2018人工智能安防六大发展趋势展望

近年来，从国家安全的保障、大型国事活动和集体活动的安全防护，到交通、金融、能源、平安城市的安全守护，再到工业自动化、生产智能化的深度应用以及社区、家庭生活的安全、便捷服务，安防行业正在越来越多的展现在世人面前，改变着人们生活的方方面面。

在此背景下，企业们必须走一步看百步，了然新技术下产业的未来走势，而这都将决定着公司产品的周期、产业竞争的最后胜败。藉由此，雷锋网总结、展望2018年安防产业六大发展趋势，以飨读者。(仅作讨论)

一、专用芯片革新，AI落地安防更加迅速

1.76亿台，这是中国截至目前视频监控摄像头的保有量。

在“平安城市”等国家重大安防项目的推动下，“天网”工程顺利铺开，从城市蔓延至农村。与此同时，面对由于海量摄像头而产生的兆级视频数据量，人们无所适从。

AI的“进驻”让这些问题都迎刃而解。它能够将视频图像内容转化成清晰表达目标属性的结构化数据，然后通过深度学习算法进行智能化分析，有效提高数据处理效率、进行数据深度挖掘。

尽管AI在处理海量数据上更加“得心应手”，但它的“身价”也让一个一个摄像头卖出去的安防厂商高攀不起。大华股份董事长傅利泉曾公开表示，价格是AI技术落地安防行业的最大阻碍之一。

这一观点也得到了众多安防高管的认同。他们透露说，一个普通摄像头加装人脸识别等功能，成本上升3000元。比如海康威视“深眸”应用的NVIDIA 的Jetson TX1 芯片，市面售价在3000 元以上，一台“深眸”成品均价在5000元左右，而一台普通的IPC才1000元左右。

从这来看，围绕AI落地安防是否顺利的重要因素之一就是：AI芯片的高成本。

芯片在很大程度上决定着安防系统的整体功能、技术指标、稳定性、能耗、成本等。过去几十年，芯片算力层面的角逐与中国厂商无关，被国外几大厂商“垄断”，技术的诱逼下，包括海康威视、大华股份、宇视科技等安防巨头都与英伟达、英特尔等芯片商保持紧密联系。

而到了2018年，这一“垄断”局势也许会有所改善。

如今，中国厂商围绕AI芯片的研发都在紧锣密鼓地进行着，除了英伟达的通用GPU之外，目前已有针对安防行业开发的智能芯片，如深鉴科技的DPU 芯片(FPGA)、寒武纪的AI 服务器芯片(ASIC)等;此外，国内以计算机视觉技术起家的公司中，如商汤科技、Face++、云从、依图等公司也凭借自身的技术积累向下游芯片环节延伸。

从这来看，2018年适用于智能摄像头的嵌入式AI 芯片价格有望降低，进而提高智能摄像头渗透率。当然，这一点国外芯片厂商肯定也已意识到，也许明年的战场将会从今年的国内算法大战迁移至明年的国际算力大战。

二、“云边结合”将成安防智能化的主流选择

回到第一点，由于AI芯片价格不菲，受制于成本因素，以往来看，安防厂商较多采用后端智能方案，通过后端智能NVR实现特征提取、人员检索等功能。

但从长远来看，云边融合是必然趋势。今年深圳安博会期间，海康威视总裁胡扬忠就曾公开表示，将AI算力注入边缘，赋能边缘智能是大势所趋，通过统一调度IPC、NVR等分散式的智能设备资源，在数据源头就近提供以视频为核心感知数据，实时预处理、存与传等服务，在提升业务敏捷性、实时性和系统可靠性同时，分摊海量数据给中心节点带来的并发压力。

摄像头传输的是7*24 小时不间断的实时视频流，前端摄像头数量达到一定规模时，对传输和存储的压力巨大。而在前端抓拍+后端智能模式下，传输的是图片流，仅在有人脸抓拍图片的情况下才需要占用带宽，极大地节省了带宽和存储资源;

另外，由于云边结合的原理是将智能算法前置，通过边缘计算，将人脸识别等应用的抓图的压力分摊到前端，解放中心的计算资源。

据依图科技业务发展副总裁罗忆透露，前端智能的设计思路是之前网络通信宽带受限的情况下，厂商为了节约带宽，只能将视频压缩传送，而在这个过程中，信息一定是受损的。于客户而言，如果带宽足够、传输成本足够低，最合理的方案是在原视频中把需要的要素(结构化视频)抓取出来然后传输回来。

值得注意的是，如今云边结合还未形成最优方案，这是一个值得去思考的方向。

三、数字视网膜对城市大脑的升级

现阶段，通过监控摄像头让城市变得更智慧，不仅仅是单一的视频检索和计算机视觉问题，而是在面临海量信息和突发事件时，能否能迅速做出反应、能否降低计算量、能否有效识别和检索等一系列庞大的系统工程。

现有视频监控体系的弊病，使得很多复杂任务无法完成，即便是人工智能大规模渗入后，需求方也往往为了一些特殊目的才加特定的智能摄像头和处理系统。

有些专用摄像头只是用来识别车牌号，有些摄像头只用来识别人脸，这种打补丁式的方法实际会带来很多问题，我们把它叫做“一对一模式”。

于是数字视网膜应运而出。

承载数字视网膜的摄像头需做两件事：首先做好编码;其次为后面的识别，提取出所需的信息。数字视网膜与人的眼睛既具有影像重构(精细编码视觉内容)，又具备特征提取(面向识别理解)的功能。数字视网膜最终如何实现?

