面對威脅，人們需要安全“衛士”更加聰明、主動、有力，而火爆全球的人工智能，顯然是最合適的那顆“大腦”。提到安防，許多人的意識里會浮現門禁、安檢、警衛等事物。然而，這些傳統元素，已然不能再代表安防產業走向智能的圖景。

面對公民保護自己財產和人身安全、企事業單位提升應對安全侵害能力的龐大需求，傳統安防簡陋、被動的短板日益暴露，人們需要安全“衛士”更加聰明、主動、有力，而火爆全球的人工智能，顯然是最合適的那顆“大腦”。不是圍棋，不是汽車，也不是高考。智能安防，將成為人工智能產業化的最佳也是最近的“著陸場”。

根據前瞻產業研究院《中國互聯網+安防行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，近年來，隨著安防需求不斷提升。我國安防行業市場規模從2010年的2350億元增長到2016年的5400億元，年復合增長率達到15%。

值得一提的是，與傳統安防手段相比，新一代安防技術正借助人工智能、云計算、大數據、物聯網、移動互聯等技術，實現多元化快速發展，“AI+安防”正給人們帶來一個更加“聰明”的安全時代。

據中安協發布的《中國安防行業“十三五”（2016—2020年）發展規劃》，“十三五”期間，安防行業將向規模化、自動化、智能化轉型升級。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。

“未來4到5年，安防將進入一個人工智能高速發展的時代。”國內安防企業宇視科技副總裁閆夏卿表示，安防行業2016年基本完成了場景智能的適配；2017年、2018年將進入以深度學習為基礎的人工智能階段；到2019年、2020年將全面進入到數字智能的階段。最終，經過數字智能階段后，安防行業的人工智能將全面的和全行業、全IT的大數據業務平臺進行完善的對接，安防也進入智能時代。除了贏得產業巨頭們的積極響應之外，“

AI+安防”還獲得了國家層面的政策加持。2016年6月份，工信部等部門發布的《“互聯網”人工智能三年行動實施方案》指出，智能安防將作為人工智能產品創新的重點應用推廣領域。《方案》提出，實施智能安防推廣工程，鼓勵安防企業與互聯網企業開展合作，研發集成圖像與視頻精準識別、生物特征識別、編碼識別等多種技術的智能安防產品，推動安防產品的智能化、集約化、網絡化。

產業化“一只腳”已落地

在許多消費者眼中，AI還是一個復雜、陌生的前沿技術。但在安防產業，它已然具備了“飛入尋常百姓家”的條件。

天風證券的研究報告顯示，人工智能當前從算法到需求，都支撐在安防領域的產業化。算法方面，安防行業場景較為集中，容易實現技術優化與突破，目前圖像識別算法已達到安防應用要求；需求方面，政府安防領域效率提升訴求較強，安防正向全時間全地域的雙維度擴展。此外，政府持續大力投入也是不可忽視的因素，目前全國超半數的攝像頭已完成高清攝像頭部署，警務電子化與信息化已逐步完成，為人工智能技術部署提供了基礎條件。

在企業方面，國內多家公司已經看到市場的巨大機遇，并推出了產業化級的產品：2016年10月，海康威視與英偉達、Movidius形成了合作伙伴關系，并發布了基于深度學習技術從前端到后端的全系列智能安防產品。今年5月，海康威視在英國安全反恐展會上推出了機器人移動式車底檢測系統。它是企業基于線陣相機實現圖像采集功能，能夠準確顯示車底的圖像，避免不法分子通過車底藏人、藏物等手段進行違法犯罪活動。

博鰲亞洲論壇2017年年會期間，會議安保工作采用了曠視（Face++）智能安防解決方案，不僅保障了會議期間的安保通信，也為公安部門節省了大量的警力、物力。

此外，大華股份也已經形成了一系列基于深度學習的智能產品，系列包括前后端的人臉識別、卡口電警、視頻結構化、雙目立體視覺和多目全景拼接產品；蘇州科達在2016年的北京安博會上，發布了獵鷹系列人員卡口分析系統；宇視與英偉達聯合推出了代號“昆侖”的大容量分布式的云結構化智能分析服務器，成為其“安防機器視覺”戰略中的重要產品。

‘AI+安防’并不是一個概念，而是有了從前端到后端、實實在在落地的產品。包括海康威視在內的安防企業產品，已經完全足夠應對用戶的實際商用需求。”海康威視總裁胡揚忠說。

可以說，智能安防產業化的第一只腳——產品已經落地。未來隨著基于深度學習的人工智能的應用越來越深入，尤其是車牌識別、人臉識別等技術的大規模的應用，AI勢必將掀起新一輪智能安防改造與建設熱潮。

市場需要更全能服務

對安防產業而言，AI技術的融入，將豐富智能安防的內涵與維度，推動安防物聯網的加速落地，促使智能安防邁向更高層級的“智慧安防”。但在這一過程中，企業尚需解決深度服務能力弱、成本過高等問題。

業內人士表示，用戶尤其是企事業客戶，對于項目的整體智能化需求很高。能不能有效地把技術與應用場景有效結合起來，形成切實可行的整體解決方案，是決定“AI+安防”實現可持續發展的最核心因素。

例如，公安行業用戶的需求是在海量的視頻信息中，發現犯罪嫌疑人的線索。要實現這個需求，僅僅用攝像頭捕捉到嫌疑人是遠遠不夠的。它需要智能的前端攝像機實時分析視頻內容，檢測運動對象，識別人、車等屬性信息；然后需要匯總海量的城市級信息到后端人工智能的中心數據庫進行存儲，再利用計算能力及智能分析能力，對嫌疑人的信息進行實時分析，最終給出最可能的線索建議。

此外，就目前的價格而言， 真正實現人工智能的安防產品和系統，整體價格依然過于昂貴。《2016歐美消費者調查問卷》結果顯示，即便是安防市場比較成熟的歐美國家，消費者對價格仍然非常敏感。不過，隨著整個行業的發展以及國內芯片廠家等相關技術的成熟，使得智能安防設備高昂的成本逐年下降，購買一套智能安防設備的價格也不會讓家庭用戶“望而卻步”。

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