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<menuitem id="zkk9f"></menuitem> 01 目前中國安防監控行業技術現狀
目前我國安防監控行業已經形成了從上游軟件、元器件研發生產，到中游產品設計制造，再到下游系統集成與工程、運維服務等完整的產業體系，且在前端感知與邊緣計算、智能分析預警等方面已處于世界領先的位置，大量新技術的應用使產業鏈質量獲得了較大提升。
頭部企業紛紛布局高端人工智能算法、芯片設計及多方面的核心技術領域，如人工智能感知、機器學習、5G通信、物聯網、云計算與邊緣計算、多功能智能化裝備等技術。根據不同場景需求的智能視覺與物聯網應用技術、立體化感知與風險預警技術的研發也取得一定成績。由于拓展深化了視頻新場景的應用，智能視頻技術的應用加速融入了智慧城市領域，并賦能千行百業，成為了城市高效管理、服務社會民生的重要技術支撐;行業融合步伐加快，智慧制造、智慧交通、智慧醫療、智慧金融、智慧教育等行業的視頻智能技術應用正得到較快發展。
隨著技術發展和科學技術的進步，我國在人工智能感知、機器學習、5G通信、物聯網、云計算與邊緣計算、視頻光電技術等監控關鍵技術方面都有了質的突破，安防行業已成為人工智能與實體經濟深度融合最主要的應用領域。技術融合、系統融合的快速發展，許多實力強大的信息通信、互聯網、人工智能企業以及網絡服務商加入了安防監控行業，這些企業以優秀的算法、架構、算力等能力融合安防場景應用，促進了行業智能化深度轉型，同時也塑造了新的產業格局。
我國安防監控行業技術短板主要體現在高端芯片器件、高端零部件的設計及制造、基礎操作系統、軟件工具等方面，這些技術與產品對外依存度較高，網絡信息安全問題依然嚴峻，個人信息隱私保護成為了社會輿論關注的熱點。
目前應當加強關鍵數字技術科技攻關，突破高端圖像傳感器、高端監控鏡頭、大數據應用、生物特征識別、3D融合識別、行為識別、機器視覺、語音識別等核心軟件;強化算力、數據、算法等平臺支撐;在預測預警技術、新一代人工智能、大數據挖掘應用、移動互聯網、“物聯 網 +”、網絡安全等關鍵領域需要盡快補齊短板;融合設備、信息、服務、業務等多方面數據資源，打造數智產業體系，推進安防數字產業化發展及在各行各業的融合應用。
02 技術環境對中國安防監控行業發展的影響
人工智能、大數據、5G和物聯網等新一代信息技術是目前對安防監控行業快速發展最為重要的幾項技術。我們分別做一些簡單介紹和分析。
2016年國務院發布了《“十三五”國家科技創新規劃》，將人工智能劃歸為科技產業布局的重中之重。國務院于2017年7月8日印發的《新一代人工智能發展規劃》中提出了面向2030年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施，部署構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國的遠景。
針對安防行業，《新一代人工智能發展規劃》提出：要促進人工智能在公共安全領域的深度應用，推動構建公共安全智能化監測預警與控制體系。圍繞社會綜合治理、新型犯罪偵查、反恐等迫切需求，研發集成多種探測傳感技術、視頻圖像信息分析識別技術、生物特征識別技術的智能安防與警用產品，建立智能化監測平臺。加強對重點公共區域安防設備的智能化改造升級，支持有條件的社區或城市開展基于人工智能的公共安防區域示范。隨著我國人工智能技術的發展，人工智能也逐漸在安防各大領域得到了深度的應用，為安防產業帶來了巨大的變革與影響，使安防成為人工智能應用的最好行業之一。
