市場(chǎng)變局，無(wú)非是新技術(shù)變革或巨頭爭(zhēng)鋒導(dǎo)致矩陣變化，因此，筆者僅從技術(shù)和市場(chǎng)兩個(gè)角度試做一番分析。

技術(shù)AI還需落地

近年來(lái)，AI對(duì)安防產(chǎn)業(yè)的催化作用，業(yè)界有目共睹，特別是剛剛過(guò)去的2018年，可以稱(chēng)得上是AI落地元年，隨著AI產(chǎn)品化、工程化等商業(yè)價(jià)值逐漸顯現(xiàn)，更堅(jiān)定了安防企業(yè)和外入者對(duì)AI安防化的執(zhí)念。

業(yè)界皆知，安防產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷從模擬到數(shù)字、然后從標(biāo)清到高清化、智能化的變遷。不可置否，人工智能將成為新一輪安防產(chǎn)業(yè)變革的新驅(qū)動(dòng)力，正在持續(xù)釋放的巨大能量， 為產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)都帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇，使安防產(chǎn)業(yè)進(jìn)入真正的智能安防時(shí)代。那么AI技術(shù)真的能給安防產(chǎn)業(yè)帶來(lái)巨大的價(jià)值嗎？或者說(shuō)人工智能普及化還有多遠(yuǎn)？

首先看下何為人工智能？根據(jù)百度釋義，人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器人。人工智能是由算力（芯片）、算法（模塊）和數(shù)據(jù)（場(chǎng)景應(yīng)用）這三大因素構(gòu)成，同時(shí)也是驅(qū)動(dòng)人工智能商業(yè)化落地的三駕馬車(chē)，三者缺一不可。而這輪人工智能浪潮能夠真正在商業(yè)中應(yīng)用落地的技術(shù)主要包括語(yǔ)音識(shí)別和機(jī)器視覺(jué)，就安防領(lǐng)域來(lái)講，主要表現(xiàn)為智能視頻分析的應(yīng)用，也就是機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用，涉及到人臉/人體、車(chē)牌、周界入侵等方面的芯片和算法技術(shù)。

從產(chǎn)品方面來(lái)看，AI技術(shù)貫穿安防產(chǎn)業(yè)鏈的前端攝像頭和后端中控系統(tǒng)/云，也就是說(shuō)，AI既可以在前端做，也可以在后端做。在前端的“AI+攝像頭”環(huán)節(jié)中，即可以選擇將算法模塊直接嵌入到視頻監(jiān)控SoC芯片中，同時(shí)也可以將通用的視覺(jué)處理器應(yīng)用到攝像頭內(nèi)，另外也可以通過(guò)連接外設(shè)模塊，將原有的攝像機(jī)AI化;在“AI+后端”環(huán)節(jié)，即是利用后端服務(wù)器的計(jì)算能力來(lái)處理采集到的前端視頻信息，當(dāng)前來(lái)看，由于安防數(shù)據(jù)安全和實(shí)時(shí)響應(yīng)需求，前端智能越來(lái)越受寵。不過(guò)，在一些復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景，前端智能和后端智能相結(jié)合是未來(lái)AI技術(shù)應(yīng)用趨勢(shì)。

現(xiàn)階段，人臉識(shí)別和車(chē)牌識(shí)別技術(shù)最為成熟，大部分企業(yè)人臉無(wú)異常識(shí)別率可達(dá)到95%以上，而車(chē)牌識(shí)別率可達(dá)到99%，可以說(shuō)，這兩項(xiàng)技術(shù)基本可以滿足實(shí)際場(chǎng)景應(yīng)用需求，因此其應(yīng)用也最為廣泛。在寫(xiě)字樓、公寓/酒店、社區(qū)等門(mén)禁通行領(lǐng)域，人臉識(shí)別可謂已經(jīng)遍地開(kāi)花，一度造成AI繁盛的幻想。

不過(guò)，根據(jù)實(shí)測(cè)結(jié)果來(lái)看，在戴口罩、帽子、眼鏡、胡子以及特殊表情等異常人臉識(shí)別比對(duì)方面，就算是技術(shù)領(lǐng)先企業(yè)推出的前端智能設(shè)備，識(shí)別率基本僅保持80%左右，應(yīng)用價(jià)值大打折扣。

而且，實(shí)際上來(lái)講，人臉識(shí)別僅是最基礎(chǔ)、最簡(jiǎn)單的AI技術(shù)，技術(shù)門(mén)檻極低，應(yīng)用場(chǎng)景也十分有限，因?yàn)橐曨l信息除了人臉還有人體特征、行為、微表情等復(fù)雜的識(shí)別分析，這也是AI算法中最難的技術(shù)環(huán)節(jié)，當(dāng)前這些技術(shù)的表現(xiàn)差強(qiáng)人意，技術(shù)上有很大的提升空間，而且很多場(chǎng)景應(yīng)用價(jià)值也有待深挖。

