當前人工智能技術的迅猛發(fā)展，積極推動著安防領域向著一個更智能化、更人性化的方向前進。

2020年，我國網絡基礎設施建設已經位居世界前列，信息技術應用持續(xù)發(fā)展。計算能力、數(shù)據(jù)資源和核心算法的進步推動人工智能的快速商業(yè)化應用。另一方面，多年來的城市智能化治理和建設積累了海量的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)資源，再加上資本對人工智能算法領域的不斷投入，各方面的資源儲備為人工智能技術在視頻監(jiān)控行業(yè)的大規(guī)模商用創(chuàng)造了條件。

隨著人工智能技術深度應用，視頻分析技術智能化發(fā)展，視頻監(jiān)控已從被動識別過渡到了主動獲取、分析、預測的階段。視頻監(jiān)控與視頻分析、深度學習、云計算等領域資源不斷整合，攝像頭的功能不斷深化、使用場景不斷豐富，成本、算法、帶寬容量不斷優(yōu)化，產業(yè)邊界不斷拓寬。

人工智能、深度學習浪潮直觀的反映出行業(yè)往深度智能階段發(fā)展的趨勢走向，這并非偶然現(xiàn)象，幾大應用市場需求的驅動，上游深度學習芯片和算法的開源，行業(yè)所具備的天然的海量數(shù)據(jù)訓練集特征等多維因素一起推動了安防走向深度智能化。

深度智能是什么？

智能視頻分析（IV，Intelligent Video）源自計算機視覺（CV，Computer Vision）技術，計算機視覺技術是人工智能（AI，Artificial Intelligent）研究的分支之一，它能夠在圖像及圖像描述之間建立映射關系，從而使計算機能夠通過數(shù)字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內容。而視頻監(jiān)控中所提到的智能視頻技術主要指的是“自動的分析和抽取視頻源中的關鍵信息”。

如果把攝像機看作人的眼睛，智能視頻系統(tǒng)或設備則可以看作人的大腦。智能視頻技術借助計算機強大的數(shù)據(jù)處理功能，對視頻畫面中的海量數(shù)據(jù)進行高速分析，過濾掉用戶不關心的信息，僅僅為監(jiān)控者提供有用的關鍵信息。智能視頻解決方案以數(shù)字化、網絡化視頻監(jiān)控為基礎，用戶可以設置某些特定的規(guī)則，系統(tǒng)識別不同的物體，同時識別目標行為是否符合這些規(guī)則，一旦發(fā)現(xiàn)監(jiān)控畫面中的異常情況，系統(tǒng)能夠以最快和最佳的方式發(fā)出警報并提供有用信息，從而能夠更加有效的協(xié)助安保人員處理危機，切實提高監(jiān)控區(qū)域的安全防范能力。

通過如下一些簡單的對比，我們可以看出傳統(tǒng)視頻監(jiān)控和智能視覺監(jiān)控之間的不同：

從以上對比中我們可以看出智能分析技術的好處，但從這些年智能分析技術的應用來看，其并未實現(xiàn)大面積商用，究其原因主要是過去技術不夠成熟、應用效果不夠理想，傳統(tǒng)的智能分析技術由于算法是人為根據(jù)不同的場景和應用需求進行設計，在適應性上需要人為不斷的改善和提升，在特定的環(huán)境下有良好的性能，但是一旦環(huán)境等因素發(fā)生變化，傳統(tǒng)的智能分析算法在應用上的性能就會降低。

傳統(tǒng)智能分析算法存在不可突破的局限性，限制了智能分析技術的進一步發(fā)展，直到2012年之后，深度學習算法帶來了突破，深度學習作為一種技術思想，其理論和技術本身并不是一種新鮮事物，但是隨著硬件計算能力的突破和海量數(shù)據(jù)的積累，深度學習在各個領域的智能應用取得了重大突破。