原则上这一部分把高效、监控视频编码(视频特征的紧凑表达)和特征集合起来紧凑地给它表达出来。有了这些后，把它应用在其中，传输到云端，从而拥有了数字视网膜功能。

整个数字视网膜实际上包含了三种核心技术：基于背景模型的场景视频编码、视频特征的紧凑表达、视频编码与特征编码的联合优化。

未来当一对一模式变成一对多模式，与此同时，一对多模式中的技术标准就位后，可以把该技术标准进一步优化，然后嵌入在产品里中尽快地实践和应用，使得城市将更容易治理。

四、安防C端市场潜力开始释放

“安防C端市场的爆发点到了!”，这句话在过去几年间已经被提及了不知多少遍。而自2018年开始，这一市场也许真的开始热起来了，几大原因将会促发这一市场的逐渐升温：

智能手机的普及和通信网络升级完成，为基于移动互联网的民用安防系统提供了发展的土壤;

除了海康、大华、东方网力等安防企业，360、小米、百度等巨头也参与其中，推出家用摄像头产品;

90后已经逐渐成为社会的中坚力量，这个群体是中国最早一批易接受互联网新兴事物的群体;

价格瓶颈被打破，AI进一步成熟落地

在这其中，第四点最为重要，以往的家居摄像头只是一个“摄像头”，除了作监控用，附加功能不多，产品价值得不到有效释放。而AI的加载，能够通过摄像头进行分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理，又能在异常情况发生时作出及时反应。

通过智能分析，同时借助人脸识别、红外感测等技术，家庭端安防产品逐步从单纯的安全功能迈向消费对象的向个人价值的满足和分享方向发展，除了安全监控之外，还可以为用户提供老人看护、婴幼儿看护、宠物看护等服务，社区、幼儿园、养老院等均成为重要应用场景。

除此之外，应用于商铺等场景，还可以进行实时客流统计、广告推送、即时视频分享等功能，推动传统门店转型升级。

“AI是未来的发展方向，是不可阻挡的，大华乐橙在这块会全身心的投入。未来民用安防产品的AI化要做的足够轻量化、易用、便宜。” 大华乐橙业务总监王延波告诉雷锋网，其实民用市场和行业市场的技术是通的，只是对技术的展现形式不同，很多的行业技术都可以应用到民用的市场。

五、从“看清”向“看懂”进化

随着上文提到的算法能力、芯片性能的进一步加强，除了后期智能化，事前的预判、分析能力也将成为安防市场下一步的刚需点所在。

大华股份行业业务部总经理胡明舒提到，AI的出现，极大提升了传统安防行业的工作效率、重塑了行业业务模式。未来，视频监控摄像头除了要“看清”之外，安防人正努力让它们能够“看懂”世界，这也意味着，视频监控不再是呆若木鸡的摄像头，而是一个能看懂、会思考的智能助手。

通过对图像智能的理解，摄像头可以看懂视频里面的每个人、每辆车，然后对人跟车进行特征识别，采集数据;得到数据之后，然后再做下一步的数据预测。

以人脸为例，目前人脸已经能够满足最基本、最核心的布控业务。下一步将进行人脸技战法的应用，将人脸信息采集、预警、检索，做基于人像的情报预警系统。对布控范围内的人进行图像分析、出行规律分析，全智能不仅要覆盖图像智能AI，更要覆盖一些核心的应用场景。

除此之外，还可以对人的体态、动作做基于人体的视频智能分析，产生更加丰富的业务场景，来改变整个警务应用的作业模式。

安防行业的核心部分是视频监控，过去的智能分析应用更多体现在简单的告警、抓拍信息等方面。而用户正真想要的是感知型智能分析设备，是相当于物联网中的一个个视觉传感器，识别出监控画面中的内容，并对其进行语义描述和最佳图片抓拍，然后通过云端计算平台进行分析，代替人们做出思考和判断。

六、安防市场竞争进一步加剧

过去的十几年，安防行业的竞争可谓激烈。

安防市场在经历前期的价格战以及并购整合以后，市场竞争局势逐渐明朗，大型企业快速崛起，小型企业的生存空间被进一步压缩。而到了2018年，市场“马太效应”将进一步凸显。诺大的安防行业的分属也许就取决于几家巨头、新秀之间的竞争。

根据IHS发布的《2016全球CCTV与视频监控设备市场研究报告》，2016年海康威视、大华股份稳坐视频业务市场占有率前两名，宇视科技排名第三位，市场份额为第四名的2倍以上。

但商场中残酷的“二元法则”让人们只会记得住某个行业中的前两名，深知其中利害关系的宇视科技今年11月7号拥入千方科技怀抱，引入资本全面进击。

而这一动作，也许正是2018年竞争全面打响的信号。

除此之外，包括商汤、旷视、依图等AI新秀，不出意外明年也会撸起袖子加油干，而这就意味着，安防市场的竞争除了传统安企，“闯入者”也会让这个市场更加红艳。有某安防公司高管向雷锋网透露：“如今安防行业的竞争已经到了拔网线、关服务器电闸的阶段了。 ”

而到了明年，这一态势只会更甚，不会削弱。