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回顧2017年人工智能的安防產業的發展脈絡

H9fI_asmag001 ? 2017-12-23 09:50 ? 次閱讀

前言:喧囂的2017逐漸接近尾聲,站在時間的節點上,回顧這一年來安防產業的發展脈絡,在人工智能、云、物聯網等技術引擎的超強馬力驅動下,以智能視頻為軸心,產業從縱深雙向維度上都發生著很大的變化,使得原本相對單一的線性產業延伸出多元化的樹狀結構,并持續向外擴展新的產業邊界。

過去一年時間里,處在人工智能風口的安防產業可謂正處于騰飛之勢,10月底于中國深圳舉辦的2017年中國國際社會公共安全博覽會(以下簡稱“安博會”)圍繞著人工智能發出的集體暢想讓我們看到這個產業空前的盛況。根據中安協發布《中國安防行業“十三五”(2016-2020 年)發展規劃》 指出,“十三五”期間,安防行業將向規模化、自動化、智能化轉型升級,且到 2020 年,安防企業總收入達到 8000 億元左右,年增長率達到 10%以上。

AI、云、物聯網技術引擎驅動產業變革

AI 是自2016年以來安防行業最熱門的標簽,依據視頻數據量最大且數據層次最豐富的行業特性,安防成為人工智能第一批落地應用的領域,,如果說2016年業內圍繞著人工智能更多體現在前端智能硬件產品的研發上的話,那么2017年,我們可以明顯看到,歷經時間的催化,業內主流企業正在陸續完成從前端智能攝像機到后端智能服務器再到上層接入各行業應用的全套解決方案的布局流程。

隨著AI技術的逐步成熟,對于復雜場景下的人、車混合多特征結構化分析,目前也達到了較高的水平。近兩年時間里,業內涌現出了一批批明星級產品,如海康威視的“獵鷹”與“刀鋒”結構化服務器,大華的“睿智”系列視頻結構化服務器,科達的“獵鷹”與“海燕”結構化分析系統,宇視的“昆侖二號”等等,這些都是視頻結構化技術產品化的代表。

在AI加持下,

人、車特征結構化分析較之前有了很大改變,以往只是做簡單識別、簡單分析,而采用深度學習算法后,系統采集大量樣本可以提取特征庫進行深度分析,可實現更快的處理速度(千億級數據下的秒級檢索),更高識別準確率(人臉和車牌識別的準確率業界水平可達99.5%+)目前,更豐富的識別內容(人臉、人體、車牌、復雜環境物的識別)。

為了更好的把握公安一線實戰需求,這幾年來,我們也看到越來越多的安防廠商開始積極和公安部門合作共建警務實戰實驗室,警企協同,用人工智能、大數據等前沿技術手段助力復雜的業務單元精細化運作,借助視頻圖像聯網、視頻大數據、視頻實戰、視頻偵查、人像智能分析等針對性應用,助力公安行業在業務響應速度和警務效率方面達到空前水平。

2017年也是安防行業向云端遷移大爆發的一年,面對云、大數據層出不窮的應用需求和復雜多變的挑戰,在過去兩年里,業界部分廠商積極展開云端業務,一是解決海量數據分析處理對數據中心所帶來的存儲和計算壓力,二是上云后,云平臺的高可擴展性以及統一控制應用優勢。至此,2017年安博會上,云邊融合成為新的系統架構模式,主流安防企業的集體宣講預示著安防智能化時代 “全計算”概念的衍生!

物聯網時代的到來,

也在過去一年里的安防產業留下了深刻的烙印,基于物聯網巨大發展潛力以及安防與物聯網的關系,國內多家安防上市企業紛紛通過并購,拓展物聯網領域業務。包括東方網力、高新興,蘇州科達等企業,物聯網作為集傳感、通信網絡、計算、控制技術為一體的數物復合型系統,在安防領域發揮著越來越重要的作用。

安防企業拓展物聯網業務還有一個更為現實的意義,結合安防與物聯網的緊密關系進一步構建“大安防”概念。例如在智慧城市建設中,通過在關鍵的核心城市地段和場合進行傳感設設備的鋪設,就可以來綜合評價某個時間、地點,相關場合人群的集中、分布、流動情況,然后及時反饋給集中的后臺,利用大數據的分析功能,提前預知可能出現的車輛擁堵及人流分布的情況,避免各種安全事件的發生。另外,物聯網技術還可以在環境監測、城市管理、應急防災方面已經得到廣泛的應用,為城市安全構建新的屏障。

CV類企業成入局者新勢力崛起

前兩年在互聯網+風潮之下,也吸引了一批互聯網企業在安防領域的涉足,如360、小米等,不過,他們都選擇以自有品牌家用攝像機入局到消費級安防市場,利用一貫的互聯網營銷模式在家庭以及中小型商鋪用戶之間圈起一票“粉絲”,但對于專業安防市場仍未有大的滲透力。

