隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)在安防行業(yè)的落地應(yīng)用，安防產(chǎn)品的更新迭代不斷加快，各類新應(yīng)用層出不窮，同時隨著技術(shù)、產(chǎn)品的發(fā)展，各行各業(yè)的應(yīng)用需求也開始多元化，智能安防產(chǎn)品與解決方案進(jìn)入快速演進(jìn)的發(fā)展階段。

　　當(dāng)前智能安防行業(yè)中，新產(chǎn)品、新技術(shù)、新工藝不斷演進(jìn)，智能化、信息化、數(shù)字化改造撲面而來，在技術(shù)研究、產(chǎn)品開發(fā)、平臺建設(shè)、產(chǎn)學(xué)研合作等方面企業(yè)都抱有極大的積極性，以保持技術(shù)先進(jìn)水平。在安防技術(shù)發(fā)展方面，中國已經(jīng)走到國際前列，特別是現(xiàn)階段發(fā)展火熱的智能安防相關(guān)技術(shù)，基于中國開放的政策和國情，智能技術(shù)以及相應(yīng)智能安防產(chǎn)品落地迅速，市場應(yīng)用廣泛?？偠灾?，用AI換圖像，用AI換存儲，用AI換效能已經(jīng)成為當(dāng)下智能安防產(chǎn)品與解決方案的寫照。

　　1、AI攝像機(jī)

　　用戶對于視頻監(jiān)控的應(yīng)用需求已經(jīng)從單純的安全防范向高清、網(wǎng)絡(luò)、智能的可視化及綜合管理方向發(fā)展，在人工智能的加持前，從事中監(jiān)督、事后偵察走向事前防范

　　越來越多，帶動整個產(chǎn)業(yè)快速演進(jìn)，從而帶來重量級的市場機(jī)會。同時各行業(yè)對視頻監(jiān)控的應(yīng)用需求已經(jīng)從單純的安全防范向高清、智能、智慧的遠(yuǎn)程可視化管理方向發(fā)展。視頻監(jiān)控不僅作為安全防范的主要技術(shù)手段，同時也逐漸成為行業(yè)可視化管理的重要工具，并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，向“可視、可控、可管”的新型社會化管理系統(tǒng)轉(zhuǎn)變，行業(yè)市場規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大。

　　在前端攝像機(jī)產(chǎn)品上，近兩年來新形態(tài)的攝像機(jī)層出不窮，以下選取軟件定義（場景定義）攝像機(jī)與AI多攝攝像機(jī)進(jìn)行闡述。

　　(1)軟件定義攝像機(jī)

　　相比于傳統(tǒng)攝像機(jī)軟硬件綁定與CPU能力帶來的功能固化、算力局限、難升級等問題，軟件定義攝像機(jī)（SDC）基于智能視覺、多維感知、組網(wǎng)協(xié)同的創(chuàng)新技術(shù)，打造可持續(xù)演進(jìn)的攝像機(jī)，以快速滿足行業(yè)高速發(fā)展，業(yè)務(wù)不斷多樣化的需求：

圖表：軟件定義攝像機(jī)三大基石

　　來源：a&s、華為官網(wǎng)

　　在芯片上，傳統(tǒng)的智能監(jiān)控設(shè)備通常是在硬件上增加一顆CPU芯片-DSP、ARM或者FPGA，負(fù)責(zé)完成攝像機(jī)內(nèi)部智能分析算法的運算，雖然能滿足當(dāng)前的需求，但卻限制了后期攝像機(jī)的升級空間；軟件定義攝像機(jī)基于等專業(yè)的NPU引擎，以N倍于CPU的算力，支撐萬億級視覺解析計算。

　　在架構(gòu)上，軟件與硬件解耦，可以屏蔽底層硬件的差異化，統(tǒng)一調(diào)用底層硬件的計算、編排能力統(tǒng)一由操作系統(tǒng)封裝，軟件只需要聚焦功能側(cè)的能力開發(fā)，降低開發(fā)復(fù)雜度。同時，通過輕量化容器技術(shù)構(gòu)建面向多算法的集成框架，讓各算法獨立運行在一個虛擬空間上，相互間不影響，實現(xiàn)快速的獨立加載、在線更迭。

　　在算法及應(yīng)用上，基于開放的OS基礎(chǔ)上，通過完善的生態(tài)工具鏈服務(wù)，實現(xiàn)實現(xiàn)算法與應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化對接、訓(xùn)練、上線，實現(xiàn)攝像機(jī)可具備按需定義場景的特點，支持根據(jù)不同的場景按需加載不同的軟件和算法，通過多樣的組合來快速適配瞬息萬變的演進(jìn)步伐。

　　(2)AI多攝攝像機(jī)

