作為“十四五”的開局之年，2021又將開始起航。在過去的五年裏，中國在經濟、文化和其他方面都取得了巨大的進步。科技水平也在不斷提高。在這方面，視頻監控系統以其科技化、智能化的特點成功地實現了社會治安的防禦保護。同時，視頻監控系統也完成了從“看得見”到“看得清”再到“看得懂”的科技發展，成功打開了智能安防的大門。
AI技術為何落地視頻監控？
在人工智能、5G、IoT突破性融合的趨勢下，各地加快智慧城市建設，深化城市安全。利用深度學習技術理解視頻內容，使得安防領域成為人工智能技術最大的應用場景之壹。安防被視為下壹個即將爆發的市場，是現階段中國人工智能直接產生收入最多的行業。未來每壹個新相機的背後，都是AI大有可為，預計到2022年整個市場將達到萬億規模。
安防領域壹直被認為是人工智能技術最好的行業之壹。這主要是由於安防本身的兩個特點:壹是以視頻技術為核心的安防行業擁有大量的數據源，完全可以滿足人工智能對算法模型訓練的要求；其次，安防行業事前預防、事中響應、事後追溯的訴求，完全符合人工智能的技術邏輯。
從目前的市場情況來看，鑒於安全領域巨大的市場規模和可觀的營收利潤前景，剛剛成為眾多AI巨頭和創業公司的必爭之地。
目前全行業上下遊環節的參與者包括:上遊，包括視頻算法提供商、芯片廠商、圖像傳感器、鏡頭模組等核心元器件；中遊包括硬件供應商、軟件服務商、系統集成商、運營服務商；下遊，面向終端行業應用，涉及政府、工業、民用等領域，涵蓋家庭、公安、交通、金融、學校、門禁等方向。
趨勢之壹:艾中泰
“眾泰”的詞源是活躍在IT和互聯網行業的專業概念。進入智能安防行業和系統框架後，本質上和作為安防行業前提的大數據基礎雲平臺是壹個概念。以天地葉巍為首的領先安全公司壹直在實踐“AI在臺”戰略，並推出了自己的中間平臺架構。在他們看來，中間平臺架構的構建可以更好地打通各種產品的數據和前端服務，更直觀地體現除前端和應用之外的基礎設施在安全行業的重要性，實現數據和應用的分離，支撐業務應用的快速發展，提高企業內部業務線之間的協作效率。
AI開放中間平臺的主要功能是為上層應用平臺提供開放、聚合的智能分析計算能力和標準應用接口，包括算法服務能力、視頻支持能力、數據存儲能力、服務資源能力、場景應用能力。為了降低開發者使用AI開放平臺的門檻，大多可以提供免費的公共硬件資源、標準規範的開發語言和快捷易用的操作方法。壹些有經驗的開發者，只要提供大量的樣本，就可以通過AI開放平臺對自己的應用需求進行優化和改進。基於AI開放平臺，企業可以選擇聚焦核心技術突破，針對特定應用場景進行圖像分析和訓練標註，也可以選擇與AI生態夥伴合作，基於第三方成熟優秀的AI技術聚焦用戶的業務應用。目前軟件算法的開源優化和芯片計算能力的快速提升，使得人工智能形成了壹個真正開放的龐大生態。AI安全平臺的推出，也為安全企業和AI企業的快速普及，加速技術孵化進化，鼓勵行業應用創新，拓展商業布局提供了重要的技術支撐。
以天地葉巍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攝像頭，雲端產品主要是人臉識別比對服務器、圖像結構化分析服務器和行為分析服務服務器。集成在前端產品和雲產品中的算法可以不斷升級優化，也可以根據客戶的特殊需求進行定制。原因是基於AI開放平臺，算法分析和業務應用是獨立的。通過標準統壹的接口，合作夥伴可以專註於各自的領域，結合行業的具體應用需求和所承載的硬件資源，實現靈活快速的優化配置，為不同行業、不同場景提供最佳性價比的組合方案。
第二個趨勢:數據融合
視頻監控服務是典型的數據依賴型服務，靠數據說話。可以說，大數據和視頻監控服務有著天然的結合。典型的網絡視頻監控數據存儲模式是溪流匯聚成河流再匯聚成水庫的蓄水模式。增加溪流數量和水量是水庫蓄水量的保證，但傳統方式增加蓄水量會增加水庫的建設成本和蓄水安全要求。而采用分布式蓄水模式，在河流中遊建立多個中間水庫，不僅可以降低主水庫蓄水壓力和成本，還可以提高附近的用水效率。在大數據技術的支持下，網絡視頻監控數據存儲模式可以轉向分布式數據存儲系統，提供壹種高效、安全、廉價的存儲方式。在視頻監控業務中，錯誤、遺漏和來不及觀看是常見的麻煩。大數據監控圖像的回溯給很多安全監控管理者帶來了生理和心理上的雙重挑戰。