AI安防的邊界，正在變得愈加模糊。其業務從單一的人或車比對，走向基于視頻監控的城市級管控平臺。而安防攝像機的身份隨之突變為線下城市畫像的入口。全國各行各業采用的監控攝像頭一天約 50PB數據，是上千個國際級圖書館的數據量級。海量的數據是安防發展 AI 的迫切動力，也是重要的基礎條件。

智慧安防不斷發展 “碎片化”始終存在

人工智能為安防產業帶來了豐富的想象力以及傳統安防功能價值的變革。但是，智慧安防發展過程中，“碎片化”現象也始終存在。這種論調正被越來越多的廠商所提及，碎片化的應用場景是AI落地過程中不可跨越的問題。

總體而言，安防一直是一個非常碎片化的市場，用戶不集中，應用與產品都很分散，需要在無數小區域，靠一單一單的銷售去獲得，要完成從滿足客戶碎片化需求的開發響應、到快速交付能力的建設非常復雜。

也正因為如此，當前業內廠商普遍都比較期待AI項目標準化的盡快到來，標準建設將在一定程度緩解碎片化的痛點，讓項目的交付變得更便于執行。而當算力大幅提升、成本大幅下降、國家持續推動城市數據統一時，碎片或將成為完玉。不過，現階段看，AI應用的標準同樣需要充分考慮各種場景因素，標準建設也將是一個紛繁復雜的過程。

“碎片化”的安防為參與者帶來巨大機遇

安防碎片化的行業需求需要大量人力物力以及長時間經驗積累，海康、大華此類傳統巨頭經過多年深耕已建立起較高的競爭壁壘，新進入者無法在短時內實現趕超。但由于AI安防應用需求的碎片化，各方參與者都獲得了巨大的機會。除了深耕G端的傳統龍頭廠商，對B端客戶有深入理解的應用軟件開發商和行業解決方案提供商，在C端生態布局完善的互聯網企業以及提供AI算法、算力、芯片等AI基礎設施的新興科技公司都將具備較大競爭優勢。

人工智能在安防領域的應用是場景化的，而場景化應用又是碎片化的。未來市場將不會在競爭中產生，產業玩家更多走向競合，生態優勢成為新的安防企業核心競爭優勢。當前人工智能的產業鏈條涉及到從基礎算法模型、基礎硬件、基礎產品、行業應用、場景應用、解決方案到應用交付的不同環節，任何一家企業都無法獨立打造出完整的產業鏈，因此分工協作共同解決用戶需求提供端到端的解決方案成為新的趨勢。當下，針對碎片化場景，如何解決用戶需求，如何堅守及創新，成為每一位產業人士思考的問題。