　　在AI全面爆發(fā)之前，大多數(shù)用戶對監(jiān)控攝像機(jī)的要求即為事后可查閱錄像的視頻監(jiān)控，單攝的槍機(jī)和球機(jī)即可很好的滿足需求，但隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展壯大，讓用戶看到了智能的可行性，用戶的使用場景未變，但同一個場景下的智能業(yè)務(wù)需求卻在不斷增長。以路口場景為例，用戶需要對整個路口的車流人群態(tài)勢進(jìn)行把控，這就需要一個短焦鏡頭對路口大場景進(jìn)行全場景覆蓋，同時還需要對所有移動的目標(biāo)進(jìn)行全結(jié)構(gòu)化屬性提取，這就需要一個遠(yuǎn)焦鏡頭對目標(biāo)細(xì)節(jié)進(jìn)行捕獲，單一鏡頭的攝像機(jī)是無法同時滿足這類需求的。另外，由于同一個場景下不同目標(biāo)的移動速度等特征不一致，可能需要不同的快門參數(shù)和補(bǔ)光條件，這同樣也是單攝解決不了的問題。因此，智能時代，單攝技術(shù)已經(jīng)無法滿足同一個場景下日益增長的各類智能需求，多攝應(yīng)運而生了。多攝是用戶需求變化驅(qū)動帶來的一種軟硬件技術(shù)的革新，一種新的智能產(chǎn)品解決方案，可以兼顧同一個場景下的多重智能需求。

　　總體而言，用戶需求的不斷爆發(fā)驅(qū)動整個軟硬件技術(shù)的創(chuàng)新。多攝并不是簡單的硬件堆疊，而是一系列復(fù)雜技術(shù)的集合，它體現(xiàn)出軟硬件集成的最高境界，以?？低暤亩鄶z產(chǎn)品為例：

　　第一，多攝設(shè)備的多鏡頭之間并不是孤立存在的，而是彼此關(guān)聯(lián)，細(xì)節(jié)鏡頭中出現(xiàn)的目標(biāo)位置能夠在全景鏡頭中一一對應(yīng)，這樣才能夠?qū)崿F(xiàn)后續(xù)的各種聯(lián)動抓拍、軌跡定位、布控跟蹤等應(yīng)用；

　　第二，多鏡頭之間的協(xié)作涉及到各種復(fù)雜的光學(xué)設(shè)計及ISP圖像算法，比如上下鏡頭之間的補(bǔ)光如何能做到互不串?dāng)_？再比如黑光的雙sensor融合如何能做到極致對準(zhǔn)？或者是當(dāng)全景鏡頭發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，細(xì)節(jié)鏡頭怎樣在毫秒之間就能夠完成變倍對焦抓拍等一系列動作？這些都是多攝技術(shù)實現(xiàn)的難點，?？低曂ㄟ^多年的技術(shù)布局，已經(jīng)很好的解決了多攝應(yīng)用的這些技術(shù)難題，目前其多攝產(chǎn)品都已經(jīng)開始實戰(zhàn)應(yīng)用。

　　從智能物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集，到價值數(shù)據(jù)進(jìn)入信息網(wǎng)，兼顧同一場景下不同視角、不同參數(shù)、不同功能需求的攝像機(jī)必然是未來數(shù)據(jù)采集前端的發(fā)展趨勢。多攝可以兼顧同一個場景下的多重智能需求，場景定義、多攝合一是未來AI攝像機(jī)的必然形態(tài)。

　　雖然當(dāng)下越來越多的安防領(lǐng)先企業(yè)開始談智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)、AIOT，但截至目前為止，阿里、騰訊等仍然牢牢卡住底層基礎(chǔ)設(shè)施，安防行業(yè)的命脈仍然在攝像機(jī)等硬件產(chǎn)品上，在行業(yè)營收基礎(chǔ)設(shè)施要遠(yuǎn)高于技術(shù)服務(wù)的階段，籠統(tǒng)地講在監(jiān)控行業(yè)，智能攝像機(jī)的市占率便等同于智能安防的話語權(quán)。

　　2、數(shù)據(jù)中臺

　　2019年隨著互聯(lián)網(wǎng)巨頭的大規(guī)模組織架構(gòu)調(diào)整，中臺熱度激增，各行各業(yè)都在探索中臺在企業(yè)或行業(yè)中的落地，同樣也蔓延到了安防領(lǐng)域。盡管此前安防行業(yè)內(nèi)鮮有提及“中臺”的概念，但伴隨著安防行業(yè)進(jìn)入到智能物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能深化應(yīng)用階段，同時為了響應(yīng)公安部大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃要求，更為了滿足用戶層出不窮、變化多樣的安防業(yè)務(wù)需求，一些廠商也開始著手在DAAS和PAAS層方面做一些改進(jìn)，將系統(tǒng)層中共性的、基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)和能力抽象出來作為一個“中臺”來賦能上層應(yīng)用系統(tǒng)，支撐警務(wù)應(yīng)用創(chuàng)新和警務(wù)流程再造。

　　以東方網(wǎng)力的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中臺為例，作為承上啟下的數(shù)據(jù)治理及賦能平臺，對下充分利用其在視頻聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)的匯聚接入能力進(jìn)行數(shù)據(jù)融合治理，并在此基礎(chǔ)上形成各類主題庫、專題庫、標(biāo)簽庫、關(guān)系庫、搜索庫等;對上是基于公安各條線對于數(shù)據(jù)需求的分析高度抽象的數(shù)據(jù)能力中心，將共性的業(yè)務(wù)能力進(jìn)行沉淀，并以共享服務(wù)的形式提供給實戰(zhàn)應(yīng)用系統(tǒng)，為應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行賦能，驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新。

