智能+安防，从“看得清”到“看得懂”的蜕变

转载自知乎

安防是一个非常古老的行业。

有人的地方就有安防——士兵巡逻、万里长城、烽火台等，都是安防措施。安防的重要性不言而喻，其建设的优先级比诸多经济、社会活动要高——早在互联网技术普及之前，安防就是工业生产、企业管理、政府行政领域中不可或缺的工具，甚至在建筑工地中，最先投入使用的往往也是门卫室。

当然，如今我们日常中提到的安防，一般特指安防电子产品及相关配套软硬件设施，主要有视频监控、出入口控制、防盗报警产品等等。

在过去的20年中，快速城市化带来了巨量的安防需求，金盾工程、3111工程、天网工程、雪亮工程都成为安防企业大展拳脚的战场。在此过程中，一批头部企业紧紧把握住了技术变革机遇，迅速在安防市场上占据了领先地位。

就智能+安防而言，早在2006年，行业内便已经有提出智能化安防的概念，但由于当时人工智能的技术限制，一直没有理想的解决方案。直到最近两年人工智能技术的突飞猛进，各种智能产品快速落地应用，智能安防雏形开始显现。

那么，智能安防与传统安防有何区别？智能+给安防行业带来怎样的影响，又有着怎样的发展前景？未来发展的进程中又将遇到哪些挑战呢？

从“看得清”到“看得懂”的蜕变

国内以安防设备提升安防等级的理念可以追溯到1979年，那时安防产品以探测、报警及实体防护为主，为博物馆等高价值场所应用，而随着中国安防产业初步形成，安防产品应用领域逐步扩展到金融、房地产、运输服务等行业。

近些年，因为人工智能技术的出现，视频监控层面从最初的数字化、网络化、高清化向智能化快速转变，安防行业达成的共识是从“看得清“到”看得懂“，从”看视频“到”用视频“进行过渡。

值得一提的是，虽然人工智能在安防行业的应用在2012年早有成绩，但大多数智能安防产品面世时间却是在2016-2017年之间，无论是人脸识别，车辆识别，结构化分析以及定制化解决方案等，包括实际应用也只是近两年才正式开始。

传统安防的重点在“建”，有两个主要特征：事后查证，人工决策。我们知道，传统安防系统对周围信息进行采集和存储，但是缺少主动分析。出了事故之后，再由人工回溯录像，收集线索和证据。这种方式缺陷非常明显：无法预防风险点，无法防患于未然；信息回溯、分析和决策都需要大量的人工，成本较高。

更为重要的是，面对智能时代海量的数据和更高的监控要求，传统安防似乎成了老牛破车，不堪重负。而与传统安防不同，智能安防的重点在“用”，并相应地对传统安防的缺点做出了改变甚至革新，简单来说：

首先，是事前预警。智能安防的前端可以通过3D、多目、音频、振动、红外等多种硬件立体协作，环境适应能力强，能够复原复杂场景，获得更清晰的图像和更准确的信息，结合云计算，达到事前预警的目的。

其次，是事中决策。智能安防可以通过预设指令，实时高精度识别重点监控人，准确判断位置，识别动作，跟踪轨迹，分析行为。凭借这种能力，智能安防在治安、防暴等领域已经有多起成功案例。

最后，是事后分析。比如在治安领域，基于云计算和大数据分析，智能安防系统在提高侦破率的同时，还能创建公安大情报系统，接入多种信息，提高主动预警和处理能力。

举例来说，早期的“车牌识别”技术大面积应用时，机器通过普通的图像处理技术和浅层的机器学习技术，就可以实现高精度的识别率：即便是采用200万像素智能交通摄像机，只要场景设置得当，车牌识别率可轻松做到99%。

但是，像“驾驶员是否在打电话、抽烟”等行为分析却很难判定。不过，在应用智能感知型IPC之后，车辆识别的精细化程度从车牌、车型、车身颜色、品牌到驾驶员是否系安全带、是否打电话、是否开启遮阳板，再到车辆通过的时间、道路名称、车辆行驶方向，从而可整理出车辆的行驶轨迹与驾驶员的行为分析。

不难看出，安防从传统模式大踏步迈入智能新时代，监控的作用让安防手段从“事后追溯”、“人防”为主升级为“实时监管”与事前预防、“技防”为主。智能+安防要解决的将不再是人与人之间、人与物之间的结构联系，而是能自主判断“你是谁”、“在做什么”，带动安防行业从被动防御向主动出击进化升级。

“智能+安防”发展前景可期

凯文•凯利曾说过，“未来20年最伟大的事情还没有出现，但是可以预测人工智能将是未来20年内最重要的技术趋势”。在智能+安防时代，面对安防视频产品下游的需求，运营服务将有较大的市场空间，这也将成为我国安防产业未来的发展方向。

一是，在公共安全领域。以雪亮工程建设为典型应用，据中国政府采购网披露的2019年1月-3份雪亮工程地方招标情况，全国各地招投标项目数量共120个，总额已达61.5亿多，事实上，自2018年以来，我国雪亮工程建设市场迎来爆发式增长，全国范围内雪亮工程建设如火如荼，每个地级行政区的建设平均规模在亿元级别以上。以全国334个地级行政区计算，有超660个城市、近3000个县，如果这些地方逐渐地、全部建设“雪亮工程”，保守估算将形成300亿元-500亿元/年的增量市场。

同时，在教育行业，今年5月公安部对校园安全防范建设提出新的要求，2019年年底前，要推动实现三个百分之百的工作目标：即中小学封闭化管理达到100%，一键式紧急报警、视频监控系统与属地公安机关联网率达到100%，城市中小学专职保安员配备率达到100%。

