時間：2021年12月27日 瀏覽數：
安防平臺以解決方案的形式將安防產品與各行業用戶的需求連接起來。傳統的安防平臺可實現對不同安防子系統的集中管理與控制，實現對各個子系統的分布式部署與集中式管理，實時采集和檢測各個子系統的感知數據與運行狀態，并就相關信息與狀態進行綜合分析，調動相應的子系統實現針對各類事件的系統聯動，完成各個子系統與安防平臺之間的資源共享、信息交互以及警情聯動處置等功能，并根據所屬行業應用的不同形成一套行之有效、具備行業背景的綜合性信息融合智能管控平臺。
伴隨著人工智能、大數據、物聯網等技術的飛速發展，安防行業的邊界和安防設備的種類不斷拓展，智慧教育、智慧公安、智慧城管、智慧醫療等各類新行業應用需求不斷涌現，智能門禁、智慧電表、RFID采集器等各類多維感知設備也逐步進入實際應用場景中接收現實的檢驗。傳統安防快速向集約化、智能化安防轉變，安防行業進入智能安防時代，打破安防平臺的邊界，延伸出賦能千行百業的智能安防平臺需求，同時對安防平臺提出了更高的要求。
一、AI平臺市場需求與機遇
傳統的以視頻監控為核心，疊加車輛道閘、門禁、周界防范等感知設備的安防平臺是安防行業中技防的重要手段，是通過前端攝像機取代人員進行區域的持續巡查，誕生之初極大地滿足了客戶需求。當時主要的客戶群體集中在金融、小區、店鋪等安保服務性客戶。從產業方式來看，傳統的安防產業結構必須優化升級，安防服務業需求更加凸顯。人工智能等技術對服務效率和服務品質的降本提質增效有著強力的推動作用。
在鄉村振興、新城鎮化發展提速、智慧城市建設加快、平安城市高層度應用、民用安防市場逐漸升溫的形勢下，尤其是在當下疫情防控常態化和“十四五”規劃開局之年的新形勢下，疫情防控對產業數字化按下了快進鍵，安防行業轉型及行業結合的步伐將進一步加快，市場需求和市場形態也正發生著改變。
隨著人工智能、云計算、大數據、物聯網、5G等技術的發展，安防客戶的需求從深度、廣度、復雜度、行業精細化程度也在發生改變，并不斷逾越出傳統安防行業的邊界。視頻監控的需求從初級階段的“看得見”“看得清”向“看得懂”更高層次進階延伸，這就需要結合人工智能等技術在傳統安防平臺的基礎上進行智能化升級。安防系統產生的大量音視頻等非結構化數據無法快速查詢，需要通過算法的加持處理，將這些海量數據轉化為結構化數據，進而挖掘視頻大數據的潛在業務價值。
目前已涌現出越來越多集智能算法于一身的前端設備，然而智能前端設備受限算力影響，難以集成多種智能算法來應對復雜場景的多維度智能分析需求，此時就需要后端平臺的智能化處理，為保障后端運算效率，可以使用云架構，系統整體采用云、邊、端的三位一體智能體，從而滿足因需求和場景不斷變化的要求，尤其是在許多傳統行業，例如工業制造、港口物流、交通能源等信息化升級過程中提出的更多延伸需求，兼顧數據高實時性和海量數據處理的訴求。因此從傳統安防行業產業優化升級以及安防行業與千行百業融合的發展趨勢來看，AI平臺是支撐業務需求的核心中樞，其市場需求頗具規模。
二、AI平臺面臨的挑戰
處在當今世界百年未有之大變局和中華民族實現偉大復興戰略全局的新時代，新的科技革命浪潮孕育了新的產業，并推動著產業的更新換代，AI平臺在安防行業以及千行百業快速升級發展的新階段面臨的機遇和挑戰并存。
1、海量異構大數據的匯聚
隨著安防業務的快速發展，安防數據量呈現指數級增長，數據類型也由單一的結構化數據演變為非結構化、半結構化和結構化多種類型并存。安防行業的海量異構大數據時代已悄然來臨，海量數據和多種數據類型的出現，一方面對存儲、計算、網絡傳輸等能力提出了更高的要求，另外如何滿足不同類型、品牌、型號設備的接入是AI平臺應用面臨的第一要務。傳統的安防平臺數據存儲在不同系統、不同區域、不同節點和不同設備當中，給數據的傳輸和共享帶來了極大困擾。面對相互割裂和孤立的數據，首先需要將它們有機地關聯起來，再通過關聯數據潛在價值信息的分析挖掘，進而為決策提供更全面的信息。這就對海量異構安防大數據的匯聚提出了新要求，需要通過不斷建立和完善數據標準來實現系統之間數據的互聯互通和數據信息標準化共享。通過規范地約束來提升行業標準化水平，提升數據標準化共享能力，推動安防及業務大數據的關聯融合，夯實業務應用基石。
2、業務需求為導向的牽引
在大數據資源匯聚的基礎上，通過人工智能等技術的加持，以客戶為中心，滿足用戶需求和業務效率的提升。然而在AI技術的落地過程中能否堅持以市場需求、業務應用、客戶價值等為導向的理念尤為重要。在非標準性要求極高的安防行業，如何權衡客戶價值和項目產品利潤是安防企業面臨的關鍵選擇。
目前公安、應急、交通等行業政府或企業對視覺算法的要求還停留在人臉識別，隨著市域精細化治理的不斷深入，萌生出更多新的算法需求，未來安防應用場景不僅僅局限于人員、車輛的管理，更多的是對物品、案件甚至突發事件的預測，所以要不斷擴張長尾算法需求。如何在進攻長尾場景時把算法的成本降低，快速找到新需求和產品之間的最短路徑是一大難題。
3、技術與業務場景的結合