　　概括而言，東方網(wǎng)力的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中臺通過整合先進(jìn)的視頻AI計算能力和大數(shù)據(jù)分析能力，依托公司在視頻聯(lián)網(wǎng)市場的領(lǐng)先地位，構(gòu)建以視頻數(shù)據(jù)為核心的行業(yè)級數(shù)據(jù)治理和賦能平臺。其業(yè)務(wù)特色主要體現(xiàn)為以下五點：

　　1、提供基于元數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化治理和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力。數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中臺以元數(shù)據(jù)驅(qū)動形成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、安全標(biāo)準(zhǔn)、服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，用于指導(dǎo)元模型的構(gòu)建、數(shù)據(jù)質(zhì)量稽核、數(shù)據(jù)血緣及關(guān)系分析，構(gòu)建數(shù)據(jù)全生命周期的標(biāo)準(zhǔn)化治理。同時根據(jù)行業(yè)業(yè)務(wù)特點和標(biāo)準(zhǔn)，編制數(shù)據(jù)資源目錄，提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力；

　　2、提供基于實體映射技術(shù)的多維數(shù)據(jù)檢索和對象布控能力。通過對多維數(shù)據(jù)的融合分析，實現(xiàn)人員對象與其他實體之間的智能匹配，完成實體對象的ID映射，并可基于實體ID映射關(guān)系，實現(xiàn)對實體對象多維度數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)檢索和一鍵布控；

　　3、提供基于可視化的數(shù)據(jù)建模能力和分布式的模型運行能力。通過拖拽式的操作，將數(shù)據(jù)源以及算子根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求進(jìn)行連接組合，通過配置的方式，實現(xiàn)模型的編排、生成、發(fā)布、共享和評價?？梢宰尣欢么a開發(fā)的業(yè)務(wù)專家通過自定義建模，完成數(shù)據(jù)分析挖掘與數(shù)據(jù)探索；

　　4、提供基于實體關(guān)系的行業(yè)知識圖譜構(gòu)建能力。將真實世界的海量異構(gòu)碎片化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一張關(guān)系大網(wǎng)，與真實世界的人、事、地、物、組織對象一一對應(yīng)，同時還原對象之間的錯綜復(fù)雜的關(guān)系，實現(xiàn)真實世界在數(shù)據(jù)世界的投影，提供深層次的研判洞察能力，助力公安高效快捷地完成案件線索梳理和分析，尋找破案思路；

　　5、提供基于標(biāo)簽體系的對象檔案服務(wù)能力。數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中臺提供公安數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系，包括不同實體對象的基礎(chǔ)標(biāo)簽、背景標(biāo)簽、軌跡標(biāo)簽、行為標(biāo)簽、規(guī)律標(biāo)簽、關(guān)系標(biāo)簽等，通過標(biāo)簽體系實現(xiàn)對對象的實體畫像，形成對象的多維度數(shù)據(jù)融合的全息檔案，完成數(shù)據(jù)到信息的升級，提升數(shù)據(jù)服務(wù)能力，賦能基層實戰(zhàn)。

　　中臺架構(gòu)的構(gòu)建可以更好地打通各產(chǎn)品的數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)業(yè)務(wù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和應(yīng)用的分離，支持業(yè)務(wù)應(yīng)用的快速開發(fā)，提升企業(yè)內(nèi)業(yè)務(wù)條線進(jìn)行協(xié)作的效率。

　　3、安消一體解決方案

　　隨著城鎮(zhèn)化建設(shè)不斷加快，工業(yè)化、市場化建設(shè)不斷提速，各種致災(zāi)因素和火災(zāi)危險源呈上升趨勢，消防安全基層基礎(chǔ)還不夠扎實的問題逐漸暴露，各類工業(yè)園區(qū)、高層建筑、商業(yè)綜合體等大中型場所環(huán)境復(fù)雜、人流量大，城市中分散的小企業(yè)、小廠房等火災(zāi)隱患相對突出，福利機(jī)構(gòu)、幼兒園等人員傷亡事故易發(fā)場所管理工作難度大。根據(jù)Grand View Research最新的報告研究指出，全球消防安全設(shè)備市場規(guī)模預(yù)計到2025年將成長至1059.2億美元，年復(fù)合增長率約為8.8%。

　　新時代背景下，傳統(tǒng)與非傳統(tǒng)的消防安全因素相互滲透、相互交織，火災(zāi)的不確定性、多樣性和不可控因素增多，給單位消防安全管理帶來新的挑戰(zhàn)。在國內(nèi)消防系統(tǒng)和安防系統(tǒng)的獨立建設(shè)，各個建筑物消防系統(tǒng)的各自為政，消防隱患的長期存在等多種問題的解決，是傳統(tǒng)消防安全管理痛點。為適應(yīng)現(xiàn)代樓宇安全、工廠安全、社區(qū)信息化的需求，必須突破安防與消防系統(tǒng)獨立工作的常規(guī)現(xiàn)狀，實現(xiàn)兩大系統(tǒng)深度集成與資源共享。