在車(chē)牌識(shí)別領(lǐng)域，當(dāng)前無(wú)論是復(fù)雜的車(chē)牌還是車(chē)身顏色、車(chē)牌顏色、車(chē)標(biāo)、駕駛員行為等特征識(shí)別都已經(jīng)基本成熟。而且前端設(shè)備人臉和周界、人臉和車(chē)輛、車(chē)輛和周界的集成已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，頭部企業(yè)還可以實(shí)現(xiàn)一機(jī)多用，但是，各類(lèi)算法的融合方面不足，而且，在對(duì)處于干擾中的車(chē)牌進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別率更是大失所望。

而且，安防智能化的比例還比較低，所謂的智能化能做的事情也很少，主要就是人臉識(shí)別，以及一些行人和機(jī)動(dòng)車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)的簡(jiǎn)單屬性識(shí)別等。當(dāng)前大部分安防企業(yè)對(duì)于AI技術(shù)的應(yīng)用還處于接受?chē)L試的階段，AI攝像機(jī)的普及率相當(dāng)?shù)?。?jù)權(quán)威數(shù)據(jù)顯示，AI攝像機(jī)所占比較僅為1%，智能安防應(yīng)用規(guī)模不足5%。超過(guò)90%的市場(chǎng)份額仍被傳統(tǒng)安防占據(jù)。

究其原因，主要是AI前端價(jià)格過(guò)高，據(jù)了解，1臺(tái)AI攝像機(jī)的價(jià)格幾乎相當(dāng)于4臺(tái)普通攝像機(jī)，而且負(fù)載復(fù)雜計(jì)算能力的后端服務(wù)器，成本更是昂貴。對(duì)于公安、交通等政府渠道來(lái)講，更追求產(chǎn)品性能和應(yīng)用價(jià)值，價(jià)格因素影響不大，但是對(duì)于商用、民用領(lǐng)域中小企業(yè)來(lái)講，則是一筆不菲的投入，何時(shí)能夠規(guī)模化替換，還有待商榷，而且這一塊領(lǐng)域占比遠(yuǎn)高于政府渠道。

最值得一提的，有些場(chǎng)景應(yīng)用，其AI應(yīng)用價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其投入成本，可以說(shuō)是得不償失，甚至有些場(chǎng)景根本不需要智能攝像機(jī)，普通攝像機(jī)即能滿足場(chǎng)景應(yīng)用需求，但是一些廠商極盡吹噓AI價(jià)值，用戶為了趕時(shí)髦，趕鴨似的上架AI各類(lèi)產(chǎn)品，結(jié)果卻適得其反。

筆者認(rèn)為，AI確實(shí)可以給安防產(chǎn)業(yè)帶來(lái)巨大的市場(chǎng)，但從當(dāng)前來(lái)看，AI則處于被企業(yè)大肆捧殺階段，存在巨大的泡沫。鑒于深度學(xué)習(xí)對(duì)于模型訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)要求，AI技術(shù)的提升依賴(lài)于海量視頻數(shù)據(jù)的自我訓(xùn)練，而這需要很長(zhǎng)時(shí)期的積累和自我提煉，而且，由于安防應(yīng)用場(chǎng)景的碎片化特征以及客戶的定制化需求，AI產(chǎn)品化和工程化仍然是道阻且長(zhǎng)。作為企業(yè)，應(yīng)該看透泡沫的幻象，坐懷不亂，腳踏實(shí)地。

安防再經(jīng)歷亂世

眾所周知，隨著新創(chuàng)四小龍為首的AI技術(shù)代表陣營(yíng)的加入，華為BAT外來(lái)巨頭的來(lái)勢(shì)洶洶，使得安防市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)俞加激烈，這些入侵者的野心“昭然若揭”，而資本寒冬下的安防市場(chǎng)能否支撐起他們的野望，原有安防市場(chǎng)格局是否面臨被改變的話題持續(xù)不斷，而且圍繞這個(gè)主題，有幾個(gè)很有意思的觀點(diǎn)，可謂各執(zhí)其詞，各有各的野望和雄心。

?？低?/u>胡揚(yáng)忠曾以安防前輩身份表示，安防市場(chǎng)容量小且場(chǎng)景碎，建立一個(gè)從滿足用戶碎片化需求的開(kāi)發(fā)響應(yīng)、到快速交付能力的建設(shè)是一個(gè)十分復(fù)雜的體系;并且他把安防市場(chǎng)比作淺水域，養(yǎng)不起大魚(yú)，投入和產(chǎn)出非常不匹配。