利用智能监控实时分析海量数据提取有效线索，从而锁定犯罪嫌疑人或车辆轨迹，完成追踪抓捕，抑或办公大楼中的人脸识别门禁系统，AI的爆发让安防越来越贴近日常生活。
　　无论海康威视、大华股份、宇视科技等安防行业老牌巨头，还是商汤科技、旷视科技、深鉴科技这些AI新进公司，都将AI+安防作为第一个金矿，争食6000亿市场空间。

　　新手的机会

　　传统安防是一个高度集中的产业，三大安防巨头市场份额占比超过50%。但因为人工智能技术能够迅速利用视频结构化描述技术实现视频图像结构化数据提取，这给AI新进公司带来了撕开市场裂口的机会。

　　不过，这并非是一个易于攻破的市场。

　　对于传统安防巨头而言，AI创业公司的算法优势并不能轻易拿下安防产业链闭环，区别于其他市场，公司必须要深入了解客户需求、整个销售体系、产品体系还有方案，技术要融入到整个产业链的前后端才可以站稳脚跟。

　　例如在安防市场政府业务占重头，各个政府对于安防产品采购标准和要求不尽相同，区域性十分明显。而作为高度封闭的市场，采购者也更倾向于选择具备实力、在安防行业有丰富经验的厂商。从招标流程和标准来看，对供应商的资质、证明材料要求严格，一定程度上将很多新进AI厂商挡在了门外。

　　当下进入安防市场的AI公司主要分两类，一类是提供软件解决方案的图像识别技术公司，如商汤科技、旷视科技;另一类是提供硬件解决方案的芯片公司，如寒武纪、地平线等。

　　对于这些公司而言，它们往往拥有先进的算法，但缺乏深厚的行业积累以及行业资源，也因此走了不少弯路。在进入安防市场初期，旷视科技曾从海康威视、大华股份等巨头公司挖人，在杭州成立分公司，但很发现地域差异以及技术背景问题，团队很难融合。

　　这迫使他们必须亲自深入市场，在一个个城市打造示范样板。“安防行业对AI技术有着真实、刚性、规模化的需求，技术难度方面也要求极高，例如深圳一个人脸识别项目，将几万路视频接入同一系统，需要在千亿级别的照片中做搜索。这不仅需要极高的人脸识别准确率，对人脸的抓拍速度、识别的速度同样很重要，同时芯片也要做到又快、又小、又好，这对算法的创新、算法的优化、网络结构剪枝能力等都有非常高的要求。”商汤科技联合创始人、副总裁杨帆举例，“安防是人工智能领域增长最快、规模最大的市场，但整体真正有效智能化的比例还是很低。”

　　虽然算法会在一段时间内具备先发优势，但是伴随GPU及深度算法的成熟应用，这些领先性很容易被削弱，包括商汤科技在内的公司纷纷选择和传统公司合作来分一杯羹，深入垂直行业的同时，也避开正面竞争。在资本选择上，这些新进入的公司也越来越注重资源的加持，尤其是具备政府背景的投资基金，比单纯的财务投资更具吸引力。

　　前端智能化

　　创业公司的发力也迫使巨头们不得不加紧对AI和前沿技术的研发工作。

　　“因为安防是公共安全应用中一个2B的业务，AI的出现让我们的全业务流程都发生改变，前端信息采集以后，它不再只是视频，还有图片和结构化信息，从储存到后台的综合分析，是一个全流程的挑战。”宇视科技的副总裁、首席架构师姚华说道。

　　虽然安防是AI最热的应用，但技术难度并不低。问题之一人工智能对视频内容的识别环境适应性差，很容易受到光照条件、天气因素、图像质量、目标尺寸、地物遮挡等环境变化的影响。“复杂光线、快速移动、侧脸遮挡都是前端人脸识别的死敌。”姚华表示。

　　除此之外大量视频、图像、结构化半结构化数据写读对存储带来挑战。在姚华看来当AI数据结构化读写比例变为1∶1，7×24小时实时写入的时候，会对整个硬件系统带来巨大挑战，很多高端存储都败下阵来。

　　同时高清晰后产生的新数据对可靠性要求更高，如何用比较低的成本可靠保存，产生更高价值，是当下面临的问题。以当下存储设备占视频监控系统成本平均值为8%来计算，这的确是一笔不小的开支。

　　因此前端智能化被视为安防未来趋势之一。

　　“以往我们都会通过视频编码进行压缩，有的压缩是有损的压缩，而前端传感器可以获得全尺寸数据，直接在原始数据上进行处理，数据质量会优化。”基于AI芯片打造前端嵌入式安防AI的触景无限公司CEO肖洪波强调。从安全隐私角度而言，设备无需联网，在本地完成处理，也能一定程度上缓解黑客入侵、缺乏安全准入控制又对信息安全带来挑战。