文/刘弘胤

　　一、"十四五"期间，人工智能在安防市场发展将不断完善

　　自2012年以来，随着深度学习算法进入爆发期，人工智能逐步从实验室走向工程应用领域，安防市场作为场景最丰富、需求最广泛的行业领域，当仁不让地成为了人工智能落地实际应用场景的"试验田"--从视频摘要、车辆识别、人脸识别到视频结构化、步态识别、NLP、声纹识别，种类繁多、能力各异的人工智能算法纷纷找到合适的落地场景，在实际生产生活中发挥了重要的作用。

　　按业界通识，人工智能技术的发展离不开三个要素：数据、算法和算力。算法的准确与可用，很大程度取决于训练样本数据的丰富程度与相对全量数据的覆盖率；算法的更新迭代与升级，往往取决于算力的高低、密度与成本。而"十三五"期间安防市场的整体发展，可以说为人工智能未来发展奠定了良好的基础：

　　第一是政策环境不断完善。人工智能是公认的新一轮科技革命爆发的主要驱动力，各行各业均非常关注人工智能技术的发展，为了抓住历史性结构性机会，世界各国及各类组织均相继制定了不同层面的人工智能发展规划。以我国为例，2015年后密集发布了一系列人工智能、物联网、大数据相关的政策与规划，如《国务院关于积极推进"物联网+"行动的指导意见》《国民经济与社会发展第十三个五年规划》《国家创新驱动发展战略纲要》《"十三五"国家科技创新规划》《新一代人工智能发展规划》《机器人产品发展规划（2016-2020》《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》等等，有力的推动和指导了人工智能的发展方向。

　　在国家"十四五"规划中，更是明确提出要"聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域，加快推进基础理论、基础算法、装备材料等研发突破与迭代应用"，要"培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，提升通信设备、核心电子元器件、关键软件等产业水平"等，人工智能的发展已经提至国家高度重点投入。

　　第二是人工智能赋能安防概念深入人心。虽然人工智能不是单单指的机器视觉，但是随着"十三五"期间全国大力发展视频图像智能化体系建设，事实上机器视觉已成为安防市场的核心建设部分。截止2020年，各地大多已经建设以人脸识别、车辆识别、活动目标结构化为核心的视频云大数据平台，形成了城市级的视频图像信息数据库，并在此之上根据各地治安防控需求与本地特点，开发了一系列侦查、管理、服务类行业专题应用，视频图像智能化应用系统也已经成为各地使用最广泛、用户最多的系统之一，可谓言安防必称人工智能。

　　第三是产业链初具规模。随着各地智能安防的建设，基于人工智能的安防产业链也逐步成形，自上而下我们可以分为"芯片提供商、软件基础设施提供商、AI框架提供商、算法提供商、平台与产品提供商、集成商"等几个类别。其中，芯片提供商是产业链最上游，主要是以国外的英伟达、高通，国内的海思、地平线、寒武纪、比特大陆、思必驰为主，由于深度学习对算力的高需求，推理与训练专用芯片已经成为近年来业界的主流发展趋势。软件基础设施提供商主要包括华为、阿里等云计算厂家，为安防市场提供了专为人工智能场景优化的云计算产品；AI框架提供商包括百度、Google、Amazon、阿里云等大厂，主要提供的是算法训练框架、推理框架，是算法算力发展的主要推动力；算法提供商包括了以商汤、依图、云从、旷视为首的机器视觉头部厂家，以及如博思廷、极视角为首的长尾算法提供商；平台与产品提供商主要是海康、大华、宇视、科达、网力、佳都等，主要提供行业产品与解决方案；集成商则是产业链最末端，直接面向客户与场景交付系统、提供服务。

　　第四是行业应用百花齐放。随着人工智能在安防市场的不断应用，以及各厂家、各用户的大力推广，当前安防市场可谓出现了"无AI，不安防"的新发展，表现为行业应用百花齐放、行业场景全面智能化，从产品与解决方案的角度，各安防厂家提供的全线产品与解决方案也逐步实现了数据化、智能化。