　　在安消一體化解決方案上，外商的方案更加的成熟，因為在國外兩者本是綜合安全的一體。在霍尼韋爾推出的綜合安全集成平臺HUS上，將安防、消防和廣播系統(tǒng)無縫集成，包括視頻監(jiān)控、門禁控制、防盜報警、火災(zāi)報警、公共廣播以及第三方系統(tǒng)，通過電子地圖精確定位、關(guān)鍵事件現(xiàn)場復(fù)核、應(yīng)急狀況預(yù)案指揮等先進(jìn)手段和核心技術(shù)，構(gòu)建了數(shù)字安防平臺中綜合安全管理的集成體系架構(gòu)，例如報警觸發(fā)實時視頻及聯(lián)動錄像，報警聯(lián)動出入口相關(guān)門禁，門禁聯(lián)動視頻復(fù)核功能，提高安防系統(tǒng)應(yīng)急響應(yīng)能力和主動防范能力。在端到端的解決方案、高可靠性高可用性、融合業(yè)務(wù)預(yù)案編程以及數(shù)字系統(tǒng)無縫集成四大核心價值加持下，在提供諸多新功能的同時，HUS大大降低整體系統(tǒng)的部署、維護(hù)、管理成本，進(jìn)一步優(yōu)化用戶 TCO。

　　切入消防，安防企業(yè)最大的優(yōu)勢在于安防系統(tǒng)面多面廣，其在跨界消防時只需要在自身安防系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行系統(tǒng)搭建，容易在安消一體化中占據(jù)有利地位。近年來國內(nèi)廠商也加大了對安消一體解決方案的投入，以?？低暟蚕惑w化解決方案為例，其以“多維感知、數(shù)據(jù)共享、業(yè)務(wù)聯(lián)動”為理念，采用創(chuàng)新消防管理流程機(jī)制，將消防報警管理流程閉環(huán)管理，落實單位消防安全責(zé)任，未處理報警將層層上報，有效提升消防報警處理效能。通過平臺實時監(jiān)測設(shè)施狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)隱患，實現(xiàn)消防全時可用、全局可視，為客戶提供了一個開放、集成、可視、綜合聯(lián)動、統(tǒng)一運維的安消一體化方案。

　　未來由于不同的消防應(yīng)用場景的火災(zāi)防范痛點各不相同，如何適用于差異化的應(yīng)用場景，將是安消一體化建設(shè)需要探索的又一課題。

　　4、機(jī)器聽覺與聲紋識別

　　自中國安防產(chǎn)業(yè)崛起以來，“海大宇”、“AI視覺四小龍”等基于人工智能視覺技術(shù)和智能視頻處理技術(shù)的企業(yè)急速擴(kuò)張，智能視頻監(jiān)控和視覺識別技術(shù)得到充分發(fā)展，如今視頻監(jiān)控的可視范圍已經(jīng)達(dá)到上百米甚至更高，然而聲音的有效拾音范圍卻仍停留在室內(nèi)環(huán)境的應(yīng)用場景下，針對遠(yuǎn)場的技術(shù)還停留在軍用等特殊領(lǐng)域，隨著智慧城市建設(shè)的不斷推進(jìn)，將遠(yuǎn)場拾音和視頻監(jiān)控相結(jié)合，實現(xiàn)基于異常聲音觸發(fā)的音視聯(lián)動已經(jīng)是大勢所趨。

　　與光學(xué)傳播過程不同，復(fù)雜場景下的聲音處理之所以一直沒有實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用，主要是因為技術(shù)層面確實存在較大困難，首先要將聲音從復(fù)雜環(huán)境中清晰的采集下來，其次要分析聲音包含的信息，而在聲音的傳播過程中，其能量不斷地被周圍環(huán)境所吸收，傳播距離越遠(yuǎn)，聲音的衰減越劇烈，加上復(fù)雜環(huán)境下的噪聲干擾，聲學(xué)復(fù)雜度與聲場距離呈正相關(guān)，以至于超過一定距離后，聲音就不易被人耳所能聽到，因此遠(yuǎn)距離拾音技術(shù)首先要解決的就是噪聲干擾難題。

　　在深圳市微納感知計算技術(shù)有限公司推出的超遠(yuǎn)場拾音解決方案中，采用麥克風(fēng)陣列智能遠(yuǎn)場拾音算法，通過在復(fù)雜聲場環(huán)境下的主動自適應(yīng)降噪和精準(zhǔn)去混響，濾除環(huán)境干擾噪聲(車輛引擎聲、剎車聲、電動 車鳴笛聲、建筑噪聲等)，實現(xiàn)60米以上超遠(yuǎn)距離聲音信號拾取，輸出清晰自然的高保真語音;實現(xiàn)基于異常聲音事件檢測及特定目標(biāo)空間位置觸發(fā)的音視聯(lián)動處理，針對特殊音頻事件的音視頻監(jiān)測及預(yù)警告警處理。

