今天道尔智控就给我们广大朋友来聊聊人工智能与安防论坛,以下9个关于人工智能安防怎么落地的观点希望能帮助到您找到想要的答案。
人工智能传统安防区别
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最佳回答人工智能预警安防平台，利用电子信息技术，进行安全防护，在通过网络与治安部门联系。改变传统的报警模式，实现在事件发生一瞬间，就能自动联系治安部门，及时阻止不法分子的犯罪行为，将损失降到最低。
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（花寒弦）分析的关于“人工智能传统安防区别”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续述说下文用户【温妤】贡献的“ai安防需要突破的瓶颈”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
ai安防需要突破的瓶颈
本文最佳回答用户：【温妤】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【人工智能与安防论坛】的相关内容！
最佳回答眼下，中国共计装有近2亿个视频监控摄像头，而具备AI能力的摄像头仅占其中的1%。
在高清监控摄像头数量与AI渗透率不断递增的情况下，由摄像头采集的图像、视频流数据，需要更强大的分析引擎对其进行分析、处理和训练。
以北京地铁站为例，北京1000多个地铁站中平均每站都有上百个摄像头，平均每个地铁站每天流通8到10万人较为常见。保守预估每个相机每天看见1万个人，再假设对比库中有1万个目标（对于公安数据库来说并不大），这个相机每天要回答的问题就是一亿零一万个！
显然，在当前各类安防项目中，依靠纯嵌入式智能DVR和NVR均无法满足严苛的计算要求。
面对万亿级AI安防市场，在技术落地成花的十字路口，所有的安防企业高管们都会面对一个终极命题：AI安防究竟需要一款怎样强大的服务器？
谈到安防服务器，X86无处不在，一直以来，它都是包括安防在内等多个行业的“宠儿”。
“眼下安防市场很多的管理平台，譬如流媒体服务器、转发服务器、主控服务器基本基于X86架构建设，它的最大优势是比较容易开发、上手比较快，大多工程师更擅长在X86架构上做研发。”
华泰科捷CEO傅剑辉告诉雷锋网，考虑到它表现不俗的性价比，X86服务器一直都是我们采购的首选。
由此，过去多年来，X86服务器也获得了全球顶尖服务器供货商的青睐。
遗憾的是，各科成绩均“达标”的 X86服务器，在如今大热的AI浪潮面前，却遇到了一些“偏科”难题。
傅剑辉透露，从安防用户实际使用角度考量，目前X86服务器应用在安防行业主要存在三大问题：
一、CPU负责逻辑运算的单元并不多，在多任务处理时效率低下。面对海量视频信息，传统X86服务器单纯以CPU为核心的数据中心部署已经不能很好地满足并行灵活计算、多变环境的计算需求，很难在安防企业级服务器市场有惊艳的表现。
“以前的视频数据只需存在后台，做少量分析即可，也就是说存储足够大就行；今天，很多客户都希望我们能够实时处理这些海量视频信息并反馈结果，而这就意味着系统需要同时做解码、做视频结构化、做识别、搜索等等，X86明显就不够用了。”
换句话说，X86可以类比手机里的功能机，它能够满足单一的通信处理需求，而AI融入的安防市场，更需要一台强大的智能手机，配备更强大的性能以适配 游戏 、图片处理等个性需求。
二、在行业出现算力不够的大背景下，很多厂商打出X86服务器加上若干GPU卡的组合拳，而这种为了单纯解决算力而“拼凑”出的方案大大增加了服务器的功耗和用户成本。
从行业采用情况看，如果涉及人脸识别等AI项目时，大部分厂商会采用GPU作为人像数据结构化的处理单元，特别是在X86服务器集群中，GPU更是成为唯一选择。
在某种程度上，GPU的确解决了部分算力不足的问题，却也存在两个致命硬伤。
一是功耗大，需依托X86架构服务器运行，不适用于更为广泛的AI方案开发； 二是成本高昂，比如采用GPU方案，折算单路人脸识别成本在万元，相较其他千元级，甚至是百元级的方案，毫无成本优势可言，这两个致命短板，也让很多企业不得不寻求新的方案。
三、由于X86更多采用的是较为开放的LinuX系统，而非封闭的AIX系统，在稳定性和可维护性上略显不足。
“未来的市场必定是数据规模和计算能力的角逐。”
浪潮商用机器有限公司产品部张琪告诉雷锋网，随着越来越多新应用的出现，传统的X86计算架构会遇到很多瓶颈，包括数据瓶颈（处理器的计算单元以多快的获取和交换数据）、计算瓶颈（单位空间内能集成多少计算能力）、延迟瓶颈、通信瓶颈。