隨著人工智能技術的不斷深入和傳統安防向智能安防的快速轉變，AI技術在安防場景中快速高效的落地給算法發展提出了更高的要求，能否有效地把以算法為基礎的人工智能技術與應用場景有效結合，共同發展，形成切實可行的整體解決方案是決定“AI+安防”發展的核心因素。就技術廠商而言，擁有著包括AI在內的前沿技術能力，相對用戶其行業業務水平相對薄弱，這就需要技術廠商的技術工程師能夠深入了解行業業務，從而才能更好地將技術與業務應用場景相結合。
4、隱性化價值信息的挖掘
物理空間蘊含著海量信息，視頻正在成為物理世界實時描述和歷史回溯的重要載體，視頻數據中涵蓋的有效信息也是海量的。通過一張飛行的飛機照片，雖然看不到機身的航班號，但可以通過飛機的姿態、天氣、飛行方位、途徑地理信息等推斷出飛機的航班號。然而目前計算機視覺從視頻中僅提出了人臉、人體、衣著、步態等信息，但是客觀的物理世界中更多維度的信息需要對視頻數據進一步的挖掘。人工智能是一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，需要能對物理世界中的潛在隱形信息“顯性化”、顯性信息“知識化”。當前人工智能仍處于初級階段，仍需要大量的人工輔助其算法訓練、模型構建等工作，系統有多智能取決于背后投入多少人工，所以人工智能向更為高階階段發展任重道遠。
三、AI平臺應用前景和趨勢
1、平臺集約化
傳統安防系統應用場景相對局限，系統功能單一、規范性不足、集成度較低，嚴重阻礙了各行業對安防發展的需求。AI平臺作為安防平臺的智能化升級產物，必須建立支撐多種安防子系統和多類型安防物聯感知設備，集成多種安防信息化應用和先進技術于一體的智能化綜合集成管理平臺。除了滿足傳統安防子系統具備的日常巡查監控和報警的基礎能力，也可向多級用戶提供豐富、全面的管理和業務應用。從傳統的離散型安防平臺向集約化AI平臺發展，其集約化表現在：一是數據集約化，能夠全面接入各類安防物聯感知設備；二是存儲集約化，全面支撐海量異構數據的匯聚；三是能力集約化，針對海量異構數據具備全方位多維度的解析，并通過標準化服務提供集約化的支撐能力，便于業務應用對服務的集成；四是業務集約化，將安全防范管理與行業業務管理相融合。
2、應用智能化
傳統安防平臺以視頻監控、告警、控制等功能為主。其中視頻監控支持實時監控、歷史回溯，通過云臺及鏡頭控制實現畫面場景的變化。場景中的人、地、物、事等信息仍需人工研判和采取對應的控制措施。多個點位視頻畫面存在視角不連續、畫面離散分割等問題，多點視頻監控之間缺乏聯動控制等智能化應用。通過構建AI平臺對視頻數據的全維解析，根據不同行業的用戶需求提取出場景中的關鍵要素，并對要素的狀態進行智能化監測識別，實現要素目標的監測、跟蹤、識別、預警等智能化應用，并結合其智能控制能力實現高低點、高高點、低低點聯動，實現目標要素的跨鏡追蹤，點位之間的相互協同聯動，根據不同的事件告警自動引導工單處置流程實現告警處理的智能化方式。
3、業務閉環化
AI平臺的高集約化和智能化突出技術、服務和管理的高度統一特點，面向多用戶、多層級、多部門、多渠道，結合有效的頂層規劃設計，強化個人、組織、機構之間的連接，消除區域、層間、空間、時間的間隔，實現統一規劃、統一建設、統一管理和統一服務，打造“一盤棋、一網通、一體化、一張表、一張圖”的五個統一格局，構建“智慧信息、建設統一、集中管控”的業務閉環化智慧平臺，提供高效、安全、有價值的系統體系。
四、AI平臺市場推進保障措施
1、標準規范指導牽引
一個企業、一個行業乃至一個國家，標準化水平已成為核心競爭力的基礎支撐要素，標準規范對行業發展有著重要且深遠的意義。AI平臺發展正處于機遇期，面對機遇和挑戰應當高度重視技術標準的制定。《國家中長期科學和技術發展規劃綱要》中明確表示，要把實施技術標準戰略作為技術發展的戰略之一。2011年由公安部科技信息化局提出，由全國安全防范報警系統標準化技術委員會歸口，公安部一所等多家單位共同起草《安全防范視頻監控聯網系統信息傳輸、交換、控制技術要求》，安防行業的視頻監控自此打破了各企業各自為政的局面，向標準統一的方向發展，有利于視頻數據的互聯互通和標準共享。然而在實際實施過程中，一些企業對標準部分內容存在理解偏差，在對接互聯的過程中仍存在一些障礙。除此之外，不同行業標準之間存在一定的差異化，限制了跨行業的共享。為此在AI平臺推廣上，首先要建立相對完善的標準規范，并不斷地持續優化完善，通過標準規范的指引促使AI平臺的可持續發展。
2、人才隊伍建設培養
AI平臺建設涉及到技術的引進應用以及行業業務在新技術支撐下業務機制的創新。要致力于培養一批既懂行業業務又懂信息化技術，既懂總體規劃又懂項目管理的新人才，強化業務實戰、信息化技術、相關管理等專題人才培訓，加大人才之間的相互流動，逐步形成頂層設計、平臺建設、平臺使用、業務梳理、數據分析、業務應用、運維管理等各領域專業的技術人才隊伍，有效保障AI平臺建設、資產運維和業務應用需求。
3、技術業務創新融合
安防與其他行業的融合發展是未來的大趨勢，然而安防與其他行業的融合不僅僅是針對各自行業的屬性特點