　　以安防市场主要客户--各地公安机关的应用角度为例，被AI赋能的行业场景主要集中在人脸识别、车辆识别、行人识别、行为识别、结构化分析、大规模视频检索等方向，无论是侦查打击、治安防控、反恐维稳，还是城市治理、民生服务，均可以看到人工智能在实体分类、事件分类、预测预警、身份识别等角度发挥着极为出色的作用。

　　二、"十四五"期间，人工智能在安防市场发展面临的疑难

　　经过这些年的不断发展，人工智能在安防行业也碰到不少发展疑难与问题，典型如下：

　　一是顶层设计和整体规划缺乏。"十三五"初始各地在建设视频图像大数据平台时广泛遇到系统架构、逻辑关系、算力策略、算法策略等一系列问题，业界普遍存在1-2年的讨论期，严重制约了人工智能系统在安防市场落地的节奏与应用效果。

　　二是城市级物联感知数据质量波动大，需要完善的管理运维体系。虽然城市级大联网系统比比皆是，但多数城市还尚未建成覆盖全市的运行监测系统，缺乏对各类感知数据、各类视频图像探头的全生命周期监测和精细管理，如何应用好人工智能，变被动为主动，主动监测、发现、预警数据丢失、脏数据、链路中断等典型质量问题，并寻根溯源明确"病灶"，指导整治方案等都是人工智能技术的新挑战。

　　三是数据深度应用不足。视频监控系统产生的数据量庞大，而且日趋多元化，包含非结构化数据、半结构化特征数据以及结构化数据。但是面对如此丰富的数据资源，行业应用多停留在轨迹查询、布控告警、行为分析等初级应用功能上。如何深度应用数据资源，将原始感知数据变为计算机可读、可知、可测、可控的数据资源，是下一阶段人工智能的关键应用场景。

　　三、"十四五"期间，人工智能在安防市场趋势

　　从政策相关性角度，在安防市场角度看，国家刚刚发布的"十四五"规划明确提出要重点建设如下领域：

　　一是提高城市治理水平。坚持党建引领、重心下移、科技赋能，不断提升城市治理科学化精细化智能化水平，推进市域社会治理现代化。二是要提高安全生产水平。加强安全生产监测预警和监管监察执法，深入推进危险化学品、矿山、建筑施工、交通、消防、民爆、特种设备等重点领域安全整治，实行重大隐患治理逐级挂牌督办和整改效果评价。推进企业安全生产标准化建设，加强工业园区等重点区域安全管理。加强矿山深部开采与重大灾害防治等领域先进技术装备创新应用，推进危险岗位机器人替代。三是要推进社会治安防控体系现代化。坚持专群结合、群防群治，提高社会治安立体化、法治化、专业化、智能化水平，形成问题联治、工作联动、平安联创的工作机制，健全社会治安防控体系。继续开展好禁毒人民战争和反恐怖斗争，推动扫黑除恶常态化，严厉打击各类违法犯罪活动，提升打击新型网络犯罪和跨国跨区域犯罪能力。坚持打防结合、整体防控，强化社会治安重点地区排查整治，健全社会治安协调联动机制。推进公安大数据智能化平台建设。完善执法司法权力运行监督和制约机制，健全执法司法人员权益保障机制，建设国门安全防控体系。

　　从上述论述可以看到，无论是城市治理、安全生产还是社会治安防控体系建设，都存在大量场景需要人工智能技术的加持与赋能，因此可以推导出"十四五"期间人工智能在安防市场的发展趋势如下：

　　一是建设更科学合理的物联感知体系的需求。如何更科学合理的规划感知采集范围与类别，在安防的各类场景中更全面的采集数据，实现真正的全域感知，是人工智能未来落地的重要场景与课题。