進入到人工智能時代后,新的入局者依舊存在,不過,舊貌換新顏,憑借人工智能這塊踏板,這次能夠成功攻入安防腹地的是一批出身于計算機視覺的專業算法企業,被譽為人臉識別四小龍的商湯、曠世、依圖及云從。2017年安博會上四小龍高調的集體亮相,讓不少老安防感到警惕,傳統安防多年來精心構建的智能化視頻技術壁壘,隨著人工智能時代的到來,走到了和CV類企業并線的局面,而這個重合點在于視頻圖像結構化,更聚焦的說法是人臉識別。

人工智能賽道中,人臉識別是其中發展較為成熟的應用領域。在眾多國際性的人臉識別權威測試競賽中,四小龍的成績都名列前茅,當然,實驗室數據并不能說明什么,傳統安防廠商和CV類企業都明白,再好的算法水平只有落地到實際應用場景中才能體現它的價值。在業內老安防深耕公安、交通實戰應用的時候,CV類企業也在積極利用人臉識別算法優勢圍繞著平安城市、智慧城市等項目攻城掠地。

我們來簡單感受一下CV類企業在安防市場這兩年的“戰績”。依圖科技建立了全國乃至世界最大的人像比對庫,截至目前,在省市級公安應用中,依圖已經幫助近20個公安省廳建立起省級人像平臺,參與了100余個地市公安人像平臺系統建設;曠視與公安部進行合作,截至今年9月,曠視的人臉識別系統已在公安部及全國大幾十個省市落地,累積協助各地公安機關抓獲犯罪嫌疑人超過3000人;云從科技在安防領域,推動中科院與公安部全面合作,通過公安部重大課題研發火眼人臉大數據平臺等智能化系統,產品已在 23 個省上線實戰;最后是商湯科技,商湯在公安實戰圖偵(以圖搜圖)業務方面,可以在億級大庫秒級返回結果,快速實現涉案人臉的身份鑒定與身份關聯,從而幫助一線警員及時準確出警,實現重大案件的偵破,提升常規案件的破案效率……

這些只是CV類企業在公安項目的簡單提及,從他們的業務覆蓋面來看,包括智慧城市、交通、金融、公檢法等在內都已成為其人臉識別項目的落地領域,基于人工智能的創新安防應用與傳統安防廠商的業務模式正高度重合,盡管現階段人工智能在安防領域的應用處于初步發展階段,CV類企業還不足以撼動傳統安防企業的江湖地位,但隨著安防+AI的深化,未來這兩股勢力勢必將進行更高等級的較量。雙方各自在安防行業市場的深厚積累,以及在人工智能算法上的技術優勢,競爭還是合作,還需要企業之間理性思考。

回歸到市場發展層面,在安防行業內,目前人工智能算法使用最多的還是在視頻圖像領域,因為傳統安防企業的產品都是與視頻圖像相關。但對于公安等業務應用來說,視頻圖像只是一小部分,公安應用還需要網絡信息、通信信息、社交信息等等。將來安防行業還需要以視頻圖像信息為基礎,打通各種異構信息,在海量異構信息的基礎上,充分發揮機器學習、數據分析與挖掘等各種人工智能算法的優勢,為安防行業創造更多價值。

安防從解決方案邁向生態建設

生態,也是2017年廠商頻繁提及的一個高頻詞。在過去幾年里,我們看到,產業當中,跨行業融合的現象越來越明顯,無論是安防企業向外延伸新的業務,還是非安防企業朝安防領域的涉足,智能化產業之間的間隙變得越來越小,生態結構的市場面貌正在逐步形成。

安防產業從解決方案邁向生態建設是產業發展到一定階段的必然趨勢,ABB中國電氣產品事業部產品營銷經理林健即表示,未來的安防市場的需求會越來越復雜。很難有一家硬件供應商全部來提供,只能由弱電安裝公司來集成整合方案。所以產品方案的開發性和易集成性都非常重要,無論在硬件端還是云端。

而大華股份董事長傅利泉也表示,“安防本身就是大的商業技術、環境中的一份子,原來行業說的上下游產業鏈,其商業模式是交付、再建設的模式,在這個過程中廠商可以接觸到自己的客戶。但是未來的發展,商業環境就不再是產業鏈了,而是生態,它是一個相互依存、相處推動、相互發展,共同創造價值的一種模式。”

安防產業發展到今天,已經形成了一個相對成熟的產業體系,而隨著產業朝智能化邁進,涉及的子系統也越來越豐富,從上游芯片算法到中游軟硬件廠商、系統集成商,再到下游至終端用戶,伴隨著越來越多的廠商走向整體解決方案之路,以及行業領域在大的智能化系統應用上的趨同,未來,上下游之間的交集也將越來越密切甚至是業務重合,但能做到全產業覆蓋的企業屈指可數,生態合作必將成為安防產業的新常態!


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原文標題:回顧2017: 聚勢AI 安防產業迎來智能化全面升級

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