AI应用探索阶段

        a&s plus观察，传统安防企业真正推出AI产品的时间集中在2017下半年，稍微落后于入局安防市场的新兴AI企业。但总体来看，2018年之前，真正实现落地的AI产品并不多，主流厂商推出的徘徊、物品遗留/丢失、周界检测以及人脸识别等AI产品和方案也并不成熟。

       例如，在实际应用中，周界检测无法过滤树叶、动物、阴影等干扰因素，造成误报率高；人脸识别依旧会受到人佩戴的装饰遮挡以及光线环境、侧脸等影响，无法进行准确识别。这些技术应用的局限性使得产品与产业需求存在较大落差。

　　2018年起，安防产业中依旧有不少企业通过人工智能概念进行产品或品牌包装，但态度明显趋向理性化。企业开始认识到，AI只是工具，要与场景需求相匹配，才能最大化发挥商业价值，仅依靠融资无法支撑企业走得更长远，同时，安防产业业务的碎片化、复杂化和工程化等特征，要求企业除了拥有技术的能力之外，企业必须投入一定精力去深耕场景，掌握用户真实需求。因此，大部分企业开始将精力投放到场景需求研究，进而推出适应场景应用的定制化AI产品和解决方案，并实现应用落地。

　　进入2019年后，安防厂商、AI企业、跨界巨头们针对安防场景碎片化的应对之策更加成熟，不仅在产品与解决方案上覆盖前后端产品，同时更加聚焦产品架构、开放平台、数据服务，而且不断跳出安防，将自身技术赋能百业。

       AI安防深入碎片化应用场景

　　经过这几年的探索，越来越多的企业不仅实现了AI在行业中的应用落地，更是朝着传统难以深入的碎片化领域渗入，在智能制造、生活服务、安全管理等众多领域展开了创新性的应用探索，比如：

　　（1）在国家政策的推动下，我国从“制造”走向“智造”，工业设备也得到全面发展及应用。而在推动我国工业化的同时，工业设备维护成为当下的难题——工业化设备养护并不具备在线“智能”，一旦发生故障导致生产中断，将给企业造成巨大的经济损失。虽然大部分企业都会安排人员进行检修，但传统方式维修周期长，效率有待提高。

       一些安防厂商如海康威视等，针对这一问题，结合工业设备的场景问题，推出了工业听诊麦克风。该设备通过接收工业设备在运作过程中的声音，基于AI算法对声音进行辨别后，可快速在细微的音频中找出故障声音，通过与数据结合，可通过后台快速告知管理人员，并指出设备故障问题，从而简化维修人员故障排查流程，彻底把故障遏制在初期；

　　（2）近年来，随着生活水平的提升以及医疗条件的大幅改善，我国老龄人口数量快速增长。据第七次全国人口普查数据显示，全国人口共14.12亿人，60岁以上老龄人口达到2.64亿，占总人口的18.7%；其中65周岁及以上人口2亿人，占总人口的14.1%。与2010年相比，60岁及以上人口的比重上升5.44个百分点—人口老龄化速度已经超过人口出生率，如何养老已成为刻不容缓需要解决的社会问题。

        在智慧养老传统方案实际应用过程中，一些系统性缺陷逐步显现出来——可穿戴设备的穿戴方式，会给老龄人带来不适的体验，同时穿戴式设备要求老龄人长期坚持不懈的重复充电的动作，增加老龄人精力消耗，很容易中断穿戴； 而视频类解决方案在卧室、卫生间等场所的建设，涉及到老龄人的个人隐私，对老龄人的心理产生负面影响。为了打破这种窘迫的局面，宇视科技顺势推出智慧康养毫米波雷达系列，通过简单的安装，即可有效解决老龄人看护问题，不仅可以实现7×24小时全方位不间断看护，同时还可避免侵犯老龄人个人隐私，从而为机构和老龄人提供一个有尊严、无感又安全的看护方案;

　　（3）随着大数据、云计算、人工智能等技术的兴起，数字化发展已经成为社会未来发展方向之一，基于数字化技术的创新应用得到快速发展和日益普及。在各行各业数字化、智能化落地进程中，身份认证成为其中极为重要的一环。然而，传统的认证模式存在着效率低下、成本高、安全性难以保证等诸多问题。与一般的认证模式不同，可信身份认证技术是通过国家级“互联网+”可信身份认证平台数据信息进行比对，相比以往的认证模式具有更高的可靠性和安全性。也正因为如此，众多技术创新型企业纷纷布局这一场景。比如像熵基科技便推出了全新一代可信数字身份认证终端，可灵活高效满足客户多样化的身份认证需求。

       上述类似的案例不胜枚举，和传统相对固定模式的安防业务相比，当下伴随着产业数字化浪潮，更多的是适用于碎片化场景的定制化业务，这也成为安防企业近年来关注的重点。

       生成式AI开启技术应用新浪潮

　　2023年，大模型和生成式AI正引领当前新一波科技浪潮，行业围绕着新的技术也展开了探索，从本质上而言，GPT、AIGC、多模态等AI技术一方面可以通过提高系统对大量图像、语音和文本等数据的理解和分析能力，从而实现更高效的数据处理和识别，另一方面在多模态算法的融合下，衍生出更多个性化及定制化的服务，这两点也契合当前主动安防及泛安防的趋势。

　　虽然AI在安防或其他项目中落地应用尚处于发展初期，但在市场认知日趋理性的驱动下，以及新技术的融合应用的日益成熟，AI产业化进程无疑将加快，未来产业的竞争将更加聚焦于解决方案、集成与运营能力。

　　近几年，疫情蔓延对全球经济社会以及数字经济、智慧物联产业发展产生了广泛而深远的影响，数字化转型升级加速，业务复杂度与差异化快速提升。当前的视频技术已经突破了传统监控与安防的内涵，并与千行百业的应用产生联系，随着产品算力的增长与成本的下降，智能物联产品在千行百业数字化转型的应用比例也将不断提高。

　　例如在工业场景中，针对化工企业气体泄露的安全隐患，海康威视推出了气云成像监测摄像机，该摄像机能监测碳氢类危险气体，定位泄漏源，实时显示泄漏气体轨迹。气云成像摄像机以其远距离、非接触的VOCs类气体监测方式，提升了危险气体检测的效率及便利性。

　　简而言之，挖掘数据价值的能力已经成为未来智能安防的核心。

      未来，从安防向产业数字化进发

       除此之外，多维感知技术、大数据应用、千行百业数字化转型需求都打开了智能安防的新市场——AIoT，未来产业有着巨大的发展空间。

       同时随着共建智能安防生态圈成为业界共识。安防市场竞争也从单纯的硬件比拼、解决方案之争的维度，上升到产业生态链的竞争，其核心是技术赋能实力、平台开放能力和合作伙伴招揽能力。

　　智能物联的应用是高度碎片化及场景化，随着这几年芯片平台性价比不断提升，使得软件和算法在硬件平台的切换成本下降，并可以实现商用，不少企业也推出AI开放平台与算法商城，例如海康威视一方面建设AI开放平台，将算法的训练自动化实现，一方面在硬件上支持适配算法和应用的替换。

无疑，开放程度是一个行业成熟与否的标志，也是带动智能安防产业迈向产业数字化转型发展的首要因素。