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2020年展望:多技術深度融合下 安防“裂變”

指揮調度網    2019-12-26  來源:數字音視工程網  字體【
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   這一波由感知智能帶領的人工智能浪潮,突破了安防產業通向智能安防的天花板,同時催生了安防市場巨大的潛在發展空間,而“AI+安防”也順其自然成為各安防參與企業的重要戰略方向。人工智能、 物聯網等技術給產業帶來的影響力將比互聯網更大,未來,隨著AI技術的日益成熟,以及和其他技術的深度融合應用,安防產業發展也將發生變化。

  近年來,在平安城市、天網工程以及雪亮工程的推動下,安防產業市場規模一直保持著高速增長態勢。而且,隨著人工智能、物聯網、云計算技術與超高清、熱成像、低照度、全景監控等傳統安防技術的融合應用,以及行業用戶業務對智能技術需求的不斷增長,安防市場規模將得到進一步加速發展。根據中國安全防范產品行業協會和中商產業研究院整理的《2010-2020年中國安防行業總收入情況》統計表數據可知,2018年中國安防行業總收入(安防產品、安防工程和安防運營服務及其他)超過6000億元,年均增長14.4%,到2020年行業經濟總收入將達到8,000億元左右。

  2020年,全球貿易戰和經濟增長減緩態勢帶來的影響將持續,但我們認為,新技術與產業融合需求的持續強勁,以及安防企業利用AI生態力量共同推動下,安防市場依然能夠在經濟大環境不佳的情況下得到穩定增長。而人工智能賦能下,安防市場逐漸從網絡化、數字化向高清化、智能化轉變,在這個過程中,整個產業的競爭戰場、安防邊界、市場機會以及發展趨勢也將發生改變。

  技術和產業融合“主軸”不斷深化

  2018年之前,大部分企業特別是AI企業,對于“AI+安防”的態度較為浮躁,主要側重于單純技術性能表現以及融資額度的比拼,真正落地的AI產品較少。進入2018年后,安防市場的碎片化、場景化的業務特征,使得企業逐漸將主要精力投放到AI技術和產業融合上面,場景、方案、落地成為安防參與企業的重點關鍵詞。到2019年,經過企業一年的深耕細作,安防行業與AI相關的產品和技術日益成熟,人工智能針對碎片化場景的個性化應用越來越多。

  未來,人工智能發展的三駕馬車依然是算力、算法和數據,而驅動“AI+安防”的因素則包括算力、算法、數據、方案、工程和服務,將技術和產業有效結合起來,形成切實可行的整體解決方案,才是行業發展的核心因素。無論安防產業趨勢如何變化,技術如何演進,技術和產業融合的“主軸”不會變,企業所有的動作都將圍繞這個主軸而發生。我們認為, 2020年AI技術和產業融合將得到進一步深化發展,主要來自以下兩個因素的推動:

  一,AI技術泛化能力越來越強。2019年,多算法倉庫以及算力按需調度的相關概念萌生,并且有部分企業已經有具體的落地實踐案例。具體來講,多算法倉庫即是能夠根據業務場景,靈活選擇適合的智能算法,而算力也能根據需求進行調度,不僅高效利用算力資源,而且大大增加了AI技術的泛化能力,使得技術和產業融合將進一步深化。可以預見的是,2020年及未來,這種技術能力無疑將得以逐漸大規模延展。

  二,感知應用漸上升至認知智能應用。一直以來,人工智能在安防行業的應用主要集中在視頻智能分析領域,雖然當前不少企業的AI解決方案中,知識圖譜也成為其中的一環,但就目前發展階段來看,安防企業的AI能力仍然是側重于前端感知智能數據的構建和全息化視頻解析能力的提升。未來,圍繞知識圖譜和業務縱深的認知智能將成為企業的發展重點。認知智能將大大助力于前端視頻數據的應用價值發揮,從而進一步深化技術和產業的融合能力。