就像设计时速30码的道路难以承载均速100码的车辆通行一样，很短时间内就可造成道路拥堵甚至瘫痪。
今天来看，面对大计算、智能化场景，谁能够最先解决算力问题，又能够更好降低功耗与成本，谁就能在AI浪潮下引领鳌头。
在张琪看来，基于POWER9的高性能服务器能够很好满足AI安防时代下的高智能需求。
从AI安防实际场景所需出发，浪潮商用机器有限公司近期推出了基于POWER9服务器，搭载UltraVision视频智能分析系统的AI视觉分析智能分析解决方案(UltraVision on Power)。
AI视觉分析解决方案可以看作一个超级高效的AI大脑，它软硬结合，能够实时、准确、智能、节能地完成包括安防在内各个行业所需的复杂性数据处理工作。
“硬”，体现在POWER9架构上，它能够提供强大的图像视频的计算处理能力。相比其他处理器，POWER9支持了PCIe4.0、NVlink2.0等新一代I/O协议，能够在AI等应用中展示出更好的应用表现。
具体来看，相比X86，其单节点视频处理路数提升近3倍，达3.8倍提升深度学习框架AI模型训练效率，1.8倍更好的加速数据库性能，IO能力提升了近5倍。
另外，执行视频和图像编解码，查询搜索任务时，整机可提供单精度56TFlops和双精度28TFlops超强算力，和比X86服务器相比，单块GPU即可提供比纯CPU服务器高30倍的推理能力。
值得一提的是，该方案独有的CAPI技术，可以将延迟降低至1/36，全面加速图像处理，同时功耗降低高达30%。
1.8倍、3.8倍、3倍、5倍、30倍，看起来不大的几个数字对于安防行业来说，都是庞大数量级的提升。
这几个数字的变化，能够将各类犯罪和严重的暴力事件的防控手段从事后介入提前到事前或事中，大大减少安全事件的发生，实现公共安全从被动防御到主动防御的业务转变。
除了POWER9提供的超强算力硬核外，在软件层面，该方案还有高重UltraVision视频智能分析技术加持，如目标检测（PD）、行人重识别（RE-ID）等多项计算机视觉技术，提升目标识别准确率高达94%。
毋庸置疑，软硬结合的AI视觉分析解决方案在实际落地过程中，能够实实在在地为用户解决AI时代下的高算力与低功耗问题。
除此之外，相比其他热门方案，该方案还有两大优势不得不提。
其一、独有的利旧能力降低客户成本。
通常来说，一般的AI视频系统想要实现某些功能必须接入具备AI技术的感知摄像头，该方案在部署过程中不需要更换原有摄像头，只需要旁路接入视频采集端，即可实现AI系统；
另外，该方案还可以兼容不同品牌、不同制式的任何摄像头；可以不改变客户原服务器等硬件架构的情况下直接部署，有效降低客户部署成本。
其二、就浪潮商用机器公司本身来说，依托其在服务器领域的引领地位，拥有强大的定制化落地能力，缩短交付周期从月到天。
该方案无论是面对大数据处理、机器学习这样的AI应用，还是软件定义存储、内存数据库这一类的开源应用都会有比较好的性能表现。
毫无疑问，专为AI、云计算、大数据等新兴应用而生的AI视觉分析解决方案在客户面对严苛业务挑战时，提供了更多元化的选择。
依托这款高性能产品，用户可以更快地部署各类智能应用，缩短安防AI应用的技术迭代周期。
与此同时，性能卓越的浪潮商用机器服务器的应用不仅限于安防行业，在互联网、金融等对安全性要求高的领域，其也可以施展拳脚。
安防之外，整个 社会 正在向规模化、自动化、智能化转型升级。其中，智能化的应用方向涵盖四大方向：前端化、云端化、平台化和行业化。
在这个升级过程中，新的平台需要有新的能力做新的认知，新的认知催生新的需求和应用。
对于包括浪潮在内的 科技 公司来说，这是一次巨大的机会，同时也是一个不小的挑战，路漫漫其修远兮，必须上下而求索。雷锋网雷锋网雷锋网
以上就是道尔智控小编解答(温妤)回答关于“ai安防需要突破的瓶颈”的答案，接下来继续为你详解用户（纳兰嫣然）回答“安防行业前景如何”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
安防行业前景如何
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最佳回答安防行业应用前景分析 物联网+AI将是未来发展趋势
物联网+AI，打开门禁市场新蓝海
经过数十年的发展，单从产品和技术的发展变化来看，不同类型的门禁控制系统在各自的应用领域均实现了不同程度的突破，也开始进入成熟稳定阶段。人工智能、大数据、物联网等先进技术的推动下，门禁市场的新商机正在不断被挖掘。
尽管人工智能(人脸识别)技术已成为当前安防行业的潮流技术，但物联网技术在安防应用依旧起着重要的信息交互和身份识别作用，并不断衍生出更多新应用。
全球安防市场规模分析预测
