日子不是一下子过去的，是一天一天过去的。每到年末，总是伤春悲秋之时。对于普通人来说，这不仅仅是又老一岁的问题，技能有何成长、一年的收获是什么、职业发展路径与年初的规划是否相符，或是制定的目标实现了几个，都需要列出表格一一核对。总结是一个拷问、折磨自己的过程，但没了它，你就无法对自己所处的位置洞若明火，也无法对自己有正确的认知。对于行业市场来说，总结的意义也是一样的。
在2017年的AI热潮下，视频监控进入了看得懂的时代，我们把这个时代称之为“新技术时代”。2017年已经成为历史，总结得失是年终总结必须做的工作，不同人有不同的看法，大体来说只有你知道的和你不知道的两类信息。笔者最大的感受就两个：一是新疆安防市场爆发，粗略估计市场份额超过全国的六分之一，而且新疆所使用的一些视频监控设备和技术并不比其他省市差，间接带动了国内安防市场的发展;二是万万没有想到深圳安博会1天来了13万人(总数超30万，2015年是13万)，AI引爆了整个安博会。
从业安防17年，突然觉得不了解视频监控这个行业了，发现曾经那么熟悉的安防市场看起来越来越模糊，不过我还是试着去推测一下2018年的视频监控，毕竟现在是AI的风口，什么都有可能。
产品的形态、业态、功能发生巨变
人工智能(artificialintelligence)主要分支是机器学习(ML)，而机器学习的主要核心是深度学习(DL)，深度学习和视频监控相关的就是计算机视角(CV)。因为算法得到了极大的提升，解决了AI长期不能落地和产业化的问题，随着芯片技术的日趋成熟，集成度更高、速度更快、并发处理能力更大，以前我们主要通过CPU、DSP、CMOS来解决问题，而现在则通过GPU、TPU、FPGA、XPU、BPU、DPU等更多的芯片解决问题。算法+芯片催生了全新的产品，使得产品的形态、业态、功能发生巨大的变化，比如以前音箱就是用来播放音乐，而当下的智能音箱却用于人机交互，你通过语音发出指令，音箱就会告诉你答案或者帮你控制某种设备(比如灯光)，再比如摄像机已经可以独立进行人脸识别、车牌识别、客流统计等功能，不用以来后端设备或者云端设备来实现。
摩尔定律被打破了
以前要投资10亿美元耗时几年的芯片，现在2-4周就可以设计出来，甚至设计芯片就像搭积木，由专业的团队提供设计工作，更有专业的代工厂(比如台积电、日月光)可以帮你生产，这也是寒武纪们能够发展起来的重要原因。作为行业内的一名老兵，我日益觉得自己逐渐不太了解这个行业了，也有点看不懂了，在以“天”为单位进行技术迭代的AI行业，摩尔定律都被打破了，可见行业技术的更新速度有多快，不管你多么努力的学习，总感觉跟不上时代的步伐。在一个拥有1500名员工的AI初创企业，若按照10个人研究一个技术方向，就会有150个细分的技术领域每日都会取得进展，而这样的AI初创企业在中国不止一家，准备的说不止十家甚至更多，我们如何跟得上“新经济时代”呢?这就是2018年视频监控领域面临的最大发展趋势。
产品更智能、集成度更高、功能更强大
如文章开头提到的，人工智能的核心就是用机器来模仿人，而人感知这个世界的最主要的两个手段就是语音和视觉(嘴巴、耳朵和眼睛)，更多的依赖后者，因为眼睛可以看的更远、图像的信息更加的丰富，尤其是当语音变为文字的时候我们还是要通过眼睛来看。而用计算机来模仿眼睛主要通过人脸识别、车牌识别、特征识别三大技术，可以说经过2017年的普及，视频监控利用这三种技术实现商用化已经在中国得到了大面积的落地，芯片更小、算法更加强大，使得不论是前端、后端还是云端的产品都更加的智能，集成度也更高，随之而来的就是功能也越来越强大，大热门iPhoneX就是典型的AI前端设备的代表，在小小的刘海中集成了红外摄像机、前置摄像机、泛光照明器、距离传感器、环境光度感应器、点阵投影器等多个和人脸识别相关的设备，根据笔者的体验，你根本感觉不到他们的存在。虽然产品外观变化不大，但内核更加复杂，随之而来的就是整个视频监控的生态链变了。
宏观层面，国家实施大数据战略
中央12月8日就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。会议中提出“我国网络购物、移动支付、共享经济等数字经济新业态新模式蓬勃发展，走在了世界前列。”可以说我国在视频监控领域也是走在世界前列，2018年必将是中国企业引领世界范围内的视频发展趋势。数据是生产力，大数据是信息化发展的新阶段。国家要“推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展。”视频数据是大数据的一部分，是沉睡的金矿，视频监控技术和各行各业都紧密相关，而不单单限于安防，挖掘、盘活海量的视频监控数据将是2018年技术研发的重点方向。
机器人、无人驾驶、智能装备都离不开计算机视觉技术，大家都来发力和聚焦视频分析技术，最终都能够为视频监控系统所用，反之亦然。也就是说2018年视频监控行业的边界在模糊化，像NVIDIA、华为、云从这样的企业我们不能说他是安防企业或者不是。
接着聊聊语音识别
其实摄像机从诞生的那一天就支持音视频，内置拾音器，这一块没有得到应有的重视。市场上很热门的两个语音AI就是智能音箱和声纹识别，如果你有试过亚马逊的Echo和天猫精灵就知道语音可以做很多事情，你只要告诉智能音箱一个指令，它就能够帮你做一件事情，“天猫精灵，天气预报”就会告诉你当天的天气，“天猫精灵，放一首歌吧”就会放一首你喜欢的歌曲，其实智能音箱完全可以这样应用，“天猫精灵，调用第328号摄像机”、“天猫精灵，执行第一号预案”，使得我们的视频监控系统更加的智能，这一定会在2018年成为一种趋势。而声纹识别主要用于身份确认和物体识别，物物有声纹，系统可以通过声纹判断你的权限，确认你的身份，不同的人可以下达不同的命令，也不需要讨厌的密码了，当然用于公安实战也是妥妥的，通过不同物体的声纹一样可以开发出不同的应用来，谁能说声纹识别和安防没有关系呢?和视频监控没有关系呢?