　　二是AI分布式计算的需求。在智能应用场景中，存在空间和时间的不均衡性。空间不均衡性是指在不同场景不同地点，分析目标的密集度是不同的；时间不均衡性是指在同一个区域，不同时间的分析目标的密集度是不同的。例如在早晚高峰期间，公共区域视频人车采集的数据量要远高于平时，而同样在治安事件发生时，由于破案与处置需要，突发的视频解析计算量也会激增。这就导致在系统设计时很难在数据完整性和成本之间平衡。如果按照高峰期流量模型设计计算性能需求量，则会导致数倍的性能浪费。而如果按照均值流量模型设计计算性能需求量，则会导致在峰值时间段，出现大量的因性能不足导致的数据丢失甚至是系统出现异常宕机。因此，采用基于AI整体调度下的分布式计算架构将成为未来趋势。

　　通过对全网的中心计算设备和边缘计算设备进行统一的计算调度，可以有效地缓解问题，大幅度降低智能安防系统的整体建设成本。另一方面，算法的按需调度将成为可能。不同的算法成为一个可按需分配的资源池，不同的计算资源将根据不同的时间针对不同的分析对象分配算法能力，进一步提升资源利用率。

　　三是数据多维融合应用的需求。这需要通过人工智能技术，以多维物联数据融合为基础，洞察物理对象在时空维度变化规律，构建"AIoT+行业"为数据智能引擎，增能行业领域业务运营能力提升。落地至安防行业的城市公共安全领域，就是围绕"5+7"融合，以实现人脸、车辆、视频、门禁、WIFI、电围感知数据的融合为基础，结合行业基础数据+业务数据，围绕行业特定业务特征形成一系列行业专题应用，解决行业领域"低门槛、低成本、高效率"，利用AIoT数据技术提升业务运营能力。

　　四是数据质量提升的需求。城市公共安全领域高价值密度的视频、人、车数据的融合应用支撑业务机制创新、效率提升是全国公共安全管理抓效率提升的普遍共性刚需。对于视频、人、车等多维数据环境的底数、数据质量状况不了解、不掌握、不可控的现状与追求智能化应用建设和应用成效成为突出矛盾。因此需要通过基于人工智能技术的视频数据治理系统，为解决主动发现多维数据环境数据质量问题而设计，为数据质量改善提供方法和决策。

　　四、"十四五"期间，人工智能在安防市场前景展望

　　在人工智能、物联网、大数据等技术的加持下，安防行业正从过去简单的报警系统、安全防范系统向综合智能体演进。

　　一是"泛在化"--人工智能作为一种能力，会由图像的采集与分类，逐步延伸覆盖至安防行业的每个角落与场景，从接入、解析、治理、融合到应用。

　　二是"全境化"--安防市场已经不满足于单点的智能，需要从前端摄像机、边缘计算、传输与中心存储分析的全覆盖，只有实现了全境智能，才能全域协同。

　　三是"长尾化"--安防行业对人工智能的需求，已逐步从单纯的人脸识别、车辆识别，迈向各种场景的二分类、多分类问题、各种环节的智能监测预警、各种业务的综合应用，长尾智能需求旺盛。

　　安防行业是智慧城市布局的切入点，随着十四五各地政府大力推进市域治理现代化，建设智慧城市、智慧交通、城市大脑建设的需求不断增长，在"互联网+"、"智能制造"、"人工智能"等国家政策的支持下，未来智慧安防应用前景广阔，人工智能落地应用的前景也会越来越广泛。

　　五、结语

　　时至今日，人工智能已经在各类安防应用场景中不断落地，并产生了不少成效与典型案例，AI+N也逐步成为人们的标准化思维之一。随着"十四五"期间技术的不断发展、政策的不断鼓励，安防行业也必将从当前的感知智能时代向数据智能时代发展，最终将数据形成知识，抵达认知智能的高峰。