2016年全球安防市场规模约2376亿美元。截止到2017年，全球安防市场规模达到了2570亿美元。预计2018年全球安防市场规模将达到2758亿美元。未来安防行业市场规模将持续增长，预计到了到2022年全球安防行业市场规模预计达到3526亿美元。强劲的经济增长势头、新业务结构、城市化进程加速、中上阶层人口膨胀以及对犯罪行为增长的预期都将推动对安防产品的需求。
中国安防行业总产值分析预测
近年来在国家政策的支持下，安防产业飞速发展，政府、企业、机关、城市、社区都纷纷配合国家的安全工作部署，得益于平安城市和智慧城市的打造，安防产业始终保持高增长态势。据前瞻产业研究院发布的《安防行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2011年我国安防行业总产值已达到2300亿元。到了2014年我国安防行业总产值突破了4000亿元。2016年时我国安防行业总产值达5400亿元。截止到2017年我国安防行业总产值达到6480亿元，约占GDP比重约为0.78%。预计2018年我国安防行业总产值将达到7452亿元。
安防行业边界模糊，视频监控应用领域拓展，
在公安、交通、文教卫、能源、金融、智能楼宇等不断拓展，同时向智慧家庭、物联网、机器视觉、零售、汽车等新领域延伸。安防行业是人工智能落脚的最佳领域之一。
中国成为全球安防视频监控最核心市场
近年来，中国视频监控市场规模持续扩张，从2011年290亿元迅速增长至2016年的962亿元，年复合增长率27.1%。随着“平安城市”、“雪亮工程”的建设，以及视频监控向基层地区渗透，视频监控行业仍保持稳定增长。
截止到2017年国内视频监控行业市场规模约1124亿元， 预计到了2020 年国内视频监控行业市场规模将达到1558亿元，复合增长率约12%。
目前中国安防视频监控系统逐步升级，迎来智能化“2.0”时代。在安防“1.0”时代，同质化现象明显，市场集中度更趋向于在价格战中具备规模优势的大中型专业设备商。而智能化“2.0”时代对于视频监控将会是一个全新的时代，价格竞争将向技术竞争良性转变，产业核心竞争力转移，技术门槛提高，产业集中度将提升，相关产品将依托互联网大数据，结合人脸识别、虹膜识别等生物识别技术，满足用户在不同场景，对不同安全防范级别的要求，人工智能也将在产业中得以应用。
NB-IOT+ 安防，行业应用即将走向成熟
未来，达实信息将传统门禁一卡通继续定位于物联网门禁一卡通，也就是以物联网为核心，为智慧城市提供更多的完善的解决方案。
实现设备与设备、人与人、人与设备之间的快速通讯及数据交互。不论是RFID技术还是人脸识别技术，其解决的是人与设备之间的数据交互认证，从互联网到物联网，物联网实现了“互联网”应用的进一步延伸;进一步解决了“物联网+”安防技术的融合，形成完整的闭环。
尽管业内普遍看好NB-IOT在安防产业的发展前景，但从个人角度而言，并不完全看好NB-IOT在安防行业发展的市场发展，主要原因是，其在使用场景和应用场景存在一定的局限性
。从以往经验中，我们看到安防产品提供给企业的不仅仅是安全，更重要的是独立自主管理 ;
如不论是智慧建筑还是智慧企业，出入口安防是企业或建筑体中最主要的应用场景，如果采用了NB-IOT技术的门禁产品在数据保障中需要经过第三方移动运营商等多个环节时，有可能会降低其内部数据的安全性和无意留下的后门漏洞;在建筑大楼项目难以出现可大量复制性市场需求。所以，一旦进入某个封闭或内循环的门禁场景之中，NB-IOT技术其使用效果往往不如LoRa不受第三方管控型更加方便。
人工智能并非万能，物联网+AI安防才是核心
但人工智能企业的闯入对整个安防行业不能造成太大的冲击。尽管业内都在谈‘AI+安防’，但我认为从短期来看‘安防+AI’才能笑到最后。从大环境来看。传统安防企业较于人工智能算法型企业具有独特的丰厚经验和产品技术优势，‘安防+AI’能够快速落地并产生巨大的实际经济效益，而‘AI+安防’的应用落地速率太慢，缺少有效落地并投入到市场的产品，使得其无法对现有的安防格局造成冲击。但我们不能否定人工智能企业对安防行业的积极作用，它们打开了安防行业创新应用的大门，并在某些新的应用和新的市场中间占有一定的先导地位。
在某种特定场景下，人工智能的入局或将给传统门禁产业带来颠覆性的变化，比如人脸识别技术对传统智能卡等认证技术在某些场景的替代使用
。但人工智能并非万能，该技术的出现的确增加了用户的产品体验感，但不能完全弥补传统的门禁中的不足。也就是说，人工智能技术的发展还不能够忽略物联网技术对安防行业重要作用，其主要是对某些特定的应用需求进行补充和完善，结合物联网技术实现在安防行业互补关系，彼此不可替代或忽视
!