智能家居说起来和安防的关系不是那么亲密，不过和AI却紧密相关，未来的智能家居必定和智能音箱紧密集成在一起，操作智能家居就像说话那样容易，“开灯”、“打开窗帘”、“把空调调到17度”、“开启会客模式”不一而足。另外就是智能家居识别要集成视频监控、猫眼、门锁，顺便说说门锁已经可以集成人脸识别了，顺便也能够做猫眼应用，未来的猫眼必将以视频类型居多，也算是和视频紧密相关，未来的智能家居会更加的智能，这也是AI带来的改变。
区块链看上去和安防没有太大的关系
虽然我不是很懂这项技术，但我知道区块链是“安全+信用”的网络，未来必将和AI走在一起。区块链最大的改变就是颠覆现在的金融模式，你到底有没有钱，你能不能支付，区块链说了算。微信和支付宝的诞生摧毁了ATM机、收银机、POS机，现在大都市的人都不带现金了(读了，就是在偏远的农村也可以用微信支付，如果手机有网络的话)，有个笑话说小偷别说偷钱了，连手机都偷不到，因为手机不离手，随时都在看。而区块链一定会颠覆微信和支付宝的支付模式，虽然现在看不到区块链短期内对视频监控系统的影响，但毕竟区块链的主要特性是安全，而我们从事的是安全防范行业，自然就离不开区块链了，预计很快区块链技术也会渗透到安防行业，就像国内的一家大型比特币挖矿公司已经研发了好几款AI安防芯片，主要技术就是来自挖矿积累的技术。
软件在视频监控系统的重要性会越来越高
现在市场上不好的现象就是好多安防系统软件不收费，靠硬件产品补贴。而未来新技术时代，软件的比重必将越来越高，无论是人脸似乎别、车牌识别、视频结构化，还是声纹识别、语音识别，必将以软件为核心，和硬件关系本身不大(芯片除外)，算法也很重要，可以预见的是2018年软件一定会大行其道，在视频监控领域取得一席重要之地，不重视软件的公司未来就不一定那么美好。
5G会成为安防行业发展的基础设施
万物互联离不开网络，预计5G技术会在2018年进入测试阶段，很快就会得到大面积普及，一旦网络速度不成问题，很多问题都可以迎刃而解，AI需要算法、算力也需要网络的支撑，视频大数据需要在云端进行存储、处理和分析，如果没有过硬的基础网络环境，很难实现视频大数据的真正实战应用。5G会成为安防行业发展的基础设施，芯片有了、算法有了、网络也有了、AI也就成熟了，行业的巨大变革就会成为可能。
边缘计算是一个不可回避的话题
传统的视频大数据、分析大多数通过后端或者云端来实现，但在一些特定的场景，需要将计算能力前置(比如无人驾驶)，随着芯片技术的成熟、算力的提高，摄像机前端就必须具备计算的能力，也就是边缘计算。摄像机可以在前端完成人脸采集、识别、车牌识别、语音识别，直接往后端传输经过边缘处理的数据，会大大的减轻网络的压力和云端的计算压力，使得更多的应用成为可能。
AI+安防会成为一种趋势
AI技术具有天然在安防行业落地的场景、需求和应用，在2018年必将有更多的AI算法、AI芯片、AI产品会被应用到视频行业，而视频行业的收入占比会成为AI企业的重要组成部分，这可以解决目前AI企业普遍面临的收入和盈利问题。
视频监控会主导改造整个安防行业
人脸识别技术可以应用于门禁系统，车牌识别可以应用于停车场出入口管理和停车诱导系统，视频分析技术可以用于周界防范、入侵报警，传统的三大安防系统视频监控、门禁系统和报警系统都可以统一由视频监控系统来完成，这也将在2018年得到更大范围的普及。
以视频大数据为核心，可全面实现多源数据的感知和整合，微信数据、淘宝数据、高德地图数据、百度数据、政务数据、公安数据都可以和视频大数据进行碰撞，可以激发更多的实战应用(比方城市大脑)，引起整个行业和社会的变革，这也是可预期的一种趋势。
