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2018安防行业关键词盘点
2019-03-05 15:38:41 来源:CPS中安网 作者:【
关键词:安防行业
 
纵观过去一年的中国安防市场,可谓喜忧参半。一方面AI的火爆让很多行业望尘莫及,另一方面传统安防企业深觉今年更加“寒冷”。从年初3月份特朗普在白宫签署的对华贸易备忘录,到4月份的中兴事件,到后面多家安防企业受牵连,这一年因为国内外政治的影响下,安防行业正在被加速改造。

  纵观过去一年的中国安防市场,可谓喜忧参半。一方面AI的火爆让很多行业望尘莫及,另一方面传统安防企业深觉今年更加“寒冷”。从年初3月份特朗普在白宫签署的对华贸易备忘录,到4月份的中兴事件,到后面多家安防企业受牵连,这一年因为国内外政治的影响下,安防行业正在被加速改造。
  尽管过去的2018年对于安防企业来说是喜忧参半,但是整个安防市场依然保持着15.86%的增长,仍然维护了较高的行业景气度。另外,智慧城市、雪亮工程、人工智能、物联网、大数据、生物识别等共同构成了2018年安防行业的热闹话题,折射出了行业未来的发展方向。

  在过去的一年里,我们享受着人工智能带给安防行业的裨益,我们奔波于千万级的雪亮工程建设中,我们欣喜于智能锁带来的巨大利润,我们狂欢于资本大规模进入安防市场,同时,我们对网络安全感到忧心,对如何赋能产业感到焦虑,但好在,一切都在向更好地方向发展。

  在此,CPS中安网将通过十大关键词,与您一起回顾安防行业在2018年的发展。

  1、人工智能(AI)

  从2017年CPSE安博会开始,人工智能的概念开始在全行业推行。时至今日,人工智能以超乎想象的速度在安防行业普及。顶层技术的开放、市场需求的爆发让安防行业成为人工智能落地的最佳领域。

  安防行业从“看得见”到“看得清”经历了分辨率的变革、传输方式的变革,如今能让安防行业真正实现“看得懂”,只有人工智能。

  2、落地应用

  2018年11月7日,世界互联网大会上发布了《安防+AI人工智能工程化白皮书》。人工智能摆脱概念,以产品、方案、项目,加速落地和应用。通过人脸识别系统,在张学友多场演唱会上实施过成功抓捕。智慧安防的技术基础和产品化已趋成熟,因此在下一阶段的命题就是如何系统化规模部署。

如果说2017年是人工智能概念流行的开始,那么2018年则是相关人工智能产品/项目落地应用的开始。

  3、赋能

  2018年,“赋能”成为BAT巨头最常用的一个词汇。无论是世界人工智能大会还是云栖大会,“赋能”均是焦点。延伸到安防领域,通过赋能产业变革,我们将看到一个全新的“安防”。

  Intel等多家企业率先推出了AI各技术领域的开放平台,进一步深化AI赋能。可以想象在无须承担基础算法研发成本的情况下,中小企业势必可以低成本的快速尝试并迭代产品,人脸识别的产业化落地也将开启真正的高速模式。

  4、雪亮工程

  2018年初,中共中央国务院发布了《关于实施乡村振兴战略的意见》,指出要推进农村“雪亮工程”建设,助力建设平安乡村。从全国范围来看,“雪亮工程”受到了各地政府部门的高度重视与有效推进,越来越多的省市将加入到“雪亮工程”的建设当中,目前取得了阶段性的明显成效

  “雪亮工程”的推进为安防行业发展带来了众多发展机遇,也为提升公安机关各项警务战斗工作提供了坚实基础。

  5、智能锁

  最近两年,得益于实用性、安全性和便利性,智能锁发展迅速,晋升为最热门智能家居产品之一,消费者关注度迅速提升,资本市场迅速升温。

  然而,由于市场处于教育初期,智能锁购买和使用者以创新者和早期使用者为主,还没到大众普及使用阶段,因此近期中国智能锁行业仍是一片蓝海。据《2018中国智能锁消费白皮书》数据显示,目前中国智能锁渗透率仍在10%以内,未来中国有90%左右的用户对锁具有更新换代的需求。

  6、视觉中枢

  当城市面临千亿级别,甚至更大的数据规模,分析能力将会面临巨大挑战。无论是华为的“城市大脑”、大华的“城市之心”还是商汤的“视觉中枢”都是为了解决这个问题。

  其中,商汤智慧城市“视觉中枢”是以SenseFoundry方舟城市级视觉开放平台为核心。通过加载深度学习自训练引擎,其可利用业务系统的真实数据进行训练,并在无监督的情况下进行数据反馈,提升实际场景的表现。如果说传统视觉信息处理解决了“看得多、看得远、看得久”的问题,商汤则更进一步解决了“能看懂、能思考、能指导行动”的深层问题。

  7、资本

  5月31日,商汤科技再次宣布获得C+轮6.2亿美元融资。截止至目前,商汤科技最新估值超过45亿美元,成为了全球总融资额最大、估值最高的AI独角兽公司。从2014年至今,商汤科技的融资总额可能已经超过17亿美元。

  我们不难发现,商汤等人工智能企业在获得融资后大部分都将目光投向了安防领域。人工智能技术在安防领域的商业化落地将为安防行业的企业们带来更多的可能性。

  8、前端计算

  各类的带AI元素的产品中,我们已经能够发现不少都带有人脸识别功能,并且很多还带有了结构化功能。视频结构化功能(人、机动车、非机动车)已经逐渐在成为视频监控智能产品的新主流功能,并且视频全结构化过程在迅速向前端过渡。

  随着计算的前移,芯片的算力逐渐成为了应用场景的定义标尺。目前“端”设备的算力主要集中在1Tops以下,“边”设备的算力集中在2~4Tops。AI与安防融合初期,政府垂直类项目对于方案成本敏感度可能较低,而进入公安应用场景后成本将成为竞争优劣势的一个重要因素。因此我们可以看到硬件公司在逐步通过产品算力细分、匹配应用场景;同时,也带来了更加多样化的算力提供方式。

  9、算力

  前端计算和全结构化的兴起催生了对算力的一个新需求:性能提升和功耗降低;GPU在能提供非常充沛的算力同时,也需要消耗大量的电力,并且体积巨大。因此,2018年我们看到地平线、寒武纪等公司开始另辟蹊径,自研新架构AI芯片来应对高性能低功耗的需求。

  10、网络安全

  安防技术的每一次进步,在推动人类社会发展进步的同时,也在带来新的挑战,其中就包括网络完全威胁。诸如,深圳酷视17.5万个安防摄像头被曝漏洞,只需使用默认凭证登陆,任何人都能访问摄像头的转播画面。同时,摄像头存在的缓冲区溢出漏洞还使黑客能对其进行远程控制。

  层出不穷的安全问题在时刻为我们敲响警钟,如果厂商不对安全问题加以足够重视,安全就将成为物联网产业的薄弱环节,从而网络大面积瘫痪、黑客入侵、隐私泄露等问题也将再次困扰着人们。

      

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