物联网+AI会成为未来行业发展主要趋势
而在当前的安防行业，在拥抱人工智能技术之时已逐渐忽略了物联网技术在安防行业的促进作用。尽管人工智能是安防行业的爆点话题，但在整个安防行业中，最后的落地应用还是需要‘物联网+’安防技术的进一步实现。也就是说，在可预见的未来，综合性物联网技术与人工智能技术的整合会成为未来行业发展的主要趋势。也可以这样说，新型物联网技术是人工智能技术解决方案的补充，人工智能技术是物联网技术的进一步延伸。
庆幸的是，当前的安防行业已经逐渐将‘AI+安防’和‘安防+AI’的概念模糊化，提升到一个大安防的概念之上了。也就是说，不管是‘AI+安防’和‘安防+AI’，其最终目的都是为用户提供最完美的解决方案，并进一步服务于用户，进而对整个智慧安防产业产生更大社会、经济价值。
相比于视频监控，门禁企业近几年的技术升级和产品迭代显得低调且沉稳，没有过多的概念与噱头，但这并不影响这一领域的专注者们寻求创新与突破，或纵向深化，或横向拓展，他们也正一步一个脚印，稳步开拓着新的疆土。
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全球安防龙头企业
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最佳回答在人工智能兴起之后，安防市场就成为了其全球最大的市场，也是成功落地的最主要场景之一。对于安防应用而言，智慧摄像头、智慧交通、智慧城市等概念的不断涌现，对于芯片产业催生出海量需求。那么，国内安防AI芯片领域的主要玩家及产品都有哪些呢？
安防市场有多大？
根据IDC最新发布的数据显示，2018年我国人工智能市场规模为17.6亿美元，预计2023年将达到119亿美元。而在这其中，平安城市中的安防仍然是最大的应用场景。
而这也与安防本身的特性密切相关。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。为此，安防市场也成为众多巨头以及创业公司的必争之地，例如华为。
近日，据俄罗斯国家媒体Sputnik 报道，华为将以5000万美元收购莫斯科安防技术企业Vocord，进一步完善视频监控和人脸识别技术布局。在产品方面，华为在2018年就曾发布了星像、星驰、星图、星盾、星辰五款系列化智能摄像机，与传统安防巨头正面竞争。
从细分领域来看，视频监控的市场规模占比接近安防整体市场一半。未来两年预计保持13.4%的年复合增速。
需要哪些类别芯片？
从技术角度而言，ISP 芯片(Image Signal Processing，图像信号处理)主要负责对前端摄像头所采集的原始图像信号进行处理；DVR（Digital Video Recorder，数字硬盘录像机）SoC 芯片主要用于模拟音视频的数字化、 编码压缩与存储；IPC （IP Camera，IP 摄像机）SoC芯片通常集成了嵌入式处理器（CPU）、图像信号处理（ISP）模块、视音频编码模块、网络接口模块等，具备入侵探测、人数统计、车辆逆行、丢包检测等一些简单的视频分析功能；NVR (Network Video Recorder，网络硬盘录像机) SoC 芯片 主要用于视频数据的分析与存储，功能相对单一，但由于多与 IPC 联合使用，市场增长也较快。
通常情况下，安防视频监控模拟摄像机的核心部件包括一颗图像传感器和一颗ISP芯片，安防视频监控网络摄像机的核心部件包括一颗图像传感器和一颗IPC SoC芯片。
随着5G和物联网的快速发展，对于安防行业而言，未来“云边结合”也将是最主要的趋势。在云端芯片方面，目前主要还是英特尔、英伟达、谷歌等国外企业的天下，国内企业短期内还难于取得突破。相反，在边缘侧尤其是视频处理方面，对国内企业而言是难得的机遇，国产替代正在不断深入。
主要的玩家有哪些？
对于国内企业而言，华为海思、寒武纪、云天励飞、中科曙光、国科微、 中星微、北京君正、富瀚微、景嘉微等在安防芯片领域都有布局。其中，海思布局比较完善，在IPC SoC市场占有大量份额，并且已经覆盖云端及边缘。以下为国内主要厂商在安防AI芯片领域布局情况：
华为海思
主要产品：Hi3516CV500 等、云端 AI 芯片“升腾”系列
目前，在视频编解码芯片领域海思是绝对的霸主。根据HIS统计数据，2016年海思以62%的出货占比，远超TI、NXP和Ambarella等国外企业。另外，在网络摄像机（IPC）SoC芯片市场中，海思半导体可谓一家独大。