目前人工智能技術主要的發展領域是計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人等，這些細分領域的發展離不開對海量的數據集進行算法訓練。歷經多年快速發展的安防監控行業，每時每刻都在產生大量的數據，是非常理想的算法迭代資源。近年來，安防監控已成為人工智能技術很具基礎、發展快的應用落地行業。
例如：人工智能對視頻信息的結構化提取起到了巨大的推動作用，這對于視頻大數據的應用起到了奠基作用;基于深度學習的人臉識別算法提高了識別精度，該技術在多個領域得到廣泛應用;基于深度學習的人工智能車輛識別技術可以提取多元化的車輛信息，諸如車牌號碼、車輛品牌、車身顏色、車輛類型、車輛特征物等;基于深度學習的人工智能支持基于車輛外觀特征的快速檢索，這些特征在刑事案件偵查、交通事故處理、肇事逃逸追查、違章車輛自動記錄等領域已經得到較好的應用。目前人工智能技術在監控等領域的應用也存在場景碎片化、應用成本高、實際應用場景與理想的實驗室場景效果差距較大等問題。
大數據的本質是系統通過處理采集到的所有數據，去提取其特征和共性的信息，使得所有的數據都有價值。這樣可以把傳統認為沒有價值的信息也能夠產生非常有價值的信息，這就是數據挖掘。安防監控行業相關應用產生了巨大的信息數據，特別是在當前大集成、大聯網的環境下，數據量呈現飛速增長趨勢，面對海量的數據，也帶來了數據整合、數據存儲、數據分析應用等一系列問題。通過尋求解決這些問題的方法，也進一步促進了大數據技術和產品在監控行業的落地應用。
視頻圖像信息庫建設和海量視頻數據的處理、分析、檢索，是提高監控效率的有力手段。通過視頻智能分析技術，把海量的視頻數據進行濃縮、提取特征摘要、減少了存儲空間，也對大數據的應用提供了條件。目前大數據的應用使得許多原本無用的視頻數據變成了數據寶藏，使得視頻信息由事后查證為主變為事前防御和事中控制為主的高效信息。
在公安執法與智能交通方面視頻大數據技術已經得到較多應用，一些企業也為視頻大數據在城市管理和智能制造等領域的應用做了大量工作，奠定了一定基礎。大數據時代的到來，通過資源整合，利用大數據及其他相關技術，可以較好地實現視頻數據信息的解讀和共享，為用戶提供更多有價值的服務。
2019年3月，工業和信息化部、國家廣播電視總局、中央廣播電視總臺聯合印發的《超高清視頻產業發展行動計劃(2019-2022年)》中明確指出：安防行業是4K攝像頭的主要應用領域，應重點發展超高清攝像頭的規模應用。推進安防監控系統的升級改造，支持發展基于超高清視頻的人臉識別、行為識別、目標分類等人工智能算法，提升監控范圍、識別效率及準確率，打造一批智能超高清安防監控應用試點。
雖然隨著視頻壓縮技術的進步，視頻傳輸所需的帶寬有較大的下降，但是在有線通信系統建設成本較高的地區和需要移動通信手段時，5G技術才可能經濟地實現高清視頻的多路傳輸。5G傳輸的時延很小，這對于移動車輛的信息傳輸和安全保障是十分重要的。隨著后期5G技術越來越成熟，也可以讓智能安防產品擁有更多的功能，使各個場景內的安防設備進行連接，實現信息的交互與快速的傳遞。5G技術的推廣應用將助力安防超高清視頻監控向著更快、更清晰、更智能的方向發展。
隨著網絡信息技術的快速發展和物聯網技術的運用，讓政治、經濟、文化、社會和生態領域都發生了巨大的變化。物聯網技術在安防領域的運用，對于建立完善的社區公共安全物聯網體系，改善了人們的生活、工作和學習方式，提升生活服務的智能化水平也有重要的意義。
