中最重要的视频数据，对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前，除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外，对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平，这也极大地制约了安防大数据的实施。
（三）时效性问题
安防大数据的目的之一就是要解决现有安防系统内以事后查看、分析为主的数据(特别是视频数据)应用形式，还要增加以事前预警、实时处理，这对大数据处理技术的实时性要求很高。这种时效性就决定了视频安防大数据的高运算量、高传输带宽的要求。
（四）信息安全与用户隐私问题
安防行业，特别是公安行业对数据的安全性要求非常高，这也是造成数据的区域隔离的重要原因。同时，在利用安防大数据上，如何保护用户的隐私，也是一个非常重要的课题，目前主要采用数据脱敏的办法。当务之急就是将安防数据安全级别需要有明确的分级定义，不能一味强调安全而各自封闭，否则必将导致安防大数据分析成为无源之水。
（五）视频图像数据挖掘的难点
1.识别什么特征？一副图像或者一段视频可以有无数角度的标签属性去描述，什么才是我们需要的属性？这与我们需要得到的目的密切相关，这就需要公安图侦的人才来归纳终结。
2.识别算法开发难，由于是平面图像，因此特征的识别主要原理就是看图像区域中的轮廓、颜色、纹理与特征库进行比较。但是在同一个物体在不同监控角度的摄像头中显示出的轮廓都不相同，因此无法做到识别。
3.大规模数据处理难，即使做到了识别算法，但是如果要通过数据处理服务器的形式对大规模的视频进行结构化处理，这个建造成本巨大，其能源的耗费在中国这个夏季需要限电的情况里也不切实际。
（六）警务服务平台大数据难点：
1.如何将不同报警运营服务商之间的数据整合在一起？
2.我国多数报警运营网络尚未完成规模化建设，用户规模大、跨省市运营的网络很少，每家报警运营服务商的警情并发量不大，而且报警运营服务商之间普遍存在信息孤岛，很难通过大数据分析实现数据的增值。
3.大数据的挖掘是一个长期的过程，需要企业不断的尝试，挖掘出有意义的信息或规律，并将结果拿到市场上检验。
4.大数据自身也面临着挑战，数据的运用仍面临多种技术难关的束缚，大数据方面的人才比较缺乏，大数据的产品尚不成熟等问题都制约着大数据在报警运营服务领域的发展。
总结
针对这些问题和难点，个人就一个方面提出自己的见解，大数据的信息采集和监测。就目前来说，大数据跟互联网是一个互相关联的整体。那么，在数据挖掘方面，对论坛，贴吧，微博，微信的信息采集就变得十分必要了。数据挖掘以后，还要对数据进行筛选和处理。此时，信息的监测就发挥作用了。就目前来说，能把信息采集和信息监测结合起来，运用到实际中的企业不多，可以留意一下这家，两个字的，快乐的“乐”，思考的“思”，在这方面具备一定的积淀和实力。大数据是一个新的行业。因此要找具备一定技术的，才能应用于安防领域，并产生应有的效果。

㈧ 虹膜识别在安防中的优势

SIA预测，人工智能和面部识别的趋势将在未来几年极大地影响整个行业。由此可见，包括面部识别技术在内的人工智能技术，在未来几年内，依旧将成为安防行业的主旋律。

在智慧转型的浪潮下，行业竞争加剧，大多数安防企业加速拥抱人工智能，以求变革求新、提高效益。在这样的背景下，业内开始强调算法、数据、算力齐驱并进。众所周知，算法、数据、算力，是推动安防AI发展的三大支柱。其中，算法是前提，数据是原动力，算力是基础。

数据是人工智能发展的基础。海量的数据才能为安防人工智能马达提供充足的燃料。算力就是处理这些数据的手段，大量高性能硬件组成的计算能力，才能满足人工智能的需求。算法则是针对不同行业建立了对应的模型，是人工智能发展的前提。没有算法，发展无从谈起。算法的更新，才能为安防AI应用奠定商业化基础。2017年大热的深度学习就是算法的一种。

得益于眼睛中虹膜的唯一性，虹膜识别技术拥有四大优势： 唯一性、最稳定、最安全、最方便。

但由于虹膜识别的技术难度更高、易受外部环境干扰，且对识别距离的要求较高。与人脸识别相比，虹膜图像采集需要一个过程。由于虹膜识别需要比人脸识别更为专业、特殊的采集镜头，硬件成本比较昂贵。这些因素在一定程度上阻碍了其进入普通消费市场，其普及率还有待提高。另外，当前我国虹膜识别技术的发展，还受到不少因素的局限，一是采集技术、设备。二是国家政策因素。就目前而言，我国的虹膜采集行为还处于起步阶段，要达到与人脸识别同样的广泛应用，需要国家政策的大力支持。

陕西守护星信息 科技 有限公司是致力于使用虹膜识别在管人管物领域提供专业的解决方案的一家公司。谋求协同配合，与上下游行业协作共赢的良好生态圈，建设“智能协同”“高效节能”“绿色环保”的现代化企业。

