作為“十四五”的開局之年，2021年將開始重裝啟航，在過去的5年里，我國不論是經濟、文化還是其它方面都得到了巨大的發展，科技技術水平也在不斷提高。在這里面，視頻監控系統在公共社會安全方面以其技術+智能的特點，成功實現社會安全防御保護，同時視頻監控系統也完成了從“看得見”“看得清”到“看得懂”的科技技術發展，成功推開了智能安防的大門。

一、AI技術賦能視頻監控

在人工智能、5G、IoT突破融合的趨勢下，各地加速智慧城市建設，城市安防更是加深發展，利用深度學習技術來理解視頻內容，使得安防領域成為人工智能技術最大應用場景之一。安防，被視為下一個即將爆發的市場，是國內現階段人工智能直接創收最多的行業，這主要源于安防本身的兩大特性：首先，以視頻技術為核心的安防行業擁有海量的數據來源，可以充分滿足人工智能對于算法模型訓練的要求；其次，安防行業中事前預防、事中響應、事后追查的訴求與人工智能的技術邏輯完全吻合。

而從目前市場現狀來看，鑒于安防領域巨大的市場規模和可觀的營收利潤前景，也恰恰使其成為眾多AI巨頭以及創業公司的必爭之地。

二、安防智能視頻發展新趨勢

當前，隨著5G、人工智能、大數據、物聯網等新興技術開始邁向深入應用，智能視頻發展前景將呈現無限可能。2021年，智能視頻將呈現以下幾種趨勢：

趨勢之一：AI中臺

“中臺”一詞源是活躍在IT和互聯網行業的專業概念，進入智能安防產業和系統框架之后，其本質上和安防行業之前提的大數據基礎云平臺是同一個概念。目前諸多龍頭安防企業已經在實踐“AI中臺”戰略，推出了自家的中臺架構。在他們看來，中臺架構的構建可以更好地打通各產品的數據和前端業務，更直觀地體現安防行業除前端、應用之外基礎架構的重要性，實現數據和應用的分離，支持業務應用的快速開發，提升企業內部業務線進行協作的效率。

AI開放中臺的主要作用是對上層應用平臺提供開放聚合的智能分析計算的能力和標準應用接口，包括算法服務能力、視頻支撐能力、數據存儲能力、服務資源能力、場景應用能力等。AI開放平臺為了降低開發者的使用門檻，大多能提供免費的公用硬件資源、標準規范的開發語言以及快捷易用的操作方法，有些經驗的開發人員只要提供大量的樣本就能通過AI開放平臺針對自己的應用需求進行優化和改進。

基于AI開放平臺，企業可以選擇聚焦核心技術突破，針對具體應用場景進行圖像分析和訓練標注，也可以選擇與AI生態伙伴合作，基于第三方的成熟優秀的AI技術，自己專注用戶的業務應用。目前，軟件算法的開源優化和芯片算力的快速提升使得人工智能形成了真正開放的巨大生態。而AI安防平臺的推出也為安防企業和AI企業快速普及、加速技術孵化演進、鼓勵行業應用創新和擴大商業版圖布局提供了重要的技術支撐。

趨勢之二：數據融合

視頻監控業務是一個典型的數據依賴型業務，依靠數據說話。可以說，大數據與視頻監控業務有著天然的結合。典型的網絡視頻監控數據存儲模型是一個由小溪匯聚河流、再匯聚到水庫的蓄水方式。小溪數量增多、水量增大是水庫蓄水量的保證，然而傳統方式下蓄水量增大將提高水庫建造成本和蓄水安全的要求。而采用分布式蓄水模式，在河流中游建立多個中間蓄水池，不僅可以減少主水庫蓄水壓力和成本，化整為零也提高了就近用水效率。在大數據技術支撐下，網絡視頻監控數據存儲模型可轉向分布式的數據存儲體系，提供高效、安全、廉價的存儲方式。

視頻監控業務中，看只是信息采集的方式之一，用才是業務應用的根本，視頻監控業務的效率問題已經成為阻礙產業發展的關鍵瓶頸。隨著視頻監控攝像機覆蓋廣度、密度增大，視頻圖像數據量呈指數級上升，而視頻監控數據的使用效率卻在下降。智能交通應用、消費者行為分析應用等綜合視頻監控和圖像智能分析的業務出現，正努力突破視頻監控效率值及商業價值低下的瓶頸。通過大數據技術，進一步挖掘海量視頻監控數據背后的價值信息，快速反饋內涵知識輔助決策判斷是將視頻監控用好、用善的金鑰匙。

