2021年AI安防呈现出的四大特征
近年来，人工智能技术开始在安防市场进行大规模的应用，大力推动了传统安防行业的革新和进化，安防也成为人工智能技术最具基础、发展最快的应用落地行业。现阶段，机器学习、深度学习、自认语言处理、机器人学、计算机视觉等是人工智能技术最主要的发展领域，这些细分领域的发展离不开安防领域海量的数据集进行算法训练。目前，人工智能技术已经在智慧警务、智能交通、智慧社区、智慧工地、科技防疫、应急管理等几个场景形成了规模化的落地应用。
现阶段安防具有两大特性，一是在传统的以视频为主的安防行业中，经过多年的发展已经积累了大量数据资源，满足人工智能基于大数据为基础的算法模型训练的要求；其次在安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的特性也吻合了人工智能的算法和技术应用的契合度。因此，人工智能技术必然会给安防产业带来巨大的变革与影响，并促进行业的快速发展与进步。
拓宽边界，视频监控将成为战略性基础设施
随着人工智能、物联网等新技术的融入，安防行业呈现出新的业务模式，边界也在不断被拓宽，占据板块最大的仍然是视频监控领域。据数据显示，视频监控系统占了安防市场中的54%，是安防行业最重要的细分领域。例如应用AI+AR技术，通过摄像机视频标签添加、视频智能分析、实现视频实景地图、可视化巡检等功能，摄像头不再仅仅是实现安防的手段，更是物联网时代获取图像和视频的最重要信息入口和载体，将成为信息化社会的战略性基础设施。
中台分析能力需求攀升
相较于传统安防，AI算法中台能够排除监视场景中的干扰因素，完成对主要目标路径以及相关的功能性分析。分析中台对安防企业的集成能力也提出了新的要求，不仅要在算法端与前端之间提高兼容的效率，同时还要避免结构化数据的简单应用，要真正实现通过分析能力来造福客户的目标，实现高质量的大数据结构，实现优异和精准决策。总体来说，带有分析能力的中高端智能安防设备的需求将持续增长。
边缘计算与中心智能结合应用
随着安防智能化的不断延伸，行业对于AI算法的需求越来越大，绝大多数智慧城市解决方案都需要对应的算法来实现相关功能。以智慧交通为例，目前的卡口抓拍需对车辆车牌、车型、轨迹进行追踪，而处理这些数据都需要进行轻量的数据融合。随着智能摄像机硬件性能的提高，更多的计算转移到边缘，在前端就完成对于数据的初步分析和处理，实现对后端算力的解放。
边缘计算与智能中心也确实是智慧城市构建中不可缺少的一环，IDC数据显示，2020年全球边缘计算市场达到411亿美元，相当于半个安防市场的产值，随着智能时代的不断深入，边缘计算势必会带来更大的技术价值与商业价值，这对于安防企业发展来说也是不可多得的机遇。
实景三维化逐渐成熟，市场发展潜力巨大
现有的安防系统解决方案大部分部署在二维的地图（GIS）上面，随着BIM、CIM、倾斜摄影等三维技术的成熟，近两年大部分的安防监控系统都实现了三维实景化升级，由于是新生事物，目前的应用还不够丰富，拥有极大的开发潜力。融入人工智能的重建算法可以给三维建模行业带来全链式的优化升级，实现智能数据预处理、智能重建与智能化数据应用。打破传统三维模型的一张皮，理解并赋予模型以真实场景信息，让机器能感知、识别和使用的语义三维模型是智能未来必备的基础。
文章来源：中国安防协会公众号
