AI應用探索階段
a&s plus觀察，傳統安防企業(yè)真正推出AI產品的時間集中在2017下半年，稍微落后于入局安防市場的新興AI企業(yè)。但總體來看，2018年之前，真正實現落地的AI產品并不多，主流廠商推出的徘徊、物品遺留/丟失、周界檢測以及人臉識別等AI產品和方案也并不成熟。
例如，在實際應用中，周界檢測無法過濾樹葉、動物、陰影等干擾因素，造成誤報率高；人臉識別依舊會受到人佩戴的裝飾遮擋以及光線環(huán)境、側臉等影響，無法進行準確識別。這些技術應用的局限性使得產品與產業(yè)需求存在較大落差。
2018年起，安防產業(yè)中依舊有不少企業(yè)通過人工智能概念進行產品或品牌包裝，但態(tài)度明顯趨向理性化。企業(yè)開始認識到，AI只是工具，要與場景需求相匹配，才能最大化發(fā)揮商業(yè)價值，僅依靠融資無法支撐企業(yè)走得更長遠，同時，安防產業(yè)業(yè)務的碎片化、復雜化和工程化等特征，要求企業(yè)除了擁有技術的能力之外，企業(yè)必須投入一定精力去深耕場景，掌握用戶真實需求。因此，大部分企業(yè)開始將精力投放到場景需求研究，進而推出適應場景應用的定制化AI產品和解決方案，并實現應用落地。
進入2019年后，安防廠商、AI企業(yè)、跨界巨頭們針對安防場景碎片化的應對之策更加成熟，不僅在產品與解決方案上覆蓋前后端產品，同時更加聚焦產品架構、開放平臺、數據服務，而且不斷跳出安防，將自身技術賦能百業(yè)。
AI安防深入碎片化應用場景
經過這幾年的探索，越來越多的企業(yè)不僅實現了AI在行業(yè)中的應用落地，更是朝著傳統難以深入的碎片化領域滲入，在智能制造、生活服務、安全管理等眾多領域展開了創(chuàng)新性的應用探索，比如：
?。?）在國家政策的推動下，我國從“制造”走向“智造”，工業(yè)設備也得到全面發(fā)展及應用。而在推動我國工業(yè)化的同時，工業(yè)設備維護成為當下的難題——工業(yè)化設備養(yǎng)護并不具備在線“智能”，一旦發(fā)生故障導致生產中斷，將給企業(yè)造成巨大的經濟損失。雖然大部分企業(yè)都會安排人員進行檢修，但傳統方式維修周期長，效率有待提高。
一些安防廠商如?？低暤?，針對這一問題，結合工業(yè)設備的場景問題，推出了工業(yè)聽診麥克風。該設備通過接收工業(yè)設備在運作過程中的聲音，基于AI算法對聲音進行辨別后，可快速在細微的音頻中找出故障聲音，通過與數據結合，可通過后臺快速告知管理人員，并指出設備故障問題，從而簡化維修人員故障排查流程，徹底把故障遏制在初期；
（2）近年來，隨著生活水平的提升以及醫(yī)療條件的大幅改善，我國老齡人口數量快速增長。據第七次全國人口普查數據顯示，全國人口共14.12億人，60歲以上老齡人口達到2.64億，占總人口的18.7%；其中65周歲及以上人口2億人，占總人口的14.1%。與2010年相比，60歲及以上人口的比重上升5.44個百分點—人口老齡化速度已經超過人口出生率，如何養(yǎng)老已成為刻不容緩需要解決的社會問題。
在智慧養(yǎng)老傳統方案實際應用過程中，一些系統性缺陷逐步顯現出來——可穿戴設備的穿戴方式，會給老齡人帶來不適的體驗，同時穿戴式設備要求老齡人長期堅持不懈的重復充電的動作，增加老齡人精力消耗，很容易中斷穿戴； 而視頻類解決方案在臥室、衛(wèi)生間等場所的建設，涉及到老齡人的個人隱私，對老齡人的心理產生負面影響。為了打破這種窘迫的局面，宇視科技順勢推出智慧康養(yǎng)毫米波雷達系列，通過簡單的安裝，即可有效解決老齡人看護問題，不僅可以實現7×24小時全方位不間斷看護，同時還可避免侵犯老齡人個人隱私，從而為機構和老齡人提供一個有尊嚴、無感又安全的看護方案;
