隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)歷經(jīng)3次浪潮后，目前在安防、金融、醫(yī)療、法律、教育等不同領(lǐng)域都有著相關(guān)的行業(yè)應(yīng)用。
其中，安防領(lǐng)域也一直被認(rèn)為是人工智能技術(shù)落地最好的行業(yè)之一。而這主要源于安防本身的兩大特性：首先，以視頻技術(shù)為核心的安防行業(yè)擁有海量的數(shù)據(jù)來源，可以充分滿足人工智能對(duì)于算法模型訓(xùn)練的要求；其次，安防行業(yè)中事前預(yù)防、事中響應(yīng)、事后追查的訴求與人工智能的技術(shù)邏輯完全吻合。
從目前市場現(xiàn)狀來看，鑒于安防領(lǐng)域巨大的市場規(guī)模和可觀的營收利潤前景，也恰恰使其成為眾多巨頭以及創(chuàng)業(yè)公司的必爭之地。為此，我們也好奇在這個(gè)節(jié)點(diǎn)下，面對(duì)眾多巨頭以及創(chuàng)業(yè)公司加入的AI安防市場究竟有著怎樣的競爭格局，同時(shí)還存在哪些的機(jī)會(huì)？
安防領(lǐng)域的市場規(guī)模到底有多大？
根據(jù)中國安防網(wǎng)的統(tǒng)計(jì)，2016年我國安防行業(yè)總體規(guī)模已達(dá)5687億元，同比增長17%；預(yù)計(jì)未來兩年國內(nèi)安防市場將維持15%的增速，2018年安防市場規(guī)模將達(dá)到7521億元。其中，在安防細(xì)分子行業(yè)中，視頻監(jiān)控的市場規(guī)模占比接近一半，未來兩年預(yù)計(jì)保持13.4%的年復(fù)合增速，2018年市場規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)到1114億元。
目前安防市場上都有哪些典型玩家？
為方便大家對(duì)安防領(lǐng)域能有較為直觀的認(rèn)知，我們也從產(chǎn)業(yè)鏈的角度做了簡要的梳理。目前，在整個(gè)行業(yè)上下游環(huán)節(jié)的參與方分別包括：
上游，包含了視頻算法提供商、芯片制造商、圖像傳感器、鏡頭模組等其他核心零部件；
中游，包含了硬件供應(yīng)商、軟件服務(wù)商、系統(tǒng)集成商、運(yùn)營服務(wù)商；
下游，為終端行業(yè)應(yīng)用，涉及政府、公安、交通、金融、民用等領(lǐng)域；
事實(shí)上，在技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng)下，整個(gè)安防行業(yè)也在不斷發(fā)生階段性的變化，其中1.0階段主要為設(shè)備提供商，2.0階段多為解決方案提供商，3.0階段則更多轉(zhuǎn)向運(yùn)營服務(wù)商。而伴隨國內(nèi)安防行業(yè)的迅速發(fā)展，目前已經(jīng)有一批優(yōu)秀的企業(yè)迅速成長為國際領(lǐng)先的安防龍頭，如海康威視、大華股份、東方網(wǎng)力、蘇州科達(dá)等都在布局智能化。從產(chǎn)品路線來看，相較于傳統(tǒng)巨頭從下往上的布局路線，現(xiàn)階段的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司則更多是從上往下切入市場。這其中典型的有：
傳統(tǒng)巨頭，從渠道出發(fā)充分發(fā)揮其規(guī)模優(yōu)勢，并逐漸向產(chǎn)業(yè)上下游延伸。一方面在積極布局芯片、算法等上游關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，一方面也在向下游整合集成商或運(yùn)營商業(yè)務(wù)延伸。據(jù)悉，目前?？岛痛笕A兩家便占據(jù)了43%的市場份額，營收過百億，凈利在十億以上。
海康威視，作為國內(nèi)安防龍頭，?？低曉谝曨l監(jiān)控智能化上已有上十年，其以視頻為核心的物聯(lián)網(wǎng)解決方案和數(shù)據(jù)運(yùn)營服務(wù)提供商，面向全球提供安防可視化管理與大數(shù)據(jù)服務(wù)。
大華股份，自2013年開始借助自身行業(yè)龍頭優(yōu)勢，順應(yīng)終端用戶需求，開始發(fā)展成為提供整體端到端的視頻監(jiān)控解決方案、系統(tǒng)及服務(wù)的提供商。
創(chuàng)業(yè)公司，具有技術(shù)算法優(yōu)勢但較難獨(dú)立實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，前期多通過與傳統(tǒng)巨頭合作的方式實(shí)現(xiàn)市場布局。其中，從計(jì)算機(jī)視覺方向切入的典型公司有：
商湯科技，成立于2014年，今年7月完成4.1億美元B輪融資，核心技術(shù)包括人臉技術(shù)、智能監(jiān)控、圖像識(shí)別、文字識(shí)別等，目前在安防領(lǐng)域主要跟東方網(wǎng)力、公安三所等合作，也在布局新疆市場；
依圖科技，成立于2012年，今年5月完成3.8億人民幣C輪融資，核心業(yè)務(wù)包括智能安防平臺(tái)、城市數(shù)據(jù)大腦、智慧醫(yī)療健康等，其中智能安防平臺(tái)通過精準(zhǔn)的人臉及車輛識(shí)別技術(shù)也已服務(wù)于蘇州市公安局、福建省公安廳、貴州省公安廳等；