　　在此基礎(chǔ)下，機(jī)器聽覺系統(tǒng)與攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行了深度融合，可在平安城市視頻監(jiān)控的“千里眼”基礎(chǔ)之上，定制化打造了一副“順風(fēng)耳”，通過100毫秒極速音頻識別并聯(lián)動攝像機(jī)抓拍，實現(xiàn)基于異常聲音事件檢測及特定目標(biāo)空間位置觸發(fā)的音視聯(lián)動處理，針對特殊音頻事件(如槍聲、爆炸聲等)的音視頻監(jiān)測及預(yù)警告警處理，以及針對特定目標(biāo)空間位置，誤差小于0.5m的高精度定位處理，真正意義上做到聲色兼顧，所視即所聽。

　　在公安領(lǐng)域中，聲紋識別是繼指紋、DNA庫后又一個生物特征庫，為案件偵破提供一種新的技術(shù)手段。據(jù)了解，公安聲紋識別應(yīng)用系統(tǒng)通過預(yù)先建立的重點人員聲紋數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用基于智能語音技術(shù)的語音監(jiān)控系統(tǒng)能快速確認(rèn)說話人身份、語種、方言口音以及檢測通話中的敏感內(nèi)容，為案件偵破過程提供新的線索和證據(jù)，對于提高辦案效率，優(yōu)化辦案方式，提高辦案質(zhì)量，提升案件偵破能力都將起到積極的推動作用，在維護(hù)國家安全、打擊犯罪工作中具有非常重要的意義。

　　數(shù)據(jù)來源：阿里聚安全，美國圣何塞州立大學(xué)-國家生物特征測評中心

　　當(dāng)下，為了更好地展開聲紋識別的技術(shù)應(yīng)用，正如人臉識別技術(shù)的落地路徑一樣，聲紋識別也正在經(jīng)歷著技術(shù)產(chǎn)品化、平臺化和場景化應(yīng)用的階段和流程。針對不同的應(yīng)用場景，市場上相關(guān)聲紋識別產(chǎn)品已經(jīng)具備了一定規(guī)模和多樣性，包括終端和平臺型產(chǎn)品，比如各類專用的聲紋采集設(shè)備、聲紋鑒定軟件系統(tǒng)以及聲紋布控系統(tǒng)平臺等。

　　5、5G安防方案

　　2019年被稱之為5G元年，5G商用牌照的發(fā)放標(biāo)志著5G將正式邁入商用階段。工信部多次發(fā)文強(qiáng)調(diào)要加快推進(jìn)5G技術(shù)應(yīng)用，深化5G與工業(yè)、醫(yī)療、教育、車聯(lián)網(wǎng)等垂直行業(yè)的融合發(fā)展。運營商層面也在加快5G基站建設(shè)和部署，產(chǎn)業(yè)鏈方面，5G專用通信模塊、芯片制造及5G終端設(shè)備等企業(yè)在加緊實現(xiàn)相關(guān)技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)品方案落地。政策及市場的雙重推動，正在加速推進(jìn)5G時代的到來。

　　可以預(yù)測，5G的高帶寬條件，超高清視頻無疑將是最先受益的市場領(lǐng)域。無線設(shè)備也會大量升級，同時5G的到來，將促進(jìn)安防移動監(jiān)控、無線監(jiān)控等設(shè)備系統(tǒng)的升級，實現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用。在當(dāng)下5G基礎(chǔ)建設(shè)加速進(jìn)行中，5G基站建設(shè)、5G模組、5G芯片等領(lǐng)域都將進(jìn)入到一個新的備戰(zhàn)狀態(tài)。

　　超高清視頻同樣也將促進(jìn)大屏顯示產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，原本停留在高清、4K像素的視頻畫面，在5G技術(shù)作用下，將邁向超高清屏顯階段，達(dá)到8K級效果。安防視頻監(jiān)控、廣電視頻都將由此受益，進(jìn)入到超高清視頻時代。

　　受超高清視頻推動，屆時AR/VR領(lǐng)域也將迎來新的突破和發(fā)展，市場空間被廣泛看好。5G商用的開啟，對于視頻產(chǎn)業(yè)而言，上述這幾大視頻應(yīng)用市場，將最先受益于5G技術(shù)的推動，在未來幾年或?qū)⒈虐l(fā)出全新的活力。

　　在華為與中國移動聯(lián)合發(fā)布的《5G時代智能安防十大應(yīng)用場景白皮書》中指出，5G與人工智能的發(fā)展，將推動安防行業(yè)在覆蓋、視頻采集、感知運用、防控能力、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等不斷升級，推動安防產(chǎn)業(yè)進(jìn)入大安防時代，從“專制專用”的公安行業(yè)走向共建“和諧民生”的千行百業(yè)。

　　5G智能安防將加速安防體系的重構(gòu)，打破時空的界限，結(jié)合最新的技術(shù)，既可以從物理世界投射到數(shù)字世界，也能把數(shù)字世界疊加渲染進(jìn)物理世界，形成虛實協(xié)同的數(shù)字孿生。重構(gòu)全天候、全時空、全要素、全融合為特征的安防新體系。

