當下安防市場，遍地都是AI帶來的勃勃生機。對于這種AI給安防帶來的新常態，我們可以理解為：AI帶領安防，進入了一個新時代，也就是3.0時代。

　　安防3.0時代特征

　　AI讓安防進入3.0時代，這是一個命題，那么，我們可以探究，什么是安防3.0時代?安防3.0時代具備哪些特征？

　　“一千個讀者就有一千個哈姆雷特”，經記者多方了解與求證，以下兩種說法是主流聲音：

　　其一，從2006年以前可以叫做模擬時代，也是安防1.0時代，力求設備的穩定性與功能可靠性；2.0時代是從2006年到2015年，安防行業進入了一個數字時代。

　　安防行業從模擬時代進入數字時代，最大的技術變革就是視頻的編解碼技術。

　　那時候的MPEG4/H264技術開始成熟，在安防行業應用。那時候視頻編解碼技術給安防行業帶來劃時代的變化。

　　在這個變化的過程中倒下了一批企業，同時也起來了新興的一批數字安防企業。

　　很顯然，安防3.0時代就是智能時代，AI是最具代表性的技術符號，整個行業都在圍繞感知、識別、篩選、分析來深挖。

　　可以認為，安防3.0時代之前都是被動防范階段，而3.0時代正是宣告安防進入主動預警、防范，甚至事中干預階段。

　　其二，每個安防時代都是一次企業的轉型。

　　其中1.0時代的安防企業都以設備制造商為主，2.0時代的安防企業多為解決方案提供商，3.0時代則更多轉向運營服務商。

　　也可以這樣理解，3.0時代之前是傳統安防時期，而從3.0時代開始，安防進入了全新時期，企業大幅度轉型，跨界融合、構建智慧城市、雪亮工程，搭建生態、大數據與云技術應用等都成為常態。

　　這兩種安防3.0時代的主流聲音也是兩個維度，以下也圍繞這兩個維度來看AI如何讓安防進入3.0時代。

　　一、AI賦能，讓攝像機更聰明

　　為什么AI前端化是行業主流，主要是能解決以下弊端：

　　其一，馬太效應越發明顯，強者愈強、弱者愈弱。

　　對于過分依賴純制造、欠研發的生產型企業將愈加困難，在微利博弈中，他們很難占據過多的市場份額與持續發展。

　　與此同時，部分企業在無核心技術情況下，花錢買平臺或者貼牌一個產品容易形成盲目跟風的現象。

　　在魚龍混雜現狀之下，日趨于理性的市場用戶會在最短時間內做出反饋和篩選，形成馬太效應，有實力就越強，反之亦然。畢竟安防是技術至上的行業，誰有了最為高端前沿的技術，誰就能弄潮這個時代。

　　其二，面對復雜場景，傳統監控攝像機束手無策。

　　特別是流密集區域和一些大型會議、活動舉辦時期，人口大量流動，傳統監控攝像機無法保障需要被監控對象的捕捉準確性。

　　其三，主動防范和事中干預能力弱。

　　對于公安和交通部門，他們最希望通過監控攝像機滿足快速發現目標、定位目標、跟蹤目標的核心訴求;同時目前的傳統監控攝像機功能性多偏向于事后響應，缺少事前主動出擊、主動預防甚至事中干預的能力。

　　其四，傳統監控攝像機日趨飽和且技術更新滯后，其構建的傳統監控解決方案難以勝任當下用戶安全性和個性化業務需求。

　　比如：單點智能算力弱，全網檢索效率低，系統硬件雜而多，難以運維管理。

　　眾所周知，警務處理仍是以事后取證為主，而多數公安系統運維以及資源使用方面還是偏低，視頻故障丟失、視頻不清晰或者是視頻數量過多為辦案人員偵查帶來巨大障礙。

　　顯然隨著海量視頻數據的堆疊和系統逐步拓充，單純依靠傳統監控手段和人工識別已經無法完成快速檢索工作。

　　又比如：封閉式系統數據割據，難以共享。

　　數據孤島是整個智慧城市建設中都避不開的議題。傳統的監控體系中，各管轄區域、各平臺系統之間信息不共享，同時硬件匹配還是平臺架構之間都有難以填平的溝壑。

　　人工智能和安防結成了一對最好的CP，這是新安防蘊含新動能的體現。

　　在平安城市中，遍布的攝像頭可謂是城市之眼，它們在無時無刻地產生海量的視頻流和圖像數據。

　　海量的視頻數據對視頻監控系統提出了新智能化的要求，從硬件的基礎設施改造到系統升級，利用人工智能來掀起平安城市的技術革命是大勢所趨與行業向往。

　　為了讓平安城市“聰明”起來，提供更為全面和實戰的安全，智能化的業務保障，在人工智能大行其道的當下，華為推出了AI人臉抓拍攝像機，通過技術制勝實現后入者的彎道超車。