曠世科技，成立于2011年，16年底完成億級(jí)美元以上C輪投資，以人臉識(shí)別為切入點(diǎn)，產(chǎn)品線包括了 FaceID、Face++、智能地產(chǎn)、智能安防，其中在安防領(lǐng)域主要涉及跟俠客島、機(jī)場案件、鐵路公安方面的合作；
格林深瞳，成立于2013年，14年完成數(shù)千萬美元的A輪投資，產(chǎn)品包括深瞳人眼攝像機(jī)、皓目行為分析儀、威目車輛特征識(shí)別系統(tǒng)以及威目視圖大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，安防領(lǐng)域的合作對(duì)象包含武漢公安局及天津市交通管理局；
AI在安防領(lǐng)域都有哪些技術(shù)應(yīng)用及場景？
技術(shù)角度，目前AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用主要還是涉及對(duì)人臉、車輛的識(shí)別，包括生物特征識(shí)別技術(shù)、大數(shù)據(jù)及視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)等。其中，生物特征識(shí)別包含了指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、人臉識(shí)別、步態(tài)識(shí)別等，前兩個(gè)主要應(yīng)用于特定場景的身份認(rèn)證居多；而關(guān)于視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)，目前則主要融合了機(jī)器視覺、圖像處理、模式識(shí)別、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，這也是視頻內(nèi)容理解的基礎(chǔ)。
行業(yè)角度，目前智能安防在公安、交通、樓宇、金融、工業(yè)、民用等多個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用場景。比如，公安領(lǐng)域，主要涉及到圖偵、實(shí)戰(zhàn)、預(yù)判三層應(yīng)用以滿足其事前、事中、事后的實(shí)際需求；交通領(lǐng)域，未來通過建立城市大腦，利用AI技術(shù)可實(shí)時(shí)分析城市交通流量、調(diào)整紅綠燈間隔、縮短車輛等待時(shí)間等，以合理調(diào)配資源提升城市道路的通行效率；智能樓宇，利用AI技術(shù)可以綜合控制建筑的安防、能耗，同時(shí)對(duì)進(jìn)出大廈的人、車、物實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控以確保核心區(qū)域的安全。
現(xiàn)階段AI在安防領(lǐng)域主要存在哪些問題？
雖然AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用有著很好的前景，但目前對(duì)人、車、物的識(shí)別并沒有到達(dá)真正實(shí)用化的階段，仍然存在較多的問題需要不斷完善和解決，比如環(huán)境適應(yīng)性差、數(shù)據(jù)資源分散、場景理解受限等。
1）環(huán)境適應(yīng)性差，目前鑒于車輛及道路環(huán)境的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化，識(shí)別率相對(duì)較高，但對(duì)于人臉的準(zhǔn)確識(shí)別則很容易受到光照不足、圖像模糊、目標(biāo)尺寸過小或相互遮擋等環(huán)境影響，以致影響到識(shí)別準(zhǔn)確率；
2）數(shù)據(jù)資源分散，現(xiàn)階段安防領(lǐng)域監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的開放性和共享程度相對(duì)較低，很難開展多維數(shù)據(jù)的交叉融合分析，這使得人工智能分析缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐，同樣也會(huì)影響準(zhǔn)確率；
3）場景理解受限，由于缺乏有效的專業(yè)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的積累，視頻內(nèi)容的理解能力偏弱，目前的智能分析多為單場景的目標(biāo)檢測和行為分析，很少涉及大范圍場景的關(guān)聯(lián)行為分析，以致很難用于異常行為分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測；
未來AI在安防領(lǐng)域還有哪些行業(yè)趨勢及發(fā)展機(jī)會(huì)？
1）視頻結(jié)構(gòu)化處理，目前在安防細(xì)分子行業(yè)中，視頻監(jiān)控的市場規(guī)模占比接近一半，這其中蘊(yùn)含著大量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。但目前在對(duì)視頻結(jié)構(gòu)化處理過程中，多還停留在基于靜態(tài)特征的單場景的目標(biāo)識(shí)別，還沒有把動(dòng)作、行為等動(dòng)態(tài)特征以及之間的相關(guān)性做結(jié)構(gòu)化的處理。未來，如果能夠做到對(duì)視頻語義的理解，對(duì)視頻的時(shí)間、空間、行為等動(dòng)態(tài)特征做結(jié)構(gòu)化處理，將對(duì)后期的視頻檢索、視頻分析有較大的實(shí)用價(jià)值。