云天励飞
主要产品：NNP100
云天励飞成立于2014年，经过短短几年的发展已成为一家提供五位一体（芯片+算法+数据+应用+服务）端到端全栈式解决方案的供应商。其“深目”方案已经被广泛应用到平安城市、智慧城市、智慧商业、无人机船车、机器人和智能制造等行业。
云天励飞在2016年完成了第一代深度学习神经网络处理器NNP100的研制，并基于FPGA载体实现商用。2018年8月，云天励飞面向嵌入式端的边缘人工智能芯片IPU 成功流片。
地平线
主要产品：旭日系列
地平线基于自主研发的边缘计算平台及领先的深度学习算法，可以实现边缘端 AI 的计算与推广，为客户提供高清人脸识别摄像机、高性能视频结构化服务器及高性能、低功耗、低成本的全栈式智慧城市解决方案。
阿里巴巴
主要产品：Ali-NPU
2018年4月，阿里巴巴宣布达摩院正在研发一款神经网络芯片–Ali-NPU。这款芯片将用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。
Ali-NPU将应用在解决图像、视频识别、云计算等商业场景的AI推理运算问题，提升运算效率、降低成本。据阿里方面透露，按照设计，阿里巴巴的Ali-NPU性能，将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过40倍。该芯片成熟后将通过阿里云提供公共服务。
依图 科技
主要产品：questcore
2019年5月，依图宣布推出其首款视觉推理AI芯片产品questcore（中文名“求索”），该款芯片采用16nm工艺，最高能提供每秒15TOPS（每秒万亿次运算）的视觉推理性能，适用于人脸识别等多种任务场景。
questcore单芯片可支持64路视频高清实时解码，支持50路视频实时解析，可支持视觉的检测、分类、识别、跟踪等任务。
景嘉微
主要产品：JM5400、 JM7200
长沙景嘉微电子股份有限公司成立于2006年4月，致力于信息探测、信息处理和信息传递领域的技术和综合应用，为客户提供高可靠、高品质的解决方案、产品和配套服务。目前是国内率先成功自主研发国产化图形处理芯片(GPU)并产业化的企业。
景美系列GPU芯片是高可靠性、高性能、低功耗的图形处理芯片，能够高效的完成图形加速功能，并提供了多种丰富的外设接口，支持外视频在图形上进行开窗、缩放、旋转以及叠加显示。
富瀚微：
主要产品：FH8856、FH8852、FH8632、FH8535、FH8538D等。
上海富瀚微电子股份有限公司成立于2004年4月，专注于视频监控芯片及解决方案，满足高速增长的数字视频监控市场对视频编解码和图像信号处理的芯片需求。
在视频监控方面，可提供高性能视频编解码SoC和图像信号处理器芯片，主要包括IPC SoC和Camera ISP两个方面。
国科微
主要产品：GK7205/GK7205S 、GK7202、GK7101、GK7102
国科微电子股份有限公司成立于2008年，长期致力于智能机顶盒、智能监控、存储、物联网等领域大规模集成电路及解决方案开发。
国科微2015年进入安防IPC领域，凭借其优秀的ISP性能、完善的系统架构、超高的系统集成度、优异的低功耗设计等高性价比优势，先后推出GK710x等系列H.264监控芯片，新一代H.265智能监控芯片GK720系列及产品解决方案，广泛应用于平安城市、智能家居、交通、金融、学校等行业级、民用消费级安防监控市场。
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安防这个行业怎么样
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最佳回答我国安防行业已发展至成熟阶段
我国安防产业萌芽于上个世纪七十年代末和八十年代初，虽然比国外发达国家起步晚了近20年，但一路发展过来也已经走过了起步阶段、初步发展阶段和高速发展阶段，目前步入成熟阶段。我国的安防产业经历了40多年的发展，从最初的只能用于一些非常重要或特殊的单位和部门，到现在应用领域大幅拓展，安防摄像头随处可见，我国安防产业发生了翻天覆地的变化，取得了巨大的进展。
2020年我国安防行业产值超8500亿元
中国安防市场发展更为迅速。在经济快速发展、国内安防需求不断增长的背景下，国内安防行业实现快速成长。据中安网数据，2020年我国安防行业总产值达到8510亿元，同比增长2.9%。
安防工程占比近6成