基于这三个目标，多地将校园安全工作纳入“雪亮工程”，逐渐将学校内的安全情况接入全网监控平台，实时监控，实现数据对接。今年以来，上海、厦门等地已经开启新的一轮校园安全建设，全面实施校园“雪亮工程”，在人防、技防、物防等方面加大投入建设。

二是，在智慧城市建设领域，国内智能安防市场规模始终保持在一定的高位。数据显示，自2010年突破千亿规模之后，到2016年前基本保持在20%左右的市场增速；2016年之后虽然年增长率不到20%，但仍然保持在两位数的增长规模，并于2017年突破4000亿元。

特别是受益于安防领域深度学习算法的快速发展，智能安防已经得到了越来越广泛的应用。相比于前两年，智能安防正加速进入落地应用阶段，大家或多或少可以感觉得到一些基于人工智能技术的创新应用方案。

比如，去年在全国多个城市建起的人脸识别防闯红灯系统、河滩路段用于防止学生野泳的人脸抓拍警示系统、校园中基于人工智能视频监控系统搭建的人脸考勤、教学录播系统，智慧社区中全面升级的人脸门禁、梯控、高空抛物等智能安防系统以及高端楼宇、写字楼等场所投入使用的人脸闸机等等…..这些大量新兴的应用似乎预示着，人工智能对安防领域的改造才刚刚开始。

三是，在养老行业，在工信部、民政部、国家卫生计生委联合发布的智慧健康养老产业发展行动计划中，拟打造100个示范基地及100家领军企业。业内人士预计，到2030年，我国养老产业规模有望达到22万亿元，智慧养老、信息化养老等新形式的“科技养老”服务模式将迎新风口。

从中国养老产业目前的发展态势来看，未来中国养老将会出现养老机构养老和居家养老两种方式并存的状态。尤其是在一些农村或者是二级城市，存在大量的空巢老人，对于这些空巢老人，家庭安防是非常重要的。因此，聚焦于家庭安防的一些安防单品或许也将会在养老领域获得良好的市场。

不仅如此，以人脸识别为例，该技术可广泛应用于公安、零售、教育、金融、医疗等行业；而在新兴的场景，如智慧景区，完成物品遗留检测、客流统计以及智能巡检、对客流量统计以及人流密度检测等方面均可实现较为成熟的应用。

可以预见，随着国家政策的推动，安防企业将深挖垂直行业解决方案，在原有安防场景里，智能+安防产品将快速实现大规模运用，与此同时，安防行业的边界也将更加模糊，新兴的应用场景将大量出现，拥抱人工智能为行业格局带来的变化令人非常期待。

阻碍行业发展的诸多挑战

人工智能对安防行业的赋能，更像是为行业打开一片新天地。此前安防行业过于专注在数据采集、硬件、垂直子系统等，而随着人工智能技术的到来，当数据融合之后，用户可以将数据在人工智能的赋能下进行更多的组合，发挥出更多数据应用价值。

智能+安防带来的行业影响，可以从三个维度看待：在厂商维度上，包括传统安防企业及新兴互联网平台厂商产品智能化趋势将更为明显；在集成商维度上，现阶段面临的数据与技术不同维度上的融合也对其提出了更高的技术要求；在客户维度上，人工智能真正赋能公共安全业务，科技守护安全的愿景实现将更为迫切。

值得一提的是，虽然市场整体呈现欣欣向荣的趋势，但在智能安防的推广应用中却依然还需要面对很多挑战，主要表现为：

第一，市场需求的碎片化。在传统安防时代，一直都说安防是一个碎片化的市场，没有一招鲜通吃的方式解决很多行业的问题，所以中国安防企业做的定制化和细分领域的解决方案是走在前列的。

进入人工智能时代，在智能技术的加持下，可以解决的问题越来越多，安防碎片化现象也更严重，需要解决的问题都需要用定制的方式解决，这意味着安防企业需要花较大的精力去跟进客户需求、跟进不同行业的发展。

第二，用户对人工智能的理解有偏差。用户对人工智能的期许过高，但当真正去实行的时候，理想与实际效果之间会存在很大的差距。

第三，成本问题。虽然人工智能已经“炒”了很多年，但相比于传统安防产品，目前智能安防产品价格仍然较为高昂，并没有达到普惠程度。

第四，数据安全性和隐私问题。我们知道，在国内获取人脸数据相对比较容易，比如我们每天行走在城市的大街小巷，都会被抓拍，如若发生数据泄露风险，将给企业造成毁灭性打击。所以，怎么样保护数据隐私，怎么使用好数据，也是当前智能安防公司较为头痛的问题。

除此之外，从算力的维度来看，目前在使用中仍会受到算力不足导致的诸多限制；从算法维度来看，目前行业内大多数智能摄像机要么只能识别人，要么只能识别车，算法厂商之间的不互通，带来的是“封闭”的智能、“封闭”的生态，不能形成开放的算法平台，帮助用户根据业务需要快速训练生成算法；从大数据的维度来看，只有使用“物理分散、逻辑统一”的云计算，才能支持智能安防大数据的标准化建设，但部分传统的安防厂商暂未上云，标准统一的安防大数据建设也就无从谈起。

全文总结，随着人工智能技术的快速发展，在原有安防场景里，智能+安防产品将迎来大规模运用。与此同时，以安防为切入点，外延场景将越来越多。但是，面对阻碍行业发展的诸多挑战，还需要各方合力以云计算、大数据为底座，把硬件、平台、数据、算法、应用分层解耦，让专业的人干专业的事，共同迎接这个市场巨大的发展机遇。