繼7月份國務院印發《新一代人工智能發展規劃》之后，人工智能產業再迎政策利好。據國家發改委網站消息，為貫徹落實“十三五”規劃《綱要》，2018年，國家發展改革委將組織實施“互聯網+”、人工智能創新發展和數字經濟試點重大工程。

1956年，達特茅斯會議召開，人工智能作為一項新興課題，正式登上世界科研的舞臺。2016年，AlphaGo程序輕取圍棋世界冠軍李世石，引起了全世界的關注。這一里程碑事件，標志著人工智能技術正在成為改變人類經濟、社會的新技術引擎。隨著國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，人工智能已經成為國內最熱門的前沿技術。

安防行業作為人工智能最早具有市場空間的行業，對人工智能的發展有著更清晰的認知和更迫切的需求，而人工智能正在推動安防行業繼高清化和網絡化之后的第三次技術變革。從產品形態分析，人工智能技術將會促進前端攝像機、后端存儲設備、視頻分析應用平臺的全面改革。從需求分析，目前以“智慧城市”、“雪亮工程”為主的政府需求將成為人工智能的主要來源。

一、新階段安防領域所面臨的挑戰

安防行業經過多年發展，已經基本完成高清化和網絡化，而且積累了強大的視頻、圖片類數據采集能力，但是視頻、圖片屬于原始數據，在應用上只能依靠人工處理，存在著很大的局限性。所以如何挖掘精度數據、視頻深度應用成為當前安防領域最大的挑戰。

1精度數據挖掘需求

精度數據是指基于人工智能算法，從視頻中提取的可進行直接檢索查詢的結構化數據。視頻中存在豐富的數據資源，而現有技術所能得到的精度數據較少，難以滿足大數據應用的需求。安防市場未來的核心是數據，對視頻進行多維度分析、深入挖掘精度數據是整個行業發展的趨勢。

2視頻深度應用需求

現階段大部分城市已經建有完善的視頻監控系統，然而視頻的應用模式多用于事后查詢、分析，無法體現視頻監控系統真正的價值。以公安行業為例，城市級視頻監控系統在視頻偵查中起了非常大的作用，但是在事前預防方面尚存在很大的不足。如何對現有視頻進行深度應用，將被動查證的事后應用模式轉變為主動防御的事前應用模式是安防行業對視頻的新需求。

二、硬件、算法、應用三者結合推進人工智能技術變革

人工智能是研究讓計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規劃等)的學科，是一門綜合計算機科學、生理學、社會科學的交叉學科，完整的人工智能技術可分為硬件支撐層、算法分析層和場景應用層。

1硬件支撐層

硬件支撐層主要是支撐人工智能算法進行運算所需要的硬件設備，如GPU、FPGA、TPU等運算核心芯片。人工智能算法的普及應用離不開承載運算的芯片發展。尤其是在安防領域視圖分析處理上，GPU芯片已經成為人工智能算法的主流芯片，隨著GPU芯片運算能力的不斷提升，人工智能的算法也將發揮更大的作用。

2算法分析層

算法分析層是人工智能技術的核心，算法的優劣決定了人工智能技術的應用效果，深度學習架構的開源促使人工智能算法在功能與性能上有了質的飛躍。安防行業積累的海量視頻、圖片數據為深度學習算法提供足夠訓練樣本，促進了算法性能的提升。高性能的算法又能為安防行業挖掘深度視頻數據，進一步提升視頻價值，從而形成相互促進的良性循環。

3場景應用層

場景應用層是以人工智能技術為重點，多種基礎技術綜合應用的，面向安防、家居、物流倉儲、金融等不同場景的產品或解決方案。在安防行業，尤其是公安、政府行業，人工智能產品的應用為用戶提供了更多維的分析數據，幫助用戶利用視頻提升城市管理水平。

硬件性能提升為算法進行大量學習運算提供了支撐平臺，大大縮短了訓練時間，使得人工智能算法在短時間內發生了質的變化。而各行業用戶的需求將人工智能與行業業務相結合，細化人工智能技術的具體職能。同時基于行業應用的海量視圖數據又為人工智能算法提供了充足的訓練樣本，讓算法更貼近于應用，算法性能的升級也將促進硬件性能的提升，硬件、算法、應用三者的有機結合和良性互動循環是人工智能技術飛速發展的根本因素。

三、政策及市場需求促進人工智能在安防領域著陸

隨著人工智能的快速發展，“AI+安防”日益被重視，就與前幾年“互聯網+” 被寫進政府工作報告一樣，關于視頻大聯網、人工智能在國家層面也受到極大重視并出臺一系列政策文件給予支持。國家印發的多份政策文件都將人工智能與安防行業緊密結合，強調人工智能在安防行業的重要性。在這樣的有利時機下，安防行業各廠家積極推出一系列基于人工智能的產品，如海康的 “獵鷹”服務器，大華的“睿智”服務器，宇視的“昆侖”服務器等，安防企業早已先一步布局人工智能的發展，并實現了越多越多的落地應用。