中国的安防市场结构日趋合理，形成了上游科研开发，中游生产制造、销售代理、施工设计，下游维修维护、报警运营、中介服务等一体的相对较为完整的安防产业链。
2020年，受疫情影响，全国安防行业总产值8510亿元，较上一年增长3%。在8510亿总产值中安防工程5100亿，安防产品2600亿，运维和服务市场810亿。与2019年相比，安防运维服务和工程市场的份额继续攀升，产品市场增速放缓，其中运维服务增长率高达22%。
近年来安防行业的工程与产品均保持增长
我国的安防工程主要是以城市安防系统建设为主，通过政府组织招投标的形式进行。近几年，在国家重大基础项目投资拉动下，有不少新建项目开工，这也为安防工程市场提供了良好的发展机会。据中安网的统计数据显示，2020年由于疫情的影响，我国安防工程建设进度减缓，全年实现总产值5100亿元，与2019年持平。
安防行业是电子信息技术重要的应用领域，近年来安防行业与人工智能、大数据、云计算、5G等技术深度融合，传统安防的边界不断拓展，智能化安防设备正加速融入智慧城市，落地智慧社区，走进智能家居，安防的应用边界不再局限在以往安全等概念上，更成为城市高效管理、社区生活服务的重要工具。
2015-2020年，我国安防产品的总产值逐年增长，但增速在2018年达到顶点后开始下滑。2020年，我国安防产品总产值达到了2600亿元，同比增加4%。
—— 数据参考前瞻产业研究院《中国安防行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
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人工智能未来的发展前景
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最佳回答人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展
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ai落地实践技巧
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最佳回答人工智能历史上经历过数次沉浮，如今再次被引爆。
从政府、学术界、企业界、投资界到创业者们，无一不将人工智能视为未来方向;而分析师和媒体从业者们的海量分析报道，更是让人工智能快速占领了每一个普通人的视听。
于是，正如历史上每一个产业的兴起，人工智能在歌舞升平的同时，也逐渐变得有些“乱花渐欲迷人眼”。
从积极的一面来看，人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，甚至将驱动第四次技术革命，创造巨大的价值。
IDC预计，全球人工智能支出到2020年将达到2758亿人民币，未来五年复合年增长率将超过50%。中国人工智能技术支出将达到325亿元，占全球整体支出的12%。
从消极的一面来看，尽管人工智能揭开了一个全新的时代，但也在不断滋生着“泡沫”，吹捧有之，跟风有之，噱头有之，近两年，数十家中美AI创业企业密集倒闭，大量AI创业项目中途夭折，不免让人感慨，人工智能是否只是“看上去很美”？
那么，人工智能的未来到底会发展成怎样？如何才能真正落地？如何才能实现规模商业化？尽管人工智能的概念的提出已经有六十余年，但理论、技术和应用、商业的结合并没有太多前人的足迹。
故而，在人工智能产业的发展中，“拓荒者”和“领头羊”的角色就显得尤为重要。
“场景驱动”是AI落地关键
在人工智能的诸多玩家中，阿里巴巴已经正在努力成为这一角色。对于AI的未来，阿里已经有了清晰的认知，以及与众不同的AI发展路径。
12月20日，在云栖大会·北京峰会上，阿里云总裁胡晓明提出了“AI for Industries”(产业AI)的理念：人工智能不应仅仅是实验室里的、PPT里的“概念上的AI”，更应是“产业AI”。
胡晓明表示，“产业AI”的提出，是基于阿里巴巴对人工智能的三个判断：
“第一，必须要有场景驱动，我们在解决什么问题，为这个社会的成本降低了多少，效率提高了多少;第二，在人工智能背后是否是有足够的数据来驱动AI能力的提升;第三，是否有足够的计算能力支撑我们的算法、深度学习;只有三个场景同时具备的前提下，人工智能才会有价值”。
阿里将“场景驱动”放在了首位，这正是阿里“产业AI”战略的核心，也是阿里独特的AI发展路径，更是阿里能够将AI实现落地的独家秘笈。