（3）隨著大數據、云計算、人工智能等技術的興起，數字化發(fā)展已經成為社會未來發(fā)展方向之一，基于數字化技術的創(chuàng)新應用得到快速發(fā)展和日益普及。在各行各業(yè)數字化、智能化落地進程中，身份認證成為其中極為重要的一環(huán)。然而，傳統的認證模式存在著效率低下、成本高、安全性難以保證等諸多問題。與一般的認證模式不同，可信身份認證技術是通過國家級“互聯網+”可信身份認證平臺數據信息進行比對，相比以往的認證模式具有更高的可靠性和安全性。也正因為如此，眾多技術創(chuàng)新型企業(yè)紛紛布局這一場景。比如像熵基科技便推出了全新一代可信數字身份認證終端，可靈活高效滿足客戶多樣化的身份認證需求。
上述類似的案例不勝枚舉，和傳統相對固定模式的安防業(yè)務相比，當下伴隨著產業(yè)數字化浪潮，更多的是適用于碎片化場景的定制化業(yè)務，這也成為安防企業(yè)近年來關注的重點。
生成式AI開啟技術應用新浪潮
2023年，大模型和生成式AI正引領當前新一波科技浪潮，行業(yè)圍繞著新的技術也展開了探索，從本質上而言，GPT、AIGC、多模態(tài)等AI技術一方面可以通過提高系統對大量圖像、語音和文本等數據的理解和分析能力，從而實現更高效的數據處理和識別，另一方面在多模態(tài)算法的融合下，衍生出更多個性化及定制化的服務，這兩點也契合當前主動安防及泛安防的趨勢。
雖然AI在安防或其他項目中落地應用尚處于發(fā)展初期，但在市場認知日趨理性的驅動下，以及新技術的融合應用的日益成熟，AI產業(yè)化進程無疑將加快，未來產業(yè)的競爭將更加聚焦于解決方案、集成與運營能力。
近幾年，疫情蔓延對全球經濟社會以及數字經濟、智慧物聯產業(yè)發(fā)展產生了廣泛而深遠的影響，數字化轉型升級加速，業(yè)務復雜度與差異化快速提升。當前的視頻技術已經突破了傳統監(jiān)控與安防的內涵，并與千行百業(yè)的應用產生聯系，隨著產品算力的增長與成本的下降，智能物聯產品在千行百業(yè)數字化轉型的應用比例也將不斷提高。
例如在工業(yè)場景中，針對化工企業(yè)氣體泄露的安全隱患，海康威視推出了氣云成像監(jiān)測攝像機，該攝像機能監(jiān)測碳氫類危險氣體，定位泄漏源，實時顯示泄漏氣體軌跡。氣云成像攝像機以其遠距離、非接觸的VOCs類氣體監(jiān)測方式，提升了危險氣體檢測的效率及便利性。
簡而言之，挖掘數據價值的能力已經成為未來智能安防的核心。
未來，從安防向產業(yè)數字化進發(fā)
除此之外，多維感知技術、大數據應用、千行百業(yè)數字化轉型需求都打開了智能安防的新市場——AIoT，未來產業(yè)有著巨大的發(fā)展空間。
同時隨著共建智能安防生態(tài)圈成為業(yè)界共識。安防市場競爭也從單純的硬件比拼、解決方案之爭的維度，上升到產業(yè)生態(tài)鏈的競爭，其核心是技術賦能實力、平臺開放能力和合作伙伴招攬能力。
智能物聯的應用是高度碎片化及場景化，隨著這幾年芯片平臺性價比不斷提升，使得軟件和算法在硬件平臺的切換成本下降，并可以實現商用，不少企業(yè)也推出AI開放平臺與算法商城，例如海康威視一方面建設AI開放平臺，將算法的訓練自動化實現，一方面在硬件上支持適配算法和應用的替換。
無疑，開放程度是一個行業(yè)成熟與否的標志，也是帶動智能安防產業(yè)邁向產業(yè)數字化轉型發(fā)展的首要因素。
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