人工智能正在以超乎人們想象的速度與各個行業融合。相比其他行業，傳統安防具有海量和層次豐富的數據，是人工智能最好的訓練場同時也是實現應用價值的最佳領域。尤其是人工智能在安防視頻圖像數據結構化領域的深度應用，使往往只能在電影中看到的黑科技正逐步在現實社會得以展現。
人工智能安防三個細分市場與四大成熟案例
一、中國安防市場結構，AI 從行業市場開始滲透
根據IHS 統計，2016 年全球安防設備市場規模達到158.6 億美元，同比增長6.6%。其中中國市場最大，市場規模67.25 億美元，同比增長11.6%，占全球42%。美洲市場第二，市場規模39.6 億美元，同比增長4.1%，占全球25%。
人工智能安防三個細分市場與四大成熟案例
從中國市場來看，主要包括三個細分市場：(1)政府市場(～20%)：主要包括各地公安，交通，司法部門。銷售渠道以系統集成商為主。需求受政府固定資產投資拉動，對價格不敏感，是視頻分析服務的重度用戶。(2)大企業市場(～30%)：主要包括銀行，電信，石油，文教衛等大型國有企業和事業單位等。銷售渠道以解決方案為主，需求受經營規模擴大的影響。(3)中小企業及個人市場(～50%)：主要包括中小企業，也包括個人消費需求(盡管需求很小)。銷售渠道以標準產品的分銷為主。
人工智能安防三個細分市場與四大成熟案例
隨著平安城市、智慧城市的推進，攝像頭及高清視頻的普及，安防行業有海量的數據，是人工智能可以發揮強大作用的領域，目前AI 技術已經基本實現安防監控的主要三個目標：1、識別行人的生理屬性。通過分析行人身體結構，準確識別視頻中人物的性別、年齡、姿態等多種生理特征。2、識別行人車輛。基于深度學習的行人檢測算法能夠在各類遮擋的情況下精確找出行人位臵，并能夠進一步分析行人姿態和動作，可應用于交通監控、輔助駕駛、無人駕駛等。可以在行車場景、交通監控場景、卡口場景中檢測多種不同角度的車輛，并同時給出車牌號碼、汽車品牌、型號、顏色等物理特征。3、實現人群分析。在高密度公共場所，例如地鐵，廣場，估計人群數量和密度，同時檢測人群過密、異常聚集、滯留、逆行、混亂等多種異常現象。
人工智能安防三個細分市場與四大成熟案例
國內安防領域人工智能技術成熟度高。安防龍頭海康威視一直走在技術的前沿，海康威視研究院在基于深度學習的“文字識別技術OCR”國際ICDAR 競賽中獲取第一名的成績。曠視科技Face++代表國內人臉識別的最高水平，其十萬分之一的誤識率水平已經超過金融安全要求。
二、.AI落地安防領域之幾大成熟案例：
目前人工智能技術在安防領域已經有諸多成熟案例，這里主要從以車牌識別、人臉識別為代表的圖像識別技術、以大數據分析為代表的智能分析技術以及綜合化的安防機器人等三類應用展開。
人工智能安防三個細分市場與四大成熟案例
1)以車牌識別、人臉識別為代表的圖像識別技術。在公安、交管領域，車牌識別是圖像識別技術應用相對較早且成熟度相對較高的場景，已廣泛應用于公路收費、停車管理、稱重系統、交通誘導、交通執法、公路稽查、車輛調度、車輛檢測等各種場合。
人工智能安防三個細分市場與四大成熟案例
——抓拍交通違法行為
通過對前端攝像頭和后端系統進行智能化升級，利用前端攝像頭對抓取的圖像快速處理，將明顯的違法行為進行智能識別，并在后端進行收集和二次處理。可對多種交通違法行為進行取證，包括機動車闖紅燈、違法停車、壓線、變道、逆行、超速、人行橫道不避讓行人、違反規定使用專用車道、行人闖紅燈等各種交通違法行為。