　　據記者了解，華為AI人臉抓拍攝像機內置深度學習方法，并經過海量人臉大數據訓練出來的人臉識別算法，能精準定位實現非約束場景下精確捕獲。

　　其毫秒級別的眼、口、鼻、輪廓等人臉關鍵點定位，可適應大角度側臉、模糊小臉、大表情變化、明暗變化等各種實際場景，同時，人臉檢測跟蹤，能面向密集人流場景實戰，徹底有效解決之前傳統攝像機的弊端。

　　華為AI人臉抓拍攝像機可適應密集人流下遮擋、側臉、模糊等各種實際場景，實現對城市中的監控對象第一時間發現目標對象，且進行全程人臉跟蹤，滿足平安城市快速發現目標、定位目標、跟蹤目標的核心訴求。

　　華為該類產品在核心的人臉抓拍功能上也取得重大突破，超越目前市場上所有人像抓拍機，做到對視頻流全幀率、全畫幅的人臉檢測與抓拍。全幀率、全畫幅抓拍人像的超強性能將漏識漏拍概率降至最低。

　　據了解，該類產品抓拍率不低于95%，支持暗光20lux、背光120dB、大角度60度、小臉35像素，非約束場景的人臉抓拍；同時還能有效過濾掉重復人臉，人臉重復抓拍率控制在10%以內，有效節省后端存儲、計算資源。

　　二、智慧城市以AI傳遞安防智能化

　　如果安防的智能化要大規模普及，城市級的應用場景必不可少，且最考驗廠家技術。

　　從行業發展趨勢分析，要去處理的信息規模和應用場景復雜度是持續以量級上升，可能兩年前用人臉識別做展會安保，做門禁考勤，而時至今日很多地方都是借助AI實現。

　　例如“一人一檔”的微?；毠芾砟Ｊ?，延伸至區域應用層面，就需要防管控一體化的管理手段，實現城市從安全管理到智能化治理大轉變。

　　當然，探索猶如一場征程，需要面對的坎坷還很多，挑戰也無處不在。

　　要實現AI+城市的應用，首先可以看到對于數據的需求就是一個量級增長，比如一千路攝像頭對于人臉抓拍每天視頻監控數據量大概在每路3000左右，1000乘以3000就是300萬。作為城市安全的管理者，公安部門最短需要保存約一百天，這個數據量就是三個億。

　　以此類推，城市典型的場景是100萬人，每天要把這100萬人跟一個一千路視頻系統產生數據碰撞，是三個億照片之間去做一個M比N的交叉，它所容納的數量是極為驚人的。

　　與此同時，除了人臉識別，智能化城市還需諸多全結構化的數據，比如行人、車輛、非機動車等。

　　未來，應對城市十萬路以上的量級，公安部門會更加迫切希望把整個城市監控攝像頭連接在一起，去做這種中心化的數據分析，而且這種數據分析絕不僅僅是基于人臉數據，而是各種各樣的信息，視頻信息和傳統結構化信息融合在一起做分析，以最大限度挖掘AI應用價值。

　　可以肯定，超大規模、綜合性、城市級分析場景，將會成為城市未來的發展方向。

　　三、AI引發跨界而來的企業在安防爭春

　　AI在安防，引發了全新產業鏈的變化。傳統的安防廠商、AI公司、IT企業、芯片企業和平臺商都紛至沓來。

　　為什么展會能看到諸多的AI公司征戰安防，主要是視覺類的AI是智能城市未來核心的價值增長點。

　　因為從本質上去看，智能城市業務發展過程中很大一部分價值創造和提煉，都是以監控視頻來支撐。

　　對于視頻監控產業，是以信息為核心，從信息的采集、傳輸、存儲，到信息的分析計算，再到信息的反饋，會形成一個閉環。

　　視頻監控也不例外，應用的子場景，都是圍繞這幾個關鍵點去展開的。

　　安防行業之前在信息的采集、傳輸、存儲方面做了很多工作，從攝像頭、IPCamera、高清聯網，包括大數據中心，它在前三個環節已經出色的完成了使命，卻在信息的分析計算和信息反饋的關鍵點所做的太少。這兩個關鍵點就是AI的應用天地，也是AI在整個安防行業最為核心的價值體現。

　　究其原因，正是因為AI落地安防，還未在最后兩個關鍵節點中完成信息閉環，所以這是AI企業的優勢。

　　AI在安防，百花齊放才是春。以上林林總總均是AI弄潮安防，讓其進入3.0時代的體現所在，而這個全新的大時代，誰來主沉浮呢？

　　來源：CPS中安網