前言：喧嚣的2017逐渐接近尾声，站在时间的节点上，回顾这一年来安防产业的发展脉络，在人工智能、云、物联网等技术引擎的超强马力驱动下，以智能视频为轴心，产业从纵深双向维度上都发生着很大的变化，使得原本相对单一的线性产业延伸出多元化的树状结构，并持续向外扩展新的产业边界。
过去一年时间里，处在人工智能风口的安防产业可谓正处于腾飞之势，10月底于中国深圳举办的2017年中国国际社会公共安全博览会(以下简称“安博会”)围绕着人工智能发出的集体畅想让我们看到这个产业空前的盛况。根据中安协发布《中国安防行业“十三五”(2016-2020 年)发展规划》 指出，“十三五”期间，安防行业将向规模化、自动化、智能化转型升级，且到 2020 年，安防企业总收入达到 8000 亿元左右，年增长率达到 10%以上。
AI、云、物联网技术引擎驱动产业变革
AI 是自2016年以来安防行业最热门的标签，依据视频数据量最大且数据层次最丰富的行业特性，安防成为人工智能第一批落地应用的领域, 如果说2016年业内围绕着人工智能更多体现在前端智能硬件产品的研发上的话，那么2017年，我们可以明显看到，历经时间的催化，业内主流企业正在陆续完成从前端智能摄像机到后端智能服务器再到上层接入各行业应用的全套解决方案的布局流程。
随着AI技术的逐步成熟，对于复杂场景下的人、车混合多特征结构化分析，目前也达到了较高的水平。近两年时间里，业内涌现出了一批批明星级产品，如海康威视的“猎鹰”与“刀锋”结构化服务器，大华的“睿智”系列视频结构化服务器，科达的“猎鹰”与“海燕”结构化分析系统，宇视的“昆仑二号”等等，这些都是视频结构化技术产品化的代表。
在AI加持下，人、车特征结构化分析较之前有了很大改变,以往只是做简单识别、简单分析，而采用深度学习算法后，系统采集大量样本可以提取特征库进行深度分析，可实现更快的处理速度(千亿级数据下的秒级检索)，更高识别准确率(人脸和车牌识别的准确率业界水平可达99.5%+)目前，更丰富的识别内容(人脸、人体、车牌、复杂环境物的识别)。
为了更好的把握公安一线实战需求，这几年来，我们也看到越来越多的安防厂商开始积极和公安部门合作共建警务实战实验室，警企协同，用人工智能、大数据等前沿技术手段助力复杂的业务单元精细化运作，借助视频图像联网、视频大数据、视频实战、视频侦查、人像智能分析等针对性应用，助力公安行业在业务响应速度和警务效率方面达到空前水平。
2017年也是安防行业向云端迁移大爆发的一年，面对云、大数据层出不穷的应用需求和复杂多变的挑战，在过去两年里，业界部分厂商积极展开云端业务，一是解决海量数据分析处理对数据中心所带来的存储和计算压力，二是上云后，云平台的高可扩展性以及统一控制应用优势。至此，2017年安博会上，云边融合成为新的系统架构模式，主流安防企业的集体宣讲预示着安防智能化时代 “全计算”概念的衍生!
物联网时代的到来，也在过去一年里的安防产业留下了深刻的烙印，基于物联网巨大发展潜力以及安防与物联网的关系，国内多家安防上市企业纷纷通过并购，拓展物联网领域业务。包括东方网力、高新兴，苏州科达等企业，物联网作为集传感、通信、网络、计算、控制技术为一体的数物复合型系统，在安防领域发挥着越来越重要的作用。
安防企业拓展物联网业务还有一个更为现实的意义，结合安防与物联网的紧密关系进一步构建“大安防”概念。例如在智慧城市建设中，通过在关键的核心城市地段和场合进行传感设设备的铺设，就可以来综合评价某个时间、地点，相关场合人群的集中、分布、流动情况，然后及时反馈给集中的后台，利用大数据的分析功能，提前预知可能出现的车辆拥堵及人流分布的情况，避免各种安全事件的发生。另外，物联网技术还可以在环境监测、城市管理、应急防灾方面已经得到广泛的应用，为城市安全构建新的屏障。
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作者：汪琴丽
