“AIoT”（loT－Internet of Tings）即“AI＋IoT”，指的是人工智能技術與物聯網在實際應用中的落地融合。

隨著第三次人工智能浪潮的爆發以及物聯網技術的廣泛應用，AIoT已成為業界公認的未來技術主流形態，且該市場正在不斷發展之中。MarketsandMarkets近日發布報告稱，2019年全球AIOT市場規模為51億美元，到2024年，這一數字將增長至162億美元，復合年增長率為26．0％。

打破數據孤島 AIOT促進萬物互聯

MarketsandMarkets在其報告中還提及，物聯網設備生成的大量實時數據的有效處理需求，是全球AIOT市場增長的主要驅動力。

由于頂層設計缺失、技術不成熟等原因，互聯網時代的數據在采集、存儲、處理以及應用等環節都是獨立存在且相互孤立，使得單品智能甚至多品智能、系統智能在應用中不斷涌現數據孤島、數據煙囪和碎片化應用等問題。而在人工智能介入之后，IoT很快有了連接的大腦，數據孤島等系列問題很快得到了解決。

不管是物聯網設備生成的實時海量數據，還是人工智能發展過程中大數據無數次的訓練和深度學習，數據都是關鍵。AI、IoT一體化后，物聯網為人工智能提供其訓練和深度學習所需要的數據流，促使人工智能逐漸向“應用智能”發展；人工智能通過分析、處理數據流中的實時數據和歷史數據，對終端用戶的習慣加以推測，從而使設備變得更為智能和聰明。

也就是說，不管之前數據以怎樣的形式相互獨立存在，AI、IoT一體化后，企業與企業之間、設備與設備之間設置企業與設備與企業之間的數據孤島被完全打破。融合AI技術和IoT技術的AIoT，通過物聯網產生、收集海量的數據存儲于云端、邊緣端，再通過大數據分析，以及更高形式的人工智能，從而實現萬物數據化、萬物智聯化。

從視頻監控看AIOT在安防行業的必要性

打破數據孤島問題之后，越來越多企業開始將AIOT列為企業的主要發展方向之一，而AIOT也逐漸成各大傳統行業智能化升級的最佳選擇。例如安防行業。

就當前的安防領域來看，視頻監控依舊是AI＋安防的主戰場，占據了將近90％的市值。且在平安中國，雪亮工程等國家政策的號召下，城市立體防控監控體系已經逐漸成型，城市安防數據呈現出以幾何倍數增長的態勢。而城市級安防大數據不僅面臨海量級別數據的采集傳輸以及存儲壓力，其在分析、反饋環節的實時性和準確率也受到了不少影響。光靠傳統安防架構和手段，視頻監控在安防行業的作用僅僅只能停留在監控和留證，并非預防。

也就是說，當前海量的城市安防數據還是以單一的形式存在，缺乏多維數據碰撞的城市立體防控監控系統并未走出數據孤島的問題，進而無法解決實現安防AI化。

但在AIOT的助力下，安防產業不僅解決了分析、反饋兩大環節問題，通過機器學習，深度學習對數據進行海量異構化數據的分析和處理，再加上邊緣計算的助力，得以實現前端攝像頭對視頻數據的結構化處理。還基于機器視覺，賦予前端攝像頭更敏捷的觀察能力，例如當前業界廣泛流行的人臉識別、車牌識別、姿態識別、3D結構光技術等等，都為當前安防行業注入了新的活力。

或許從宏觀方向來看，正因為AIOT的助力，安防行業才得以智能化，甚至讓安防智能化真正做到“普及眾生安全”。

AIOT下安防行業的人臉識別核心應用

而在AIOT時代，人臉識別應該是當前安防行業的核心場景應用。不管是前端智能攝像頭，還是家庭的第一道智能門鎖，人臉識別已成為智能安防不可或缺的部分。

人物識別是人臉識別技術在安防行業的一種更高級別的應用，這種技術被廣泛嵌入至城市部署的攝像頭之中，對成千上萬的人臉進行采集，并對人臉進行識別匹配，找出可疑人員及犯罪嫌疑人，在平安城市、雪亮工程、智慧城市、智慧交通等應用中較為廣泛。

在城市安防的部署之中，嵌入了人臉識別技術的智能攝像機，在拍下可疑畫像的同時，就能通過計算機網絡將面像特征數據傳送到計算機中心數據庫，系統即可自動與面像數據庫中的逃犯面像比較，迅速準確地作出身份判斷，將人臉識別“用”的價值凸顯到極致。去年張學友演唱會順利完場“十一殺”就得益于此。

還有部署在城市建筑的人臉匝機、智能門禁、智能門鎖等人臉識別衍生產品，都已滲透到所有需要進行身份認證和識別的場所，在智慧校園、樓宇對講、智慧社區、智慧金融等方面都得到了很好的應用。

在當前的智慧社區建設之中，人臉識別技術已成為門禁管理、訪客系統、視頻安防系統等多個系統的標配，能夠解決社區居民身份確認、社區居民快速出行、可疑人員身份確認、異常人群活動等多重難題，保障社區人群的生命、財產安全。

當然，AIOT的安防行業不止是體現在人臉識別的廣泛應用之上，更多新場景自動駕駛、智慧建筑等也在不斷挖掘之中，一切都值得期待！