㈨ 人工智能需要什么基础

人工智能（AI）基础：

1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：

算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。

2、技术基础：

（1）文艺复兴后的人工神经网络。

人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。

（2）靠巨量数据运作的机器学习。

科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。

（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。

自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。

自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：

其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；

其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。

㈩ 2021智能视频安防新趋势

引言

作为十四五的开局之年，2021年将开始重装启航，在过去的5年里，我国不论是经济、文化还是其它方面都得到了巨大的发展； 科技 技术水平也在不断地提高，在这里面，视频监控系统在公共 社会 安全方面以其技术+智能的特点，成功实现 社会 安全防御保护，同时视频监控系统也完成了从“看得见”“看得清”到“看得懂”的 科技 技术发展，成功推开了智能安防的大门。

为何AI技术纷纷落地视频监控

在人工智能、5G、IoT突破融合的趋势下，各地加速智慧城市建设，城市安防更是加深发展，利用深度学习技术来理解视频内容，使得安防领域成为人工智能技术最大应用场景之一。安防，被视为下一个即将爆发的市场，是国内现阶段人工智能直接创收最多的行业。未来每个新增摄像头的背后，AI都大有可为，预计到2022年整个市场将达到万亿规模。

安防领域一直被认为是人工智能技术落地最好的行业之一。而这主要源于安防本身的两大特性：首先，以视频技术为核心的安防行业拥有海量的数据来源，可以充分满足人工智能对于算法模型训练的要求；其次，安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的诉求与人工智能的技术逻辑完全吻合。

而从目前市场现状来看，鉴于安防领域巨大的市场规模和可观的营收利润前景，也恰恰使其成为众多AI巨头以及创业公司的必争之地。

目前，在整个行业上下游环节的参与方分别包括：上游，包含了视频算法提供商、芯片制造商、图像传感器、镜头模组等其他核心零部件；中游，包含了硬件供应商、软件服务商、系统集成商、运营服务商；下游，为终端行业应用，涉及政府、行业、民用等领域，涵盖家庭、公安、交通、金融、学校、出入等方向。

趋势之一：AI中台

“中台”一词源是活跃在IT和互联网行业的专业概念，进入智能安防产业和系统框架之后，其本质上和安防行业之前提的大数据基础云平台是同一个概念。以天地伟业为首的龙头安防企业已经在实践“AI中台”战略，推出了自家的中台架构。在他们看来，中台架构的构建可以更好地打通各产品的数据和前端业务，更直观地体现安防行业除前端、应用之外基础架构的重要性，实现数据和应用的分离，支持业务应用的快速开发，提升企业内部业务线进行协作的效率。

AI开放中台的主要作用是对上层应用平台提供开放聚合的智能分析计算的能力和标准应用接口，包括算法服务能力、视频支撑能力、数据存储能力、服务资源能力、场景应用能力等。AI开放平台为了降低开发者的使用门槛，大多能提供免费的公用硬件资源、标准规范的开发语言以及快捷易用的操作方法，有些经验的开发人员只要提供大量的样本，就能通过AI开放平台针对自己的应用需求进行优化和改进。基于AI开放平台，企业可以选择聚焦核心技术突破，针对具体应用场景进行图像分析和训练标注，也可以选择与AI生态伙伴合作，基于第三方的成熟优秀的AI技术，自己专注用户的业务应用。目前，软件算法的开源优化和芯片算力的快速提升使得人工智能形成了真正开放的巨大生态。而AI安防平台的推出，也为安防企业和AI企业快速普及、加速技术孵化演进、鼓励行业应用创新和扩大商业版图布局，提供了重要的技术支撑。

以天地伟业的 社会 治理解决方案为例，前端产品主要是用于边缘节点计算的AI摄像机，云端产品主要是人脸识别比对服务器、图像结构化分析服务器、行为分析服务服务器。融合在前端产品和云端产品的算法可以持续升级优化，还可以根据客户的特殊需求进行定制，原因就是基于AI开放平台实现了算法分析和业务应用的独立，通过标准统一的接口，让合作伙伴专注各自的领域，结合行业具体应用需求和承载的硬件资源，实现灵活快速的优化配置，为不同行业不同场景提供了最优性价比的组合方案。