大數據視頻架構是革命性的技術，特別在實時智能分析和數據挖掘方面，讓視頻監控從人工抽檢，進步到高效事前預警、事后分析，實現智能化的信息分析、預測，為視頻監控領域業務帶來深刻的變革。

在平安城市領域，實時匯總并綜合分析各種公共安全數據和資料，為執法人員快速準確應對提供科學依據：如實時調閱現場視頻錄像、犯罪嫌疑人記錄、同一地區的相似案件資料；進行地理、時間和空間的比較分析，揭示其犯罪模式和行為模式；追蹤嫌疑人與其車輛的位置等。指揮人員也可以參照各種數據對不同來源的資料進行綜合分析，制作指揮圖。

在智能交通行業，可以輕松監控攝像覆蓋范圍內的所有車輛的行駛狀態、運行軌跡，快速分析出其是否違章，通過對海量交通數據的比對、分析和研判，實現指定車輛行駛路徑、道路擁堵研判等功能；公有云服務領域，實現基于大數據的視頻監控云服務，讓攝像機僅通過互聯網就能連接云端的視頻監控托管服務，通過快速、智能的分析部署在云端的大數據，為小型企業、零售商店、餐館酒店等提供實時監控視頻和潛在風險管理，甚至能提供收費的基于視頻內容的分析報告，如日常的客戶數、平均隊列長度等，創造新的商業模式。

趨勢之三：產品即方案

安防視頻監控發展到當前，總共經歷了三個時代：產品時代、設備聯網時代以及智慧物聯時代，每個時代的代表性產品都展示出了這一時期的核心產品競爭力。

在產品時代，DVR以及攝像機就是這一時期的主流產品樣態，性能指標、形態以及單品性價比等單品競爭力是這一階段人們對于產品的關注重點。到了設備聯網時代，IPC、NVR、ITC、VMS配套等產品組合，以及產品之間的互聯互通則成為產品在市場中脫穎而出的必備。而到了智慧物聯時代，場景化解決方案、用戶體驗以及開放生態則成為了非常重要的競爭力來源。

未來，場景化將帶來很大的價值鏈轉移，屆時有說服力的競爭力將不再只是產品的性能，而是整體的解決方案與用戶場景的匹配程度，以及產品的體驗與服務，這就對場景化的要求提高了許多。

對于人工智能行業化應用來說，算法、芯片以及大量的數據訓練，確實是發展的重要因素，但是能否將技術與應用場景有效結合起來，形成切實可行的整體解決方案才是決定行業發展的核心因素。AI安防普遍被認為前景廣闊，但發展現狀“碎片化”亦是共識。一方面，安防產業對AI的需求非常旺盛，另一方面，AI落地進程困難而緩慢。目前安防行業主要在做人臉識別、車牌識別等單點AI應用，但每個場景、每個地方的需求都不盡相同，隨著“智能+”走進了更細分的場景，新的場景提出更多的需求，這些需求往往需要跨領域的能力。當今社會的快速發展，讓客戶除了單一的人臉識別模塊之外，更多地需要人車關聯事件分析、人臉人體關聯檢索、全景多鏡多任務協同等多個功能的疊加，而即使是相同的人臉識別，在公安、出入口、零售、交管等不同場景之中的應用方式也是不同的。

所以安防的場景化+AI的碎片化做相乘，最后的必然結果就是產品即方案，視頻監控的前后端產品一定是可以自成體系，自成方案，解決用戶的碎片化、場景化、個性化問題。

結語

當前是新舊動能轉換的重要時期，在AI、云計算等新興技術加持下，安防應用與下游行業如應急管理、智慧園區、智慧社區、智慧養老等業務融合創新需求持續釋放，共同為行業注入了持續發展的新動力。在市場認知日趨理性的驅動下，以及新技術的融合應用的日益成熟，AI產業化進程無疑將加快，未來產業的競爭將更加聚焦于解決方案、集成與運營能力。