圖表：5G時代智能安防十大應(yīng)用場景

　　數(shù)據(jù)來源：華為與中國移動聯(lián)合發(fā)布的《5G時代智能安防十大應(yīng)用場景白皮書》

　　據(jù)華為透露，5G攝像機(jī)產(chǎn)品不僅僅是5G模組+攝像機(jī)的組合，將會有新的智能流控技術(shù)加持，以保證在無線傳輸?shù)姆绞较?，帶寬的穩(wěn)定。目前，圍繞著5G創(chuàng)新應(yīng)用，運營商、設(shè)備商、G端/B端用戶所構(gòu)成的建、產(chǎn)、研、用各單位目前也正處于積極探索之中。從視頻物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用角度出發(fā)，5G的到來，正在推進(jìn)5G+智慧警務(wù)、5G+智慧城市等多個應(yīng)用場景創(chuàng)新應(yīng)用模式的開啟。如在智慧警務(wù)方面，2020年1月，廣州市公安局天河區(qū)分局即率先推出了國內(nèi)首個5G智慧警務(wù)平臺，借助電信天翼云5G網(wǎng)絡(luò)、AI智能算法、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等技術(shù)的助力，不僅落地了無人機(jī)空中巡防、移動巡邏執(zhí)法、AR識別、4K視頻監(jiān)控等新警務(wù)應(yīng)用，更實現(xiàn)了"5G+智能執(zhí)法終端+高清視頻實時回傳+AI智能識別"的立體化巡防。

　　該方案借助5G網(wǎng)絡(luò)高速率、大帶寬、低時延的特點，“天眼”系統(tǒng)、城市低空巡防無人機(jī)、移動巡檢車等設(shè)備可將拍攝的高清視頻實時回傳到5G智慧警務(wù)平臺，再通過大數(shù)據(jù)、AI智能識別自動判斷異常情況，反饋到指揮中心，由指揮中心根據(jù)視頻情況，快速反應(yīng)。如在人群中尋找犯罪嫌疑人，“天眼”等設(shè)備將采集的高清視頻通過5G回傳到智慧警務(wù)平臺，AI智能識別會自動分析并識別人群中的犯罪嫌疑人，反饋給公安系統(tǒng)指揮中心，指揮中心再根據(jù)實時視頻，快速組織及增派警力實時抓捕。不僅如此，在5G智慧警務(wù)的支持下，公安部門還可在人流密集、易發(fā)生事故的重大活動期間，開展高空、地面立體巡邏，打造城市核心區(qū)域的空地全方位一體化巡防。

　　作為中國新基建的七大方向之一，5G的未來市場潛力不容小覷，隨著5G逐步建設(shè)和普及，將與人工智能一起作為基礎(chǔ)底層技術(shù)，推動AIOT市場快速發(fā)展。對于未來的市場展望，智能安防、智慧城市等多應(yīng)用領(lǐng)域也正以積極實踐探索闡述著期待。

　　6、AI開放平臺

　　現(xiàn)階段，縱觀人工智能應(yīng)用最為成熟和廣泛的領(lǐng)域，仍然以公安、交通、金融、教育等專業(yè)性領(lǐng)域為主，而其他的行業(yè)對于人工智能的應(yīng)用需求雖然廣泛存在，但由于場景的多樣性、需求的高度分散使得人工智能的滲透相對較淺。

　　從技術(shù)實現(xiàn)的角度而言，現(xiàn)階段的人工智能技術(shù)發(fā)展水平已經(jīng)毫無疑問能夠滿足中小型行業(yè)輕量級、個性化的AI應(yīng)用需求，但在技術(shù)方案和各式各樣的場景之間依然存在著一系列的瓶頸和門檻問題，諸如數(shù)據(jù)瓶頸（數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注）、算法訓(xùn)練瓶頸、模型評估和發(fā)布的平臺等等。對于一些中小型行業(yè)用戶而言，盡管他們可能構(gòu)想了一套又一套理想的AI應(yīng)用方案，但如何獲取上述這些資源來實現(xiàn)方案的落地是個問題。

　　在過去幾年里，互聯(lián)網(wǎng)科技領(lǐng)域、人工智能以及智能安防產(chǎn)業(yè)圈的幾大頭部企業(yè)陸續(xù)推出了AI開放平臺，這些AI開放平臺的一個共同的特性就是均以“普惠AI”為核心理念，而推進(jìn)AI普惠的一個關(guān)鍵便是降低AI應(yīng)用的門檻，其中就包含幫助用戶實現(xiàn)零基礎(chǔ)訓(xùn)練出一套自定義的AI應(yīng)用模型。

　　2019年，華為、百度云、?？低暤绕髽I(yè)都有詳細(xì)展示自家的AI開放平臺在自定義AI應(yīng)用模型方面的服務(wù)，也讓我們更直接地了解到了AI開放平臺的具體運作：

