眾所周知，最近幾年國內安防行業發展面臨眾多挑戰，市場經濟不景氣、行業內卷、項目開工率低、回款周期長、利潤空間收窄等問題就像一把利劍懸在各安防企業的頭上。

為了應對這些挑戰，安防企業也是使出渾身解數以求夯實市場競爭力和份額。比如加快出海的步伐等等。

不過就國內市場而言，全市場還是寄希望于能夠有新的創新技術能脫穎而出，再次點燃行業發展新引擎、激活行業新動能。

2025開年以DeepSeek為代表大模型技術火爆出圈，掀起了行業大模型落地應用遍地開花的浪潮。

各安防企業全新的安防產品和技術正以前所未有的速度涌出，讓業內人士眼前一亮，有望成為企業新增長級別。

然而，在這場新浪潮下，安防行業卻迎來了比技術突破更嚴峻的“新憂慮”，不可忽視。看如下介紹！

市場新憂

如果說生意難做、利潤收窄是安防企業日常憂慮的話，那么大模型技術在安防領域大規模應用所產生的問題或是安防新的憂慮，比如生成式AI的濫用和數據主權的爭奪引發社會信任危機，以及生態鏈的重構帶來的行業陣痛等等。

簡單來講，新技術應用在推動產業升級和可持續發展的同時，也引入了諸多新風險。

其中，在信任危機層面，據公開的數據顯示，2024年因智能家居隱私泄露引發的案件超1.2萬起，同時國家互聯網應急中心監測到智能設備日均遭受網絡攻擊超12萬次，用戶隱私泄露事件較上年增長67%。

另外，隨著生成式AI的爆發式迭代，也讓安防系統陷入“道高一尺魔高一丈”的困境。

全國各小區發生多起“AI換臉”入侵事件就是最好的佐證。這主要是因為如今行業大模型在理解能力、識別能力、搜尋能力等都有質的飛躍。不法分子，可以利用大模型生成“完美偽裝”：通過分析監控視頻中的微表情數據，偽造符合生物特征的行為模式，使傳統活體檢測算法徹底失效。這種技術異化帶來的不僅是安全漏洞，更是社會信任的崩塌。

在數據利用層面，雖說行業已有知名企業對數據加以保護，但目前國內多數中小廠商仍普遍采用原始數據共享模式，并未對客戶的數據進行分級保護或者設立獨立數據安全官。

這種狀態加劇了公眾對安防系統的不可信任度。目前，國內多數消費者是“不敢將家庭安防數據上傳云端”。

在生態重構方面，企業毛利率持續下滑、科技巨頭跨界融入提速、市場供應鏈惡化等因素給安防企業數字化轉型帶來嚴峻的挑戰。

傳統的營銷模式已然不適應時代的發展潮流，目前市場更重視“服務即產品”的模式，或許有望改寫行業價值鏈條。在這一改寫的過程中，參與其中企業或有機會脫穎而出。

總的來說，市場對新興技術的應用既充滿期待又心存憂慮，問題的關鍵是如何化解這些憂慮，讓它變成企業乃至行業發展的跳板。

如何化解？

化解上述憂慮，或許可從技術、制度和社會等層面入手，構建“技術-制度-社會”三位一體的治理框架。

其中，在技術層面，應建立動態風險評估機制，通過模擬攻擊場景強化系統韌性，例如在生物識別模塊嵌入量子加密算法，從源頭遏制數字替身攻擊與數據泄露風險。

制度層面，需推動立法與標準雙軌并行。一方面制定人工智能安防應用倫理審查指南，明確算法透明度與責任追溯機制；另一方面完善數據跨境流動監管細則，在保障國家安全前提下促進合規技術合作。

最后是社會協同層面，應構建多方參與的治理生態，通過政府主導的產學研聯盟加速可信AI技術研發，同時培育第三方認證機構對安防設備進行倫理合規審查，利用新興技術實現供應鏈全流程可追溯，阻斷非法技術組件滲透。

當然最主要的還是要重塑行業價值導向，將隱私保護與社會責任納入企業KPI考核體系，對高風險技術應用實施“負面清單”管理。例如在一些涉及隱私領域采用“最小必要數據采集”原則，通過邊緣計算實現數據本地化處理，避免敏感信息上傳云端。

總的來說，唯有將技術創新關進制度的籠子，讓倫理考量貫穿產品生命周期，才能實現安防行業從“風險管控者”到“社會穩定器”的角色進化。

結語

2025年的安防行業，既是技術革命的試驗場，也是信任重建的修羅場。當生成式AI能完美偽造人類身份、當腦機接口數據成為新型戰略資源時，行業需要的不僅是技術升級，更是價值體系的重構。

換言之，唯有將技術倫理與商業邏輯深度融合，才能讓安防系統真正成為守護而非威脅社會的力量。這場“新憂慮”的終局，注定屬于那些既能駕馭技術狂飆，又能守住人性底線的破局者。

源自網絡

審核編輯 黃宇