我國的安防物聯網中報警系統涉及聲音報警、視頻報警、緊急按鈕報警、入侵感應報警、周界報警等諸多子系統，且報警器種類也非常多，如視頻處理運動軌跡進入報警器、射頻識別軌跡偏離報警器、紅外多光束報警器、防偽裝被動紅外微波報警器等。正是由于這些報警系統、報警器的運用，才成功構建了集人流、煙流、定位、測溫與消防于一體的多模式報警感應機制。
由于安防報警的報警器種類繁多、數量大，因此，工作人員多結合實際情況實現對系統的分區域連接，從而能夠顯示某區域的報警狀況，提高工作有效性?；谖锫摼W技術設計的安防系統可以提高其安全可靠性、實用性。安防物聯網可以將接收到的各種報警事件進行有效存儲，并通過綜合顯示平臺實現對報警信息的有效融合，這也為大數據技術的應用創造了條件。
通過物聯網技術可以實現對室內外關鍵區域、車庫出入口、小區內各個道口進行24h全程監視，將關鍵區域人員進出、車輛流通情況發送到物業管理平臺中心，工作人員利用計算機系統來綜合判斷相關圖像并報警。
物聯感知與大數據技術的結合應用在城市管理和智能制造方面也有著廣闊的應用前景。目前物聯感知的最主要的手段是射頻識別與視頻識別，這兩種識別手段的技術進步為原來意義的安防企業的市場擴展帶來了積極的影響。
03 中國安防監控行業技術的發展趨勢
監控智能化與物聯網化是當前中國安防監控行業技術發展的主要趨勢。中國安防監控行業智能化發展主要依靠的是人工智能與大數據技術的應用。
人工智能技術極大地了推進安防智能化的深度應用。人工智能在監控產品的云、邊、端均有體現。首先是智能前端化：隨著芯片的集成度越來越高，處理能力越來越強，許多廠商推出了智能IPC、智能DVR和智能NVR，將一些簡單通用的智能移植到前端設備中。未來將有更多的復雜專用的智能算法在前端設備中實現。在前端設備上實現智能的優勢在于組網靈活，延時低，成本低，也減輕了一部分后端分析的壓力，為大規模部署提供了可能。
其次，AI計算能力大幅提升，可以滿足日益增長的邊緣算力需求。面向監控行業碎片化的智能應用需求，根據用戶的算法個性化和定制化需求，提供支撐邊緣域的智能化產品得到越來越多的應用。 第三，人工智能在監控云端可以發揮更大的作用。已有的智能化產品大多是將多種智能功能固化在某一類硬件中，每臺硬件設備提供一種或有限的幾種智能化服務。云端會根據客戶的需要提供服務，實現資源按需分配，最大化地滿足客戶需求和提高資源利用率。伴隨著物聯網、AI智能、數字化技術的發展與安防監控設備的數量和水平提升，整個安防監控行業已經快速進入了網絡監控時代。除了監控攝像機(槍機、球機)、硬盤錄像機或電視墻等各樣式的智能監控產品，核心的視頻監控平臺軟件也進入了數字化、網絡化、智能化的融合發展時代。
第四，加強云邊端全場景資源協同，推動人工智能的普惠應用。建立云計算、云平臺、云服務等行業技術標準體系，促進云化資源分層解耦、 異構兼容的安全服務云生態的形成，加強基礎資源能力的建設和共享，這對于更好地面向各行各業提供定制化業務，提高系統的保障應用能力是非常重要的。
大數據技術的應用在監控智能化中也起著重要作用。視頻圖像數據治理技術是視頻圖像信息系統相關數據的接入、處理、組織、服務以及數據資產管理、數據質量管理、數據安全管理和數據開發管理等的基礎，可以顯著提升從海量視頻圖像信息中獲取高價值信息的能力和效率。
抓住算法、算力、數據、普惠人工智能等數字經濟關鍵生產要素，可以推動智能物聯、“互聯網 +”融合發展，將科技優勢轉化為新模式、新業態成長優勢。監控行業正在打造以主動感知、智能分析、提前預防和高效追溯的全方位防控體系，及時發現和有效處置質量風險，實現安全場景智能+工業互聯網平臺的協同延伸。