安防行業(yè)已有不少落地應用

近兩年，基于深度學習的人工智能在安防市場的應用越來越深入，尤其是車牌識別、人臉識別等技術得到了大規(guī)模的應用，并獲得了非常不錯的應用效果。

當然，這些都是底層的技術問題，用戶對此并不關心，也不需要關心，對于用戶來說，人工智能技術的應用能否真的提升效率，而不是浮于表面的漂亮概念，才是最重要的。而因為智能化應用的特殊性，只靠單個產品，并不能真正帶來巨大的效果提升，實現(xiàn)人工智能的安防應用，對用戶來說，必須是整體的解決方案才有價值。這意味著用戶對于項目的整體智能化需求更加明確。

以公安行業(yè)的應用為例，公安行業(yè)用戶的迫切需求是在海量的視頻信息中，發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人的線索。而這個需求的實現(xiàn)，需要智能的前端攝像機，通過實時分析視頻內容，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(shù)據(jù)庫進行存儲，再利用強大的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。

再比如，一個成熟的金融智能化方案，單點的智能化最后必須嵌入到銀行的系統(tǒng)中，與其他安防設備一起，如報警主機、門禁、IP對講等，通過軟件平臺進行綜合管理，才能真正實現(xiàn)智能化系統(tǒng)的價值。

對于人工智能的行業(yè)化應用來說，算法、芯片以及大量的數(shù)據(jù)訓練，確實是發(fā)展的重要因素，但是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，才是決定“AI+安防”是否能切實發(fā)展最核心的因素。如果一項技術無法依賴在數(shù)據(jù)處理技術上面的優(yōu)勢，去實現(xiàn)產品到商品的轉變過程，那么技術的發(fā)展并沒有實際的應用意義。

深度智能的未來趨勢

1.成本降低。智能安防系統(tǒng)的成本遠高于傳統(tǒng)安防，隨著AI技術的普及，單體產品和系統(tǒng)價格將會逐漸下降。隨著上游軟硬件國產化程度不斷提高，傳統(tǒng)監(jiān)控產品價格下降至3600元左右，而AI監(jiān)控系統(tǒng)價格在20000元左右，以現(xiàn)存公安監(jiān)控系統(tǒng)為例，目前公安視頻監(jiān)控系統(tǒng)共有2300萬路 ，以20%的AI升級換代計算，可以帶來920億元的市場增量。

2.算法標準統(tǒng)一。統(tǒng)一的協(xié)議標準是視頻監(jiān)控行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。人臉識別、視頻結構化等AI技術的算法標準一致，供應商之間的協(xié)議標準統(tǒng)一，將會使得不同品牌前中后端互相識別，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通互享。

3.帶寬容量進一步擴大。AI視頻監(jiān)控系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)會占據(jù)很大帶寬容量，如果與客戶的其他業(yè)務共用網絡通道，將影響其他業(yè)務網絡通信質量。邊緣計算等新一代技術的應用將在一定程度上減少數(shù)據(jù)流量，但視頻取證等功能仍然會占據(jù)較大的帶寬，因此服務器等全部基礎設施將會進一步提高。

總結

人工智能的發(fā)展可以追述到60幾年前，但是因為技術的原因數(shù)次沉寂，直到深度學習的出現(xiàn)，讓人工智能再次掀起熱潮。安防行業(yè)作為人工智能技術天然的訓練場和應用場，對于人工智能的落地應用有著迫切的需求，基于安防行業(yè)的天然屬性，未來安防行業(yè)的人工智能化必將迎來巨大的發(fā)展。

出于對市場的敏感，主流的設備解決方案供應商已經發(fā)力布局已經紛紛入局，憑借其各自深耕安防行業(yè)的經驗，都在應用落地取得了不俗的成績。這也是2021年的市場趨勢，因此，對于用戶來說，安防行業(yè)深度智能正當時，無需再等待，現(xiàn)在已經是智能安防應用最好的時代。