2）前端設(shè)備智能化，以往的前端設(shè)備基本只能做到高清錄像，智能分析能力則相對(duì)比較弱，而目前基于深度學(xué)習(xí)的智能分析技術(shù)也仍多在服務(wù)器上進(jìn)行處理，一旦未來視頻數(shù)據(jù)量增多，服務(wù)器的傳輸帶寬以及后端存儲(chǔ)管理壓力就會(huì)加大，也不能滿足安防智能化在安全性、實(shí)時(shí)性、魯棒性等方面的要求。如此，前端智能化也便成了行業(yè)發(fā)展的趨勢，即可以通過內(nèi)嵌深度學(xué)習(xí)算法或芯片，在設(shè)備前端實(shí)現(xiàn)具有結(jié)構(gòu)化信息提取、人臉識(shí)別、道路實(shí)況檢測、車輛識(shí)別等多種功能。目前，典型如以IP芯片算法切入的智芯原動(dòng)、基于SVAC2.0標(biāo)準(zhǔn)的欣博電子、從模組切入的人人智能等。
3）技術(shù)創(chuàng)新突破點(diǎn)，鑒于目前對(duì)人、車、物的識(shí)別準(zhǔn)確率仍然存在較多的限制，未來在軟、硬件方面都存在相應(yīng)的技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)。比如前端設(shè)備，未來幾年內(nèi)高清顯示技術(shù)仍將持續(xù)發(fā)展，如在4K級(jí)別整合3D圖像，從2D轉(zhuǎn)向3D獲取更立體的深度數(shù)據(jù)，或借鑒人眼仿生原理讓光學(xué)系統(tǒng)與識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行相互實(shí)時(shí)反饋獲得遠(yuǎn)距離物體的清晰圖像，或借助星光攝像機(jī)帶來更高的對(duì)比度和更好的色彩表現(xiàn)以滿足夜間高品質(zhì)監(jiān)控需求等；而在軟件算法方面，要想攝像機(jī)采集的圖像給出最適合機(jī)器去檢測識(shí)別人臉，一方面需要做很多算法以根據(jù)當(dāng)前的光照條件等環(huán)境計(jì)算出最好的成像效果，另一方面也需要盡可能的采集大量各種場景下數(shù)據(jù)。以停車場為例，當(dāng)車輛進(jìn)地庫時(shí)，車頭與背景的光照差異較大，如何針對(duì)區(qū)域做局部的曝光參數(shù)調(diào)整。簡單來講，根據(jù)相機(jī)的高度、角度、環(huán)境、異常人臉等特定場景的特征提取都需要對(duì)算法做不同的改進(jìn)，在此基礎(chǔ)上針對(duì)不同的特定場景需求，都可以給出特定的軟、硬件產(chǎn)品。
4）多維數(shù)據(jù)融合分析，即對(duì)多維度、多場景數(shù)據(jù)的交叉融合分析，其中包括不同設(shè)備對(duì)同一物體（人、車）的識(shí)別，也包括對(duì)不同場景的數(shù)據(jù)融合。以公共安全領(lǐng)域?yàn)槔?，在?dòng)態(tài)人臉識(shí)別中即便是只有百萬分之一的錯(cuò)誤率，也會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)誤報(bào)率太高缺乏實(shí)用價(jià)值，而要解決此類問題，單純從人工智能算法、芯片等維度提升識(shí)別率是不夠的，需要在視頻數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上擴(kuò)充數(shù)據(jù)維度，如手機(jī)定位數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)等，通過這樣的大規(guī)模的、多模態(tài)數(shù)據(jù)整合以進(jìn)一步提升識(shí)別效果，并在數(shù)量級(jí)上降低錯(cuò)誤率。
5）細(xì)分應(yīng)用場景廣泛，受益于安防領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)算法的快速發(fā)展，智能安防已經(jīng)得到了越來越廣泛的應(yīng)用。在AI+安防3.0時(shí)代，面對(duì)安防視頻產(chǎn)品下游的需求，運(yùn)營服務(wù)將有較大的市場空間，這也將成為我國安防產(chǎn)業(yè)未來的發(fā)展方向。以人臉識(shí)別為例，可廣泛應(yīng)用于公安、零售、教育、金融、醫(yī)療等行業(yè)；除此之外，未來也可以嘗試新興的場景，如智慧景區(qū)，完成物品遺留檢測、客流統(tǒng)計(jì)以及智能巡檢等；智慧商業(yè)，對(duì)客流量統(tǒng)計(jì)以及人流密度檢測等。
總結(jié)：1. 整體來看，安防領(lǐng)域市場規(guī)模足夠大，機(jī)會(huì)也足夠多；2. 目前AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用仍然存在很多需要突破的技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)；3. 未來數(shù)據(jù)運(yùn)營服務(wù)將存在較大的市場機(jī)會(huì)；4. 對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司而言，能否找到細(xì)分的行業(yè)落地場景是關(guān)鍵。
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