　　?？低旳I開放平臺在助力用戶自定義AI應(yīng)用模型方面，主要有5大服務(wù)流程：明確用戶需求——數(shù)據(jù)標(biāo)注——導(dǎo)入標(biāo)注后的數(shù)據(jù)做模型訓(xùn)練——模型部署——應(yīng)用上線，?？低暪ぷ魅藛T表示，自定義一套AI算法應(yīng)用只需一個小時內(nèi)便可完成；

　　百度云VideoMind算法訓(xùn)練平臺同樣可提供從新建模型、創(chuàng)建標(biāo)簽、上傳數(shù)據(jù)、標(biāo)注數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評估校驗、發(fā)布模型全流程服務(wù)。開發(fā)者幾乎可以零開發(fā)搭建一套業(yè)務(wù)demo，據(jù)介紹只需2~3天時間即可完成部署，省去業(yè)務(wù)系統(tǒng)基礎(chǔ)功能的重復(fù)開發(fā)、以及基于AI的業(yè)務(wù)功能的開發(fā)成本；

　　華為ModelArts2.0開放平臺可以以全流程的極簡和自動化升級已有的AI開發(fā)模式，助力用戶完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型管理、模型推理全鏈條自定義AI應(yīng)用模型。華為ModelArts2.0擁有十余項新特性及服務(wù)，包含智能數(shù)據(jù)篩選、智能數(shù)據(jù)標(biāo)注、智能數(shù)據(jù)分析、多元模型自動搜索、ModelArts SDK、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模型評估/診斷、模型壓縮/轉(zhuǎn)換、自動難例發(fā)現(xiàn)、在線學(xué)習(xí)等，覆蓋AI模型全生命周期。據(jù)華為工作人員介紹，ModelArts可自動學(xué)習(xí)，不斷提升識別的準(zhǔn)確度和運行速度，還可以不斷擴(kuò)充模型類型，包括文本分類、行為識別等場景模型的定制化開發(fā)。

　　以?？低暤腁I開放平臺舉一個例子，比如一家連鎖商店的老板需要通過AI技術(shù)檢測商鋪門口是否堆有垃圾，但商戶本身沒有任何技術(shù)能力。這種情況下，只需要商戶注冊成為?？礎(chǔ)I開放平臺的合作伙伴，在線上傳幾十張自己拍攝的店門口的垃圾圖片，并通過平臺上的標(biāo)定工具標(biāo)定垃圾信息，同時選定攝像機(jī)，將標(biāo)定后的垃圾數(shù)據(jù)進(jìn)行算法訓(xùn)練后關(guān)聯(lián)到選定攝像機(jī)，商戶即可自行給普通的攝像機(jī)DIY出可實現(xiàn)垃圾堆疊檢測的AI能力，整個過程只需半小時左右。

　　顯而易見，這種類型的開放平臺將算法訓(xùn)練以工具的形式開放給廣大的零散的用戶，這是企業(yè)對于AI賦能意義最接地氣的詮釋，也是實現(xiàn)價值轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)途徑。

　　目前市面上的AI開放平臺均提供了數(shù)據(jù)標(biāo)注、算法訓(xùn)練、模型評估、應(yīng)用發(fā)布和部署的一系列能力，只是各自的平臺在不同環(huán)節(jié)上都有針對性的核心技術(shù)來解決響應(yīng)的問題。

　　廠商通過這一類AI開放平臺，可以很好地聚合平臺以及用戶雙方的優(yōu)勢，讓AI技術(shù)能夠深度融合到實際業(yè)務(wù)需求當(dāng)中，實現(xiàn)定制化的AI應(yīng)用。與此同時，通過AI開放平臺這一固定平臺，可以進(jìn)一步放大AI技術(shù)工具的通用性，讓這些能力成為可共享的資源，一定程度上也為海量的、零散的小型行業(yè)應(yīng)用需求提供了一個公共的入口，縮短了中小行業(yè)用戶在這方面需求響應(yīng)的距離和速度，讓傳統(tǒng)的可能需要以項目方式進(jìn)行的方案能夠短、平、快的快速完成方案設(shè)計和應(yīng)用部署。

　　而廣大的行業(yè)用戶他們對于細(xì)分的業(yè)務(wù)需求有著充分的了解，而通過這一類AI開放平臺，則可以很好的聚合平臺以及用戶雙方的優(yōu)勢，讓AI技術(shù)能夠深度融合到實際業(yè)務(wù)需求當(dāng)中，實現(xiàn)定制化的AI應(yīng)用。

　　7、算法的長足進(jìn)步

　　在人工智能賦能安防的過程中，算法是重要的一環(huán)。隨著算法精度以及各項新研究的突破正不斷為智能安防創(chuàng)造新的應(yīng)用，步態(tài)識別以及AI超微光便是其中的典型例子。

　　（1）步態(tài)識別

　　步態(tài)識別，作為一種新興的生物識別技術(shù)，通過人們行走的姿態(tài)特征進(jìn)行身份識別或驗證，具有遠(yuǎn)距離、多角度、抗著裝變化等優(yōu)勢，且每個人的步態(tài)特征都不盡相同，應(yīng)用價值重大。目前該項技術(shù)易受目標(biāo)及相機(jī)角度、遮擋物、附屬物、小目標(biāo)等因素的影響，尤其在復(fù)雜場景中，步態(tài)識別技術(shù)產(chǎn)業(yè)化面臨諸多挑戰(zhàn)。