在大量人力投入的治安案件追查中，我們經常會聽到“見了就吐”、“見了就頭暈”之類的無奈和感嘆。可想而知，壹般零售行業和金融行業的視頻監控圖像追溯難度更大。當視頻監控大數據的趨勢已經到來，依靠人眼檢索和查看所有視頻圖像數據是不現實的。通過大數據技術，實現視頻圖像的模糊查詢、快速檢索和精確定位，讓觀看變得簡單而迫在眉睫。在視頻監控業務中，看只是信息收集的方式之壹，使用才是業務應用的基礎。視頻監控業務的效率已經成為阻礙行業發展的關鍵瓶頸。隨著視頻監控攝像機覆蓋範圍和密度的不斷增加，視頻圖像數據量呈指數級增長，而視頻監控數據的效率卻在下降。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服務不斷湧現，正在努力突破視頻監控效率低、商業價值不高的瓶頸。通過大數據技術，進壹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，是用好視頻監控的金鑰匙。
大數據視頻架構是壹項革命性的技術，特別是在實時智能分析和數據挖掘方面，使得視頻監控從人工采樣進步到高效的預警和事後分析，實現智能的信息分析和預測，給視頻監控領域的業務帶來了深刻的變革。在平安城市領域，實時采集、綜合分析各類治安數據和資料，為執法人員快速準確反應提供科學依據:比如實時獲取同壹區域的現場視頻、犯罪嫌疑人記錄和類似案件資料；進行地理、時間、空間的對比分析，揭示其犯罪模式和行為模式；追蹤嫌疑人及其車輛的位置等。指揮員還可以參考各種數據，對不同來源的信息進行綜合分析，做出指揮圖；在智能交通行業，很容易監控攝像頭覆蓋範圍內所有車輛的行駛狀態和軌跡，快速分析是否違規。通過對海量交通數據的對比、分析和判斷，實現指定車輛行駛路徑和判斷道路擁堵的功能。在公共雲服務領域，可以實現基於大數據的視頻監控雲服務，讓攝像頭只通過互聯網就可以接入雲端的視頻監控托管服務。通過快速智能地分析部署在雲端的大數據，可以為小型企業、零售店、餐廳和酒店提供實時監控視頻和潛在風險管理，甚至可以收費提供基於視頻內容的分析報告，如每天的客戶數量和平均排隊長度，從而創造出壹種新的商業模式。
第三個趨勢:產品是解決方案
對於人工智能的產業應用來說，算法、芯片和大量的數據訓練的確是發展的重要因素，但技術和應用場景能否有效結合，形成切實可行的整體解決方案，才是決定產業發展的核心因素。AI安全被普遍認為前景廣闊，但發展現狀的碎片化也是* * *學問。壹方面，安防行業對AI的需求非常強烈。另壹方面，AI的落地過程艱難而緩慢。目前安防行業主要是人臉識別、車牌識別等單點AI應用，但每個場景、場所的要求都不壹樣。隨著“智能+”進入更加細分的場景，新的場景提出了更多的需求，這些需求往往需要跨領域的能力。當今社會高速發展，除了單壹的人臉識別模塊，客戶還需要多種功能的疊加，如人車相關的事件分析、人臉-人相關檢索、全景多鏡多任務協作等。，甚至同壹個人臉識別在公安、出入口、零售、交管等不同場景有不同的應用方式。
所以安防場景+AI碎片化成倍增長，最終必然的結果是產品就是解決方案。視頻監控的前後端產品必須自成體系，自成體系，解決用戶的碎片化問題，場景化問題，個性化問題。
概要語言
從行業來看，行業內的羊群效應日益明顯。海康威視作為行業的絕對領導者，在智能安防領域全面發力；緊隨其後的大華，2020年剛剛完成內部整改，來到發展的十字路口；五年第壹年，華為會給我們什麽答案？安防新三巨頭能對傳統安防企業造成多大的競爭？2020年留給我們許多未解決的問題。相對於頭部企業的割據，對於中小型安防企業來說，市場空間再次下降是不爭的事實。許多解決方案都離不開這些安全頭制造商的組件。隨著頭部企業對硬件價格的管控越來越嚴格，中小安防企業也迎來了突圍的生死關頭。當前是新舊動能轉換的重要時期。在AI、雲計算等新興技術的加持下，安防應用與應急管理、智慧園區、智慧社區、智慧養老等下遊行業的融合創新需求持續釋放，為行業註入了新的動力。在日益理性的市場認知和日益成熟的新技術集成應用的推動下，AI產業化的進程無疑將會加快，未來行業的競爭將更加聚焦於解決方案、集成和運營能力。2021對於安防企業來說，“求生存”已經成為企業目標，但是“求發展”仍然是當前安防行業的學問。