AIoT是什么？想必“AI+IoT”會是很多人的答案。

自去年年初，伴隨著BAT、小米、華為、京東、曠視等相繼喊出AIoT的口號，這一名詞以及其所代表的的背后產業引發新一輪行業熱議。

目前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。近日MarketsandMarkets發布的報告中提到，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%。

從目前國內的安防市場產品份額來看，占據將近90%市值的依舊是智能監控設備，當下智能監控設備依舊是主戰場。而伴隨著政策的不斷扶持，城市防控監控體系已經逐漸成型，安防市場的發展呈現幾何增長的態勢，面對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。光靠傳統的安防手段，視頻監控的應用僅僅只能停留在監控和留證，并非預防。

當前因為設計的缺失與技術的不成熟，使數據在采集、存儲、處理以及應用等環節都是獨立存在且相互孤立，進而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和碎片化應用等問題。海量的安防數據也沒有避免這一形式，大部分依舊以單一的形式存在，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。

AI+IoT讓數據不在獨立存在

正如MarketsandMarkets在報告中提及的那樣，物聯網設備生成的大量實時數據的有效處理需求，是全球AI+IoT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。

不論是物聯網設備生成的實時數據，抑或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。

這也意味著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、設備與設備之間的數據孤島被完全打破。AI+IoT所得出的AIoT技術，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。

從安防主戰場視頻監控看AI+IoT的必要性

當解決了數據孤島問題之后，AI+IoT技術將會被列為企業的主要發展方向之一，而AI+IoT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。

以目前的安防領域來看，視頻監控依舊是AI+安防的主戰場。同時在平安中國，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，城市安防數據將會以“雪崩”式的態勢增多。同時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。

這也意味著，當前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智能化。

在AI+IOT的助力下，安防產業不但能同時解決分析、反饋兩大環節問題，通過AI手段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。

隨著未來技術的成熟，以及國家政策的推動，在原有安防場景里，AI+安防產品大規模運用至多只有5年左右時間，隨著AloT的落地，積極擁抱AI新技術的傳統安防企業的行業格局變化值得期待。