　　圖表：市場主流識別技術(shù)對比

　　隨著安企在AI領(lǐng)域的持續(xù)投入，經(jīng)過多年技術(shù)積累，目前步態(tài)識別算法已經(jīng)取得了不錯的進(jìn)展，例如大華股份基于對行人以圖搜圖技術(shù)的深刻理解，創(chuàng)新提出多尺度特征提取的方法，使得特征魯棒性更強(qiáng)；同時采用一種輪廓注意力特征融合模塊，解決步態(tài)周期內(nèi)剪影圖分割效果不同帶來的干擾，更具應(yīng)用性。

      這兩年來，步態(tài)識別技術(shù)進(jìn)步的同時相關(guān)產(chǎn)品和應(yīng)用方案也在逐步落地，比如疫情期間，國內(nèi)步態(tài)識別公司銀河水滴推出的“發(fā)熱人員智能篩查與軌跡追蹤系統(tǒng)”，該系統(tǒng)配備雙光智能測溫攝像機(jī)及步態(tài)識別技術(shù)，可支持遠(yuǎn)距離(2-12米)的多目標(biāo)、非接觸式測溫，在通行人員體溫異常時進(jìn)行實時聲音及彈窗報警。為機(jī)場、車站等交通樞紐，社區(qū)、辦公樓宇等公共空間的疫情防控帶來了極大的助力。

　　當(dāng)前步態(tài)識別技術(shù)在許多行業(yè)場景中實現(xiàn)落地，如石油行業(yè)引入步態(tài)識別技術(shù)完善防控網(wǎng)絡(luò)，防范非法闖入者對油田安全的威脅和對油田經(jīng)濟(jì)利益的損害，家居領(lǐng)域應(yīng)用于家電，實現(xiàn)家電的智能化感知，提供更加個性化的服務(wù)，公共安全行業(yè)中越來越多的公共安全機(jī)關(guān)、公共交通機(jī)構(gòu)、大型展會服務(wù)商、物業(yè)管理等機(jī)構(gòu)開始利用步態(tài)識別技術(shù)進(jìn)行人員管理，保障公共安全等。

　　（2）AI超微光

　　為了提升夜間攝像頭的成像質(zhì)量，過去幾十年內(nèi)，業(yè)內(nèi)均是通過傳統(tǒng)的主動補(bǔ)光(紅外、激光或者LED補(bǔ)光)這一類常規(guī)方式。但LED補(bǔ)光強(qiáng)光容易導(dǎo)致人瞬間失明存在安全隱患，而紅外補(bǔ)光燈的黑白視頻又丟失了重要的色彩信息，無法作為違法取證的證據(jù)和獲得更加有效的色彩等細(xì)節(jié)破案信息。為了追求全彩高清的效果，業(yè)內(nèi)很快出現(xiàn)了兩種主流技術(shù)——超星光與黑光。

圖表：低照度技術(shù)對比

　　2019年，以蘇州科達(dá)為代表的安防企業(yè)重磅推出了AI超微光技術(shù)，與以上兩種主流的技術(shù)不同的是，AI超微光的實現(xiàn)方式主要是通過深度學(xué)習(xí)圖像增強(qiáng)算法，實現(xiàn)了夜間超弱光環(huán)境下的高清全彩抓拍。

　　據(jù)官方資料介紹，AI超微光攝像機(jī)采用深度學(xué)習(xí)圖像增強(qiáng)算法，通過對應(yīng)用場景目標(biāo)圖像要求的提煉，采集了海量夜間低照情況下車輛卡口、車輛電警、人員卡口以及全結(jié)構(gòu)化攝像機(jī)的圖像樣本與模擬數(shù)據(jù)，并針對性地進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模，設(shè)計了一套從采集、標(biāo)圖、訓(xùn)練以及模型轉(zhuǎn)化的端到端的深度學(xué)習(xí)模型 。在低照環(huán)境下，該算法模型跳過了傳統(tǒng)攝像機(jī)的ISP成像調(diào)制方式，通過對大量場景抓拍圖片的學(xué)習(xí)，算法直接對傳感器輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像恢復(fù)。這樣可以大幅減少攝像機(jī)對補(bǔ)光燈的依賴，在提升圖像亮度的同時，還能充分還原物體顏色與紋理等細(xì)節(jié)信息。依托該算法還原出來的圖像，不僅大幅度提升了人眼對抓拍圖像的主觀體驗，也能提升后端諸多的智能算法對圖像的特征分析。比如對車輛特征分析、非機(jī)動車特征分析、駕乘人員特征分析等。

　　a&s Research認(rèn)為，草蛇灰線，伏脈千里。隨著算力與算法的長足發(fā)展，未來智能安防產(chǎn)品將不再依賴于硬件堆疊的模式，通過軟件等其他方式營造產(chǎn)品百花齊放的局面。