和很多企业和机构的做法不同，阿里的AI旅程并不是从实验室中的研究和讨论开始，而是反其道行之，从基础业务部门开始推动，让AI从日常场景中“长出来”。
例如，手机淘宝中能够让用户通过拍照的方式实现“以图搜图”的“拍立淘”功能，就是源于电商场景，之后通过解决一个个的技术问题，最终形成成熟的AI解决方案。
电商平台为阿里提供了AI生长的优良土壤。大量消费者普遍的、或者个性化的需求造就了不同的应用场景;海量数据为AI提供了充足的“原料”;而阿里云强大的计算能力则成为了AI实现的加速器。三要素齐备，阿里得以让人工智能快速发挥出价值。
事实证明，阿里选择的这条“自下而上”、“从场景中来”、“再到场景中去”的产业AI路径方向正确，并行之有效，推动了AI技术在行业应用场景中的真正落地。
“双11”当天，机器人客服“阿里小蜜”承担了95%的客服咨询;机器智能推荐系统生成了超过567亿个专属货架;AI设计师“鲁班”在双11期间设计了4.1亿张商品海报;而阿里华北数据中心运维机器人接替了运维人员30%的重复性工作。
不仅在零售领域，阿里“产业AI”布局已经覆盖城市、金融、司法、农业、教育、航空、工业、安全、环境、医疗十大垂直领域，并已相继开花结果，目标以AI技术对垂直产业进行全局重塑。
例如，在金融领域，阿里通过云计算和智能算法，将南京银行申请贷款过程中的人工视频验证减少54%;在工业领域，阿里云ET工业大脑帮助天合光能将电池A品率提升7%;在智慧城市领域，阿里云ET城市大脑在杭州接管了128个路口的红绿灯，通过对视频等数据的全量分析来优化道路运营和效率，在试点区域的道路上通行时间减少了15.3%。
在胡晓明看来，过去每一次产业革命都是技术与产业的深度融合，从而引发经济和社会变革，AI也不例外。未来AI要深入各行各业，去解决生活、生产和社会环境中遇到的棘手问题，这样才能引领真正的产业革命。
通过“产业AI”布局，阿里正在这条“产业与AI深度结合”的路上渐行渐远。
“ET大脑”让行业共享AI红利
一年前，阿里云发布了人工智能ET，全面整合了阿里巴巴的语音、图像、人脸、自然语言理解等能力。在12月20日的云栖大会·北京峰会上，阿里云正式推出整合城市管理、工业优化、辅助医疗、环境治理、航空调度等全局能力为一体的ET大脑，将ET从单点的技能升级为具备全局智能的ET大脑，全面布局产业AI。
ET大脑LOGO
据阿里云机器智能首席科学家闵万里介绍，ET大脑的核心能力是“量子拓扑”，其诞生主线要追溯到1905年爱因斯坦发布的关于布朗运动的论文：“从一个巨大的网络上，怎么样从这些传播的表象上找到它最核心的路径？而这一点恰恰是ET大脑最核心的一个能力，也是与众不同的能力。”
闵万里表示，相较于其他AI产品，阿里云ET大脑将AI技术、云计算大数据能力与垂直领域行业知识相结合，基于类脑神经元网络物理架构及模糊认知反演理论，实现从单点智能到多体智能的技术跨越，打造出具备多维感知、全局洞察、实时决策、持续进化等类脑认知能力的超级智能体。
ET大脑的发布，意味着阿里云的AI能力已经从单点技术进化到面向垂直行业的全局能力，在过去的一年中，ET大脑在城市、工业、医疗等领域获得大量实践，量变引发质变，进而能够升级为各行业的“大脑”。闵万里表示，ET大脑将被设定为一个开放的生态，让创业公司、开发者和行业公司一起来分享技术的红利。
除了ET大脑，阿里云在云栖大会·北京峰会上还发布了ET航空大脑，用运筹优化、机器学习等人工智能方法分配停机位，预计每天调度1700架次航班乘客节省5000个小时，大大提高航班中转效率，从而降低延误率。
据闵万里介绍，为机场提供停机位的智能调度只是ET航空大脑的功能之一，航空大脑还希望深入航空的其他场景。此前，阿里云天池平台曾联合厦门航空、白云机场启动智慧航空AI大赛，向全球工程师发出邀请，用智能算法解决航空场景下的问题。未来，ET航空大脑将继续为航班智能恢复、机场地勤人员调度、航空公司航线规划等提供人工智能解决方案，打造智慧航空。
在云栖大会·北京峰会上，阿里云还宣布推出具备智能风控、千人千面、关系网络、智能客服等能力的智能决策金融方案——ET金融大脑。
据阿里云金融事业部总经理徐敏介绍，ET金融大脑可辅助银行、证券、保险等金融机构实现对贷款、征信、保险等业务的智能决策及风控监管，可大幅降低资损率，提高信用卡等预测准确率，促进金融机构在互联网消费金融、中小微企业金融服务等普惠金融方面的探索。