趋势之二：数据融合

视频监控业务是一个典型的数据依赖型业务，依靠数据说话。可以说，大数据与视频监控业务有着天然的结合。典型的网络视频监控数据存储模型是一个由小溪汇聚河流、再汇聚到水库的蓄水方式。小溪数量增多、水量增大是水库蓄水量的保证，然而传统方式下蓄水量增大将提高水库建造成本和蓄水安全的要求。而采用分布式蓄水模式，在河流中游建立多个中间蓄水池，不仅可以减少主水库蓄水压力和成本，化整为零也提高 了就近用水效率。在大数据技术支撑下，网络视频监控数据存储模型可转向分布式的数据存储体系，提供高效、安全、廉价的存储方式。在视频监控业务中，错看漏看、来不及看等是常见的困扰点。大数据监控图像的回溯给许多安防监控管理人员带来了生理与心理的双重挑战。在大量人力投入的公安案件追溯中，都常常耳闻“看到吐”、“看到晕”等无奈和感叹。可想而知一般零售行业、金融行业等，对于视频监控图像的回溯就更为困难。在视频监控大数据趋势已经来临之际，依靠人眼去检索、查看所有视频图像数据已经不太现实。通过大数据技术实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，让看变得简单迫在眉睫。视频监控业务中，看只是信息采集的方式之一，用才是业务应用的根本。视频监控业务的效率问题已经成为阻碍产业发展的关键瓶颈。随着视频监控摄像机覆盖广度、密度增大，视频图像数据量呈指数级上升，而视频监控数据的使用效率却在下降。智能交通应用、消费者行为分析应用等综合视频监控和图像智能分析的业务出现，正努力突破视频监控效率值及商业价值低下的瓶颈。通过大数据技术，进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，快速反馈内涵知识辅助决策判断是将视频监控用好、用善的金钥匙。

大数据视频架构是革命性的技术，特别在实时智能分析和数据挖掘方面，让视频监控从人工抽检，进步到高效事前预警、事后分析，实现智能化的信息分析、预测，为视频监控领域业务带来深刻的变革。在平安城市领域，实时汇总并综合分析各种公共安全数据和资料，为执法人员快速准确应对提供科学依据：如实时调阅现场视频录像、犯罪嫌疑人记录、同一地区的相似案件资料;进行地理、时间和空间的比较分析，揭示其犯罪模式和行为模式;追踪嫌疑人与其车辆的位置等。指挥人员也可以参照各种数据对不同来源的资料进行综合分析，制作指挥图；在智能交通行业，可以轻松监控摄像覆盖范围内的所有车辆的行驶状态、运行轨迹，快速分析出其是否违章，通过对海量交通数据的比对、分析和研判，实现指定车辆行驶路径、道路拥堵研判等功能；公有云服务领域，实现基于大数据的视频监控云服务，让摄像机仅通过互联网就能连接云端的视频监控托管服务，通过快速、智能的分析部署在云端的大数据，为小型企业、零售商店、餐馆酒店等提供实时监控视频和潜在风险管理，甚至能提供收费的基于视频内容的分析报告，如日常的客户数，平均队列长度等，创造新的商业模式。

趋势之三：产品即方案

对于人工智能行业化应用来说，算法、芯片以及大量的数据训练，确实是发展的重要因素，但是能否将技术与应用场景有效结合起来，形成切实可行的整体解决方案，才是决定行业发展的核心因素。AI安防普遍被认为前景广阔，但发展现状“碎片化”亦是共识。一方面，安防产业对AI 的需求非常旺盛，另一方面，AI落地进程困难而缓慢。目前安防行业主要在做人脸识别、车牌识别等单点AI应用，但每个场景、每个地方的需求都不尽相同，随着“智能+”走进了更细分的场景，新的场景提出更多的需求，这些需求往往需要跨领域的能力。当今 社会 的快速发展，让客户除了单一的人脸识别模块之外，更多地需要人车关联事件分析、人脸人体关联检索、全景多镜多任务协同等多个功能的叠加，而即使是相同的人脸识别，在公安、出入口、零售、交管等不同场景之中的应用方式也是不同的。

所以安防的场景化+AI的碎片化做相乘，最后的必然结果就是产品即方案，视频监控的前后端产品一定是可以自成体系，自成方案，解决用户的碎片化问题，场景化问题，个性化问题。

总结语

从行业来看，如今行业内部的羊群效应日益明显，海康威视作为业内绝对的领头羊，在智能安防领域全面发力；紧随其后的大华2020年刚刚完成内部整顿，来到了发展的抉择路口；华为的五年之约第一年将给我们什么答案；安防新三巨又能对传统安防企业造成多少竞争。2020年给我们留下了很多悬而未决的问题。相比头部企业的割据天下，对于中小安防企业而言，市场空间一降再降是不争的事实，很多解决方案的构成都离不开这些安防头部厂商的组件，随着头部企业对硬件价格的掌控越来越严，中小安防企业也迎来了突围的生死时刻。当前是新旧动能转换的重要时期，在AI、云计算等新兴技术加持下，安防应用与下游行业如应急管理、智慧园区、智慧社区、智慧养老等业务融合创新需求持续释放，共同为行业注入了持续发展的新动力。在市场认知日趋理性的驱动下，以及新技术的融合应用的日益成熟，AI产业化进程无疑将加快，未来产业的竞争将更加聚焦于解决方案、集成与运营能力。2021年，对于安防企业来说“活下去”已成企业目标，但“谋发展”仍是当下安防行业的共识。