人工智能能夠被重視，其帶來的變化是可以期待的，或者說現在已經能夠看到一些實在的應用與趨勢。如前文提到，安防行業存在著數據挖掘與數據分析的難題，而這和人工智能的開發邏輯完全吻合，人工智能技術的應用能夠幫助安防行業彌補現階段的缺陷，提升行業價值。安防行業所積累的海量視頻、圖片數據也能讓人工智能技術能夠擁有充足的訓練樣本，全方位提升算法性能。所以安防行業成為了人工智能最成功的一個著陸場所，人工智能在安防行業內的多個子行業有了應用需求和成功項目案例，在民用市場上也正在逐步推進。

1典型行業應用

目前，人工智能在公安、政府、交通、金融、樓宇等多個行業有著廣泛的應用場景。在公安領域，主要涉及嫌疑目標布控、可視化指揮、視頻偵查等業務，滿足用戶事前預防、事中指揮、事后偵查的應用需求。在交通領域，通過人工智能建設城市大腦，實時分析城市中的交通流量，合理調整紅綠燈時間，有效緩解城市擁堵。在金融行業，通過人臉識別技術，提前識別可疑人員，分析是否帶面罩、是否持有可疑物品、是否有可疑動作等，有效保護銀行物理區域的安全；同時，也可以通過識別銀行VIP客戶，提升銀行服務效率。在樓宇行業，利用人工智能技術可以綜合控制建筑內的安防、消防、能耗系統，對進出園區的人員和車輛進行跟蹤定位，確保建筑內安全。

2成功項目案例

在貴州、云南、福建等多個省公安廳采用人臉識別技術，建設全省靜態人像數據庫，變革傳統被動式視頻偵查手段，采用主動發現、自動預警科技手段，實現了對犯罪嫌疑人的精準研判、精準落地，解決了圖偵工作“最后一公里”的難題，為基層公安機關打防管控工作提供了強有力的數據支撐。

在北京、上海、杭州等大部分城市已經建有大規模的卡口聯網系統，采集所有車輛通行記錄。基于人工智能技術的城市交通大腦實時分析城市過車數據，預測道路擁堵，疏導城市交通，保證城市道路通暢。同時城市過車數據與停車場數據、小區車輛進出數據相結合，形成完整的車輛大數據技戰法，刻畫車輛軌跡、布控危險車輛，有效保證城市交通安全。

在富士康、韻達快遞的工業園區，已采用人臉識別系統進行員工上下班考勤，方便員工工作的同時保證園區安全；在南昌、濟南、福州等城市多個路口采用人臉識別系統對闖紅燈的行人和非機動車進行抓拍，減少交通事故，保證道路安全。眾多項目的成功實施，標志著人工智能已經在安防行業落地。

3民用市場發展

隨著基礎網絡的健全、智能手機的普及和移動APP的應用，使得基于移動互聯網的民用安防市場有了發展的土壤。而物聯網、智慧城市、智慧家居等理念的推廣讓大眾對民用安防產品的需求越來越大。在民用市場中，采用人工智能強大的數據分析能力，可以為用戶提供差異化服務，提升每個用戶的體驗。傳統的遠程視頻觀看已無法滿足大眾用戶的需求，例如智能家居，需要有夜間人員闖入報警、老人小孩看護功能；智慧商鋪，需要有異常行為分析報警，商鋪人流量分析功能。人工智能能夠幫助用戶省去人工布防的煩惱，真正實現人性化智慧監控。

據預計，國內現有城鎮家庭約2億戶，未來5年民用安防市場規模可達上千億，市場前景廣闊，人工智能也將掀起民用市場的智能浪潮。

四、人工智能在安防行業的不足與展望

智慧安防是安防行業的未來，目前基于人工智能和深度學習的安防新一代解決方案已經紛紛落地，然而在整體應用中也暴露出了許多問題。

一是算法單一。智能算法單一是人工智能在安防行業應用過程中最大的問題，現有的算法只能從視頻中提取人、車、非機動車數據，無法對視頻進行完全結構化，導致了許多視頻內容還是需要人工觀看。

二是應用效果受場景限制。人工智能的應用基礎為視頻，而視頻的成像質量受環境、光照的影響較大，容易存在圖像模糊、目標像素過小或者遮擋等問題，阻礙人工智能對視頻內容進行解析。

三是缺乏數據共享應用。人工智能技術從視頻中提取的數據相對獨立，不同廠家的算法所獲得的數據無法共享，使得存在信息孤島的現象，不利于行業大數據的分析。

隨著技術的不斷進步，云計算、大數據的發展，智慧安防的時代已經悄然到來。從技術角度分析，人工智能由于算法的成熟和芯片成本的降低，使得智慧安防的應用愈加普及。從市場角度分析，人工智能促進安防行業高清化、聯網化的發展。同時，智慧安防在圍繞人工智能發展的過程中，是從前端、存儲、分析、應用的全產品生態鏈的改進，人工智能是帶動安防行業設備及系統更新換代的動力。未來5年內，人工智能技術將會有飛速發展，在安防領域開辟新的藍海。