這兩年科技界最熱門的話題就是AI了，而最先得到應用的是萬億級的安防市場。根據GrandViewResearch的調查，全球安防市場年增長率為10.2%，將在2025年達到$167.12Billion(約1萬億人民幣)。
傳統安防領域主要包括監控設備，VMS軟件系統，以及安防人員。然而傳統安防領域存在幾大痛點：1)機器對圖像視頻的識別度低，主要靠人眼觀察分析為主，精確度低，反應速度慢。2)人力安防成本大，特別是在歐美等發達國家，而且安防人員培訓成本高，流失率大，造成了安防投入高但效果差等問題。
隨著AI的成熟，針對這兩大痛點，新興起了三個領域：人臉識別，行為識別，以及安防機器人。無論是中國，還是美國，無論是傳統大型公司，還是新崛起的科技新貴，都嗅到了這三個領域中巨大的商機，爭先恐后開發AI產品，爭取快速的占領這個巨大的市場。
目前中美市場格局主要分為5大領域。傳統的2個領域：監控設備，視頻管理軟件領域。新興的3個領域：人臉識別，行為識別，還有安防機器人。
二、監控設備與VMS軟件
第一個傳統領域就是監控視頻設備領域。在中國有?？岛痛笕A兩家巨頭公司，在美國有Axis，Cannon等巨頭公司。目前的創新主要集中在智能攝像機。現在行業中最多的產品是各種升級版本的安防攝像頭，基本只是實現了簡單的視頻處理功能,比如motiondetection等，這類公司包括Ring(已經被Amazon收購),Nest，Arlo等。目前能將AI應用在攝像頭端的公司非常的少。
另一個傳統領域就是VMS軟件，和視頻設備一樣，這個領域無論中國還是美國，都被巨頭占據。在中國是以東方網力為首，在美國是以MileStone、Salient為首。在這個領域的創新逐漸集中在AI和云服務上面。用AI對視頻進行深入的處理，并且將視頻的存儲和處理逐漸移到Cloud。
三、計算機視覺—人臉識別與行為識別
AI包括的細分領域很多，其中最熱門的就是計算機視覺(CV)和機器人。首先我們先來看看計算機視覺。計算機視覺是指計算機讀懂照片和視頻中信息的技術。從技術組成上計算機視覺又包括三個方面：數據收集，硬件計算平臺，軟件算法。
1)數據就像是糧食，一個好的算法要想落地，需要海量的數據來訓練。很多應用場景落地比較慢的原因就是因為數據量不夠大，無法很好的訓練算法模型。所以一家CV公司能否獲取大量的高質量數據就成為了成功的關鍵之一。
2)硬件計算平臺則像是骨骼。因為巨大的數據處理量和算法的復雜度高，對硬件的處理速度要求也就高。特別是在對算法模型的訓練階段，對硬件的處理速度要求最高，往往采用的是GPU。當算法訓練完成之后，一部分應用場景可以回歸到價格便宜的CPU上使用?，F在一些公司也相繼推出了專門的AI芯片。
3)軟件算法就是計算機視覺的靈魂了。得益于深度學習的應用，計算機視覺算法在近些年取得了重大的突破，經典算法有ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)，R-CNN，FastR-CNN，FasterR-CNN，MaskR-CNN。
從發展歷程上看，計算機視覺經歷了從物體識別，人臉識別，以及行為識別的過程。
1)物體識別：狹義的物體識別包括從圖片中識別物體的種類，比如蘋果、杯子等。廣義的物體識別還包括文字識別，數字識別等。應用場景包括無人收獲店等。
2)人臉識別：根據人體特征和人臉特征對人進行識別，應用場景包括對逃犯的抓捕等。
3)行為識別：根據人的動作行為和周圍物體進行綜合判斷，比如區分一個人是在打傘避雨，還是在拿著棍棒斗毆等;又比如區分一個人是坐在椅子上思考，還是在蕩秋千玩耍等。應用場景比如對犯罪行為的監控。
目前人臉識別在中國落地最快。一些計算機視覺分析的軟件公司已經成為了獨角獸，包括商湯、曠視、和依圖等。
在美國，因為私密原因，人臉識別目前尚處于不開放的階段。
與人臉識別漸漸形成紅海的情況相比，行為識別雖然被人們討論了很多，簡單的跨線探測功能也已經被實現，但存在精確率低，誤報率高的問題。真正利用深度學習開發的行為識別應用才剛剛興起，處于藍海階段，這類公司包括中國的皓圖智能，美國的UmboComputerVision。
四、安防機器人
機器人大家都很熟悉了。從Robot(機器人)這個名字在1921年被捷克作家KarelCapek提出到現在已經接近100年。在這100年間，無數的相關科技得到了巨大的發展，而機器人則是大量技術相集合的產物，主要包括Sense(感知),Understand(理解),Act(行為)三個方面。
近些年機器人逐漸走出了實驗室，開始進入了商業領域。在安防領域，機器人的主要應用場景就是用機器人取代安防人員，機器人可以不受環境影響，24小時全天工作，而且工作狀態穩定，不需要培訓就可以更加精確的完成安防任務，也解決了安防人員流失率高的問題，而隨著技術的進一步發展，價格優勢也將逐漸展現出來。
然而由于中國安防人員工資低，對于安防機器人的需求不如歐美國家，目前在安防機器人領域存在巨大的空白，一些創業公司都處于非常早期的階段。
相較而言，美國安防市場最火熱的就是安防機器人的崛起，并且在全球處于領先地位。因為美國市場安防人工成本高昂，但效果很差的問題，用機器人輔助和取代人工安防一直是美國安防的一大痛點。從2009年開始，美國的創業者們已經開始了在安防機器人領域的探索，誕生了如SMP,Gamma2，KnightScope等一些安防機器人的先驅公司，也吸引了很多VC的資金，因為當時技術不成熟，造成了機器人功能不夠，造價極高等問題，很多年這些公司無法將產品商用，更無法產生利潤。
隨著最近三年，機器人技術的逐漸成熟，功能逐漸完善，而且產品的造價逐漸降低，從2017開始幾家公司逐漸都進入到了商業應用的水平。
然而要達到大規模商用，各家公司面臨著進一步降低成本的巨大挑戰，誰能在保證功能的情況下，先一步降低成本，實現大規模量產，誰將成為下一個獨角獸公司。
縱觀中美兩大市場，還缺少的就是可以將傳統攝像頭監控、移動機器人、后臺分析服務器串聯起來，打通各個環節，形成IoT結構的公司。目前這個角色由系統集成商擔任，系統集成商如JohnsonControl，采購各家產品，為客戶訂制解決方案，然而由于產品來自各個不同的公司，聯通性存在問題。隨著技術的進一步積累，相信這個問題也一定會被某家公司解決。
五、結語
除了安防領域，機器人和計算機視覺還逐漸應用在金融、醫療、智慧城市、智能硬件等各個領域。無論如何，每一次技術的更新，必將誕生一批新的偉大的企業。機器人和計算機視覺的成熟必將造就一批獨角獸公司。復星銳正愿意助力于每一位優秀的企業家，共同打造最偉大的企業。
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