人工智能下的交通管理系統，可以對各種行為進行實時抓拍，做到全方位無死角地監控。而傳統的分析方法，在識別率和準確率上差異明顯。如果采用人工識別，更不可能對如此巨量的數據進行處理。
人臉識別目前在支付、金融行業遠程開戶等應用場景中應用障礙已經相對較小，但在安防領域，由于圖像抓取角度、清晰度等原因的限制，目前應用還相對有限，相對比較成熟的是在門禁系統、ATM監控等簡單任務領域，但隨著人臉識別技術的進一步發展，在刑事案件偵查、特定人員追蹤、嫌疑人報警等諸多領域將大有用武之地。
——抓捕犯罪分子
以海康威視的系統破獲的某個搶劫案為例。為了從大量的視頻圖像中找到嫌疑人，需要對來自500 多個監控點的長達250 個小時的視頻進行分析，如果采用人力查閱，需要至少30 天時間，但如果采用基于深度學習的視頻分析技術，僅需要不到5 秒。
另一個案例是，不久前，襄城區的汪某在某酒店電梯口被身后一不明男子突然搶走其公文包，內含大量現金、手機等珍貴物品。接到報警后，民警將嫌疑人照片導入曠視(Face++)智能安防人臉識別系統比對搜索很快鎖定了田某為涉案人員，并通過系統進一步發現田某在保康縣的關系人肖某以及其在丹江口市的居住地，最終將犯罪嫌疑人田某抓獲。
目前曠視(Face++)的人臉識別技術已在20多個省、市落地并試點，協助警方成功抓捕逃犯的案例有500多起。破案最快的一次僅在案發后16小時內就將案犯抓獲，足見這套系統的高效表現。而憑借出色的表現，曠視(Face++)以人臉識別技術為核心的智能安防解決方案，也被引入了“2016年度公安部科技局科技成果推廣目錄”。
人工智能安防三個細分市場與四大成熟案例
2)以大數據分析為代表的智能分析技術。人工智能在安防領域另一個典型應用是通過以大數據分析為代表的智能分析技術，實現輿情監控和惡性襲擊事件預警。其中最典型的創業公司Palantir，通過分析海量數據來尋找規律，已被眾多執法部門用于犯罪調查和發現潛在恐怖主義陰謀，主要客戶是CIA和FBI。此外Palantir在醫療、金融等領域也積極拓展，目前估值已經超過200億美元。國內安防領域的智能分析目前主要集中于輿情監控、垃圾/詐騙短信處理等部分領域。
在國內，多家公司已經看到市場的巨大機遇，并推出了產業化級的產品：
2016年10月，海康威視與英偉達、Movidius形成了合作伙伴關系，并發布了基于深度學習技術從前端到后端的全系列智能安防產品。博鰲亞洲論壇2017年年會期間，會議安保工作采用了曠視(Face++)智能安防解決方案，不僅保障了會議期間的安保通信，也為公安部門節省了大量的警力、物力。
此外，大華股份也已經形成了一系列基于深度學習的智能產品，系列包括前后端的人臉識別、卡口電警、視頻結構化、雙目立體視覺和多目全景拼接產品；蘇州科達在2016年的北京安博會上，發布了獵鷹系列人員卡口分析系統；宇視與英偉達聯合推出了代號“昆侖”的大容量分布式的云結構化智能分析服務器，成為其“安防機器視覺”戰略中的重要產品。
3)綜合化的安防機器人。安防機器人可以完成包括巡邏、監控、追蹤、抓捕、營救等一系列任務，集成圖像分析、智能識別、人機交互等多種形態的人工智能技術。目前研發依然處于早期，常見的初級形態主要是功能簡單的安保機器人，僅能實現特定情境下的定點巡邏、報警、遙控制暴等功能。
結束語：當前，智能安防領域的商業探索方興未艾，市場存在著巨大的機會，智能安防將成為人工智能產業化的第一步也是最重要的一步。在AI技術完善、基礎硬件就緒、PPP訂單持續推進的大環境下，2017年將成為智能安防的爆發之年。
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