大數據技術對于深化各領域智能視頻技術的應用，融合千行百業，拓展市場新空間也有著重要作用。除監控領域之外，服務數字化社會治理，建設大整合、高共享、深應用的社會治理信息平臺，為政府實現智能化決策、監管、服務提供技術支撐;服務于智慧城市建設，構建城市大腦、智慧物聯、智慧孿生，解鎖更多行業和應用場景;著力培育智能小區、智能家居等消費市場，普惠人工智能應用是監控行業發展的一些重要方向。
視頻行業應用智能化：智能化解決的是行業客戶在業務應用中存在的問題，因此智能化需要往行業化方向進一步深化。首先智能化廠家要從行業出發，定位目標行業和細分市場，確定自己的發展方向。其次，在具體行業中深入業務應用、業務流程等，剖析行業問題，尋找解決之道。最后，結合自身的技術積累，為行業客戶提供優質的視頻行業智能解決方案。
物聯網是新一代信息技術的高度集成和綜合運用，對新一輪產業變革和經濟社會綠色、智能、可持續發展具有重要意義。物聯網技術不僅促進了視頻監控行業服務效率的提升，而且視頻技術的智能化進步也促使視頻識別成為繼射頻識別之后物聯感知的第二重要手段，這也極大地開拓了視頻行業的市場前景。
2015年5月13日發改委等9部委發布《關于加強公共安全視頻監控建設聯網應用工作的若干意見》，提出“按照維護國家安全、社會公共安全的實際需要，推動公共安全視頻監控系統聯網，整合各類視頻圖像資源;規范管理、確保安全，推進和保障各地區、各部門對視頻圖像資源的共享應用;權責一致、分級分類投入、社會參與，加強公共安全視頻監控建設聯網應用工作的保障?！边@一文件加快了視頻監控朝著物聯網化的方向發展。
互聯網、云計算與智能感知無疑是物聯網的基礎。視頻監控網絡化的普及為今后監控物聯網化創造了條件。云計算會改變互聯網的技術基礎，云計算技術的大量應用也影響著安防監控產業的格局。
軟件平臺化對于監控物聯網化有著重要作用。每個安防廠商在推進自己的智能化解決方案時，都越來越多地需要對軟件平臺及配套的硬件設備進行整合，提高整合方案的兼容性，穩定性，安全性等。盡管目前國內的主流監控廠商基本都具備自己的軟件平臺，不同的是這些平臺的定位和規模大小都不太一樣。未來幾年安防監控的應用類型也越來越清晰，其技術標準，開發接口等將越來越趨于統一。大廠商協助有關部委制定標準，小廠商兼容標準的合理產業模式將逐漸形成，這也有利于逐步形成完善的行業和國家標準體系。
軟硬結合的系統平臺可以實現視頻系統的高可控、高穩定的運行。人們需要對視頻信息實時掌握、及時響應的安防管理工作的同時，還希望能夠數據共享、提高系統的安全性和隱私性，因此平臺的系統化集成將成為未來系統發展的趨勢。由于AI智能+數字化技術的發展，平臺可以自動分析判斷人、車、物等的行為、信息和外觀等，監控平臺可以極大地節約人力成本、網絡資源占用、存儲空間等。智能化監控軟件平臺能為更多的部門或者用戶提供深入的服務。
監控行業正在加快推動5G 的應用，為智慧城市、物聯網、車聯網、無人機網絡建設等提供技術支持;為超高清攝像、智能化模塊搭載、實時云端存儲等功能提供支持;開發基于Wi-Fi6 新技術的安防產品，實現更低功耗、更短延時、更大容量和更為安全的產業化應用。
監控行業物聯網化也對網絡與數據安全提出了更高的要求。針對視頻監控聯網應用的安全風險，從感知前端、網絡、平臺、數據、應用、基礎設施、管理等多個維度設計和部署安全防護措施，打造“威脅可預警、行為可檢測、攻擊可防御、事件可處置”的整體安防防御體系，實現對安防設備應用的安全可管可控，全面提升安防系統的網絡安全能力。研究系統數據簽名和加密、數據訪問控制、數據隱私計算、數據備份恢復、數據審計等技術，實現安防系統數據安全防護也是監控行業今后發展的重要方向。
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