如今，ET金融大脑已经在南京银行、浙商银行、广发银行等金融机构得到应用，在智能风控、“千人千面”的金融服务、开拓“新金融”商业模式中大显身手。
推落地促生态，让AI“普惠”大众
从《终结者》、《黑客帝国》到《西部世界》，人类表达了对于人工智能的隐忧，未来，人工智能是否将代替人类？MIT人类动力学实验室主任、《智慧社会》的作者Alex Pentland曾经指出，其实我们要忧虑的并非是全球化人工智能本身，而是它的幕后操纵者。
人工智能是人类创造的工具。如今，业界更乐于将人工智能定位于“增强智能”，其目标不是为了代替人类，而是增强人类的能力，为人类生产生活服务。故而，人工智能不应被封闭在实验室之中，而是要与人类生产生活紧密结合，普惠大众。
阿里所提倡的“产业AI”，正是一种将其AI能力开放，普惠大众的做法。阿里AI能力相继在城市、工业、汽车、零售、金融、家居、航空等领域落地，在破解行业难题的同时，也切实为普通消费者的生活带来了改变，让消费者切实能够从AI中获益。
阿里也正在通过开放合作，让AI能力惠及更多的行业和消费者。
在云栖大会·北京峰会上，阿里云和中国电信在安全领域展开合作，双方将于明年共同推出定制化DDoS防护服务，为中小企业提供普惠安全;新华书店携手阿里云，布局智慧书店，在消费侧与顾客建立紧密连接，打造全新的“悦读生活”理念，满足消费者多元化、个性化的需求。
同时，阿里云同隆平高科、中信云宣布达成战略合作，计划将ET大脑推进到农业领域，主要用于筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产预测。阿里云与宝马中国正式对外宣布，双方将基于物联网，为宝马车主提供从家到车的一站式无缝连接的远程服务，实现查询汽车实时状态以及远程控制车辆的智能生活。
除了将AI技术和行业深入结合，普惠大众，阿里还在积极参与人工智能生态的建设和人才的培养，推动人工智能在中国的加速落地。
在云栖大会·北京峰会上，阿里云联合掌通家园、贝聊、智慧树、小蚁科技、得图等厂商发布了“AI视觉守护联盟”，希望将人工智能、视频技术和工业、农业、教育等行业深度结合。
阿里云深度融入了国家大数据战略，包括深度参与两个由政府发起的大数据国家工程实验室;阿里云“天池”大数据平台已经聚集了超过11万名开发者;阿里亦已和307所中国大学开启了普惠计划，将云计算、大数据、人工智能等新技术带进高校，培养人才。
综上，中国人工智能的发展和落地，既需要“拓荒者”和“领头羊”，也需要整个生态的繁荣和健康发展。在这个过程中，阿里及其所布局的“产业AI”，都扮演了关键的角色。
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（东城男孩）解答的关于“ai落地实践技巧”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续解惑下文用户【雯端】回答的“安防行业发展前景预测”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
安防行业发展前景预测
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最佳回答近年来，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，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%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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人工智能落地安防的三个必然性
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最佳回答在安防行业内，目前人工智能算法使用最多的还是在视频图像领域，因为传统安防企业的产品都是与视频图像相关。但对于公安等业务应用来说，视频图像只是一小部分，公安应用还需要网络信息、通信信息、社交信息等等。将来安防行业还需要以视频图像信息为基础，打通各种异构信息，在海量异构信息的基础上，充分发挥机器学习、数据分析与挖掘等各种人工智能算法的优势，为安防行业创造更多价值。
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