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智能安防趋势展望:从安防向产业数字化进发

挖掘数据价值的能力已经成为未来智能安防的核心。
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        AI应用探索阶段

        a&s plus观察,传统安防企业真正推出AI产品的时间集中在2017下半年,稍微落后于入局安防市场的新兴AI企业。但总体来看,2018年之前,真正实现落地的AI产品并不多,主流厂商推出的徘徊、物品遗留/丢失、周界检测以及人脸识别等AI产品和方案也并不成熟。

       例如,在实际应用中,周界检测无法过滤树叶、动物、阴影等干扰因素,造成误报率高;人脸识别依旧会受到人佩戴的装饰遮挡以及光线环境、侧脸等影响,无法进行准确识别。这些技术应用的局限性使得产品与产业需求存在较大落差。

  2018年起,安防产业中依旧有不少企业通过人工智能概念进行产品或品牌包装,但态度明显趋向理性化。企业开始认识到,AI只是工具,要与场景需求相匹配,才能最大化发挥商业价值,仅依靠融资无法支撑企业走得更长远,同时,安防产业业务的碎片化、复杂化和工程化等特征,要求企业除了拥有技术的能力之外,企业必须投入一定精力去深耕场景,掌握用户真实需求。因此,大部分企业开始将精力投放到场景需求研究,进而推出适应场景应用的定制化AI产品和解决方案,并实现应用落地。

  进入2019年后,安防厂商、AI企业、跨界巨头们针对安防场景碎片化的应对之策更加成熟,不仅在产品与解决方案上覆盖前后端产品,同时更加聚焦产品架构、开放平台、数据服务,而且不断跳出安防,将自身技术赋能百业。

     AI安防深入碎片化应用场景

  经过这几年的探索,越来越多的企业不仅实现了AI在行业中的应用落地,更是朝着传统难以深入的碎片化领域渗入,在智能制造、生活服务、安全管理等众多领域展开了创新性的应用探索,比如:

  (1在国家政策的推动下,我国从“制造”走向“智造”,工业设备也得到全面发展及应用。而在推动我国工业化的同时,工业设备维护成为当下的难题——工业化设备养护并不具备在线“智能”,一旦发生故障导致生产中断,将给企业造成巨大的经济损失。虽然大部分企业都会安排人员进行检修,但传统方式维修周期长,效率有待提高。

       一些安防厂商如海康威视等,针对这一问题,结合工业设备的场景问题,推出了工业听诊麦克风。该设备通过接收工业设备在运作过程中的声音,基于AI算法对声音进行辨别后,可快速在细微的音频中找出故障声音,通过与数据结合,可通过后台快速告知管理人员,并指出设备故障问题,从而简化维修人员故障排查流程,彻底把故障遏制在初期;

  (2近年来,随着生活水平的提升以及医疗条件的大幅改善,我国老龄人口数量快速增长。据第七次全国人口普查数据显示,全国人口共14.12亿人,60岁以上老龄人口达到2.64亿,占总人口的18.7%;其中65周岁及以上人口2亿人,占总人口的14.1%。与2010年相比,60岁及以上人口的比重上升5.44个百分点—人口老龄化速度已经超过人口出生率,如何养老已成为刻不容缓需要解决的社会问题。

        在智慧养老传统方案实际应用过程中,一些系统性缺陷逐步显现出来——可穿戴设备的穿戴方式,会给老龄人带来不适的体验,同时穿戴式设备要求老龄人长期坚持不懈的重复充电的动作,增加老龄人精力消耗,很容易中断穿戴; 而视频类解决方案在卧室、卫生间等场所的建设,涉及到老龄人的个人隐私,对老龄人的心理产生负面影响。为了打破这种窘迫的局面,宇视科技顺势推出智慧康养毫米波雷达系列,通过简单的安装,即可有效解决老龄人看护问题,不仅可以实现7×24小时全方位不间断看护,同时还可避免侵犯老龄人个人隐私,从而为机构和老龄人提供一个有尊严、无感又安全的看护方案;

  (3随着大数据、云计算、人工智能等技术的兴起,数字化发展已经成为社会未来发展方向之一,基于数字化技术的创新应用得到快速发展和日益普及。在各行各业数字化、智能化落地进程中,身份认证成为其中极为重要的一环。然而,传统的认证模式存在着效率低下、成本高、安全性难以保证等诸多问题。与一般的认证模式不同,可信身份认证技术是通过国家级“互联网+”可信身份认证平台数据信息进行比对,相比以往的认证模式具有更高的可靠性和安全性。也正因为如此,众多技术创新型企业纷纷布局这一场景。比如像熵基科技便推出了全新一代可信数字身份认证终端,可灵活高效满足客户多样化的身份认证需求。

       上述类似的案例不胜枚举,和传统相对固定模式的安防业务相比,当下伴随着产业数字化浪潮,更多的是适用于碎片化场景的定制化业务,这也成为安防企业近年来关注的重点。

       生成式AI开启技术应用新浪潮

  2023年,大模型和生成式AI正引领当前新一波科技浪潮,行业围绕着新的技术也展开了探索,从本质上而言,GPT、AIGC、多模态等AI技术一方面可以通过提高系统对大量图像、语音和文本等数据的理解和分析能力,从而实现更高效的数据处理和识别,另一方面在多模态算法的融合下,衍生出更多个性化及定制化的服务,这两点也契合当前主动安防及泛安防的趋势。

  虽然AI在安防或其他项目中落地应用尚处于发展初期,但在市场认知日趋理性的驱动下,以及新技术的融合应用的日益成熟,AI产业化进程无疑将加快,未来产业的竞争将更加聚焦于解决方案、集成与运营能力。

  近几年,疫情蔓延对全球经济社会以及数字经济、智慧物联产业发展产生了广泛而深远的影响,数字化转型升级加速,业务复杂度与差异化快速提升。当前的视频技术已经突破了传统监控与安防的内涵,并与千行百业的应用产生联系,随着产品算力的增长与成本的下降,智能物联产品在千行百业数字化转型的应用比例也将不断提高。

  例如在工业场景中,针对化工企业气体泄露的安全隐患,海康威视推出了气云成像监测摄像机,该摄像机能监测碳氢类危险气体,定位泄漏源,实时显示泄漏气体轨迹。气云成像摄像机以其远距离、非接触的VOCs类气体监测方式,提升了危险气体检测的效率及便利性。

  简而言之,挖掘数据价值的能力已经成为未来智能安防的核心。

      未来,从安防向产业数字化进发

       除此之外,多维感知技术、大数据应用、千行百业数字化转型需求都打开了智能安防的新市场——AIoT,未来产业有着巨大的发展空间。

       同时随着共建智能安防生态圈成为业界共识。安防市场竞争也从单纯的硬件比拼、解决方案之争的维度,上升到产业生态链的竞争,其核心是技术赋能实力、平台开放能力和合作伙伴招揽能力。

  智能物联的应用是高度碎片化及场景化,随着这几年芯片平台性价比不断提升,使得软件和算法在硬件平台的切换成本下降,并可以实现商用,不少企业也推出AI开放平台与算法商城,例如海康威视一方面建设AI开放平台,将算法的训练自动化实现,一方面在硬件上支持适配算法和应用的替换。

  无疑,开放程度是一个行业成熟与否的标志,也是带动智能安防产业迈向产业数字化转型发展的首要因素。

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