  數據為王 大數據分析將成新競爭點

  IHS Markit數據顯示,到2019年,全球僅監控攝像機每天產生的數據量就會達到2500PB。加上交通管理、接入控制、公共交通等所產生的數據,無疑,城市面臨的數據量十分龐大。IDC預測,到2025年,全球累計的數據量將從2018年的33 ZB(33萬億千兆字節)增長到175 ZB。而大數據的價值對于安防產業發展的意義不言而喻。

  現階段,基于前端數據的視頻智能分析在安防產業的應用已經日漸成熟。但是,所謂的機器智能包括感知、理解、分析、決策和行動,視頻智能分析只是感知智能環節。智能決策和行動作為重要的AI技術,實際上在互聯網企業已經有一些成功應用,未來在安防行業也將成為一種重點。企業通過數據治理技術,將高質量的多模態、多維度、全場景、全時空的感知數據進行融合貫通,并與具體業務數據進行關聯建模,通過對知識多維度分析和推理,建立起數據驅動的大AI體系,能夠實現視頻數據的深度應用,更好的推動安防產業的快速發展。

  另外,從業務需求層面來看,精細化城市治理以及公安跨警種實戰,都對時空大數據分析提出更高的要求。隨著海量視頻數據維度的日趨豐富化,產業場景應用對大數據分析和服務的需求也更加迫切。當前一些安全實戰企業,已經陸續開始向大數據智能應用轉型,將大數據技術與業務場景高度融合,深度挖掘數據背后的潛在應用價值。在整個大數據產業鏈服務里面,如何基于多維度的信息去構建數據認知的能力,實現系統自我決策和判斷,是人工智能應用的高階段。2020年,大數據分析將成安防企業新的競爭戰場,不過,目前對于企業來講,無論是技術研發還是相關業務探索都任重道遠。

  強化 AIoT 中小企業市場成待挖“礦場”

  一直以來,安全防范是視頻 監控設備的基礎功能屬性。隨著AIoT時代的到來,視頻監控設備作為物聯網視覺感知系統的屬性將不斷被加強,同時,智能監控設備的AIoT化,將促使安防行業的邊界不斷跳出傳統領域版圖,由此一個更為廣闊的AIoT市場將被開啟,而整個市場的容量增加也會給每個企業帶來新機會。實際上,很多安防企業早已經開始向AIoT領域滲透。這些企業已經不再拘泥于深耕傳統安防領域,而是延展到更為廣泛的行業智慧應用領域。

  相對于傳統安防市場,AIoT市場更是一個高度場景化的復雜市場,碎化片、長尾化屬性更加明顯,差異性需求更加強烈。首先是AIoT市場所涉及的物聯設備數據資源更為復雜且多變,而且細分行業也十分眾多,比如園區、零售、金融、能源、學校、家庭、社區等。同時,人工智能技術應用也將越來越多地延伸至這些細分的AIoT場景。作為安防企業,未來的努力方向是,跳出傳統安防思維,通過構建AI通用引擎能力并按需求輸送到各應用層,通過可定義的軟件滿足用AIoT場景用戶的差異化需求。

  此外,值得一提的是,在AI賦能安防產業方面,公共安全、交通行業已經非常成熟,競爭也激烈,因此,隨著非交通及公共安全的客戶需求不斷涌現,中小型企業市場將成為安防企業待深挖的“礦場”。從整體市場趨勢來看, 2020年AI應用落地的數量將是遞增的,但中高端的公安、交通等的安全防范市場的增長速度或許有所放緩,而中小型企業市場無疑將迎來新的發展機會。

  AI生態開放 將加速AI普惠時代到來

  雖然,近兩年“AI+安防”取得一些落地成果,但現階段來看,人工智能落地應用還處于早期階段,而且AI和安防產業的融合應用還面臨著部署成本過高、場景碎片化、AI人才資源匱乏等諸多難題。因此,如何降低客戶的AI應用成本以及部署難度,是當前安防企業落地人工智能時面臨的重大挑戰。在此發展趨勢下,AI開放生態平臺應運而生,這種通過開放底層技術能力賦能產業的平臺,在某種程度上能夠解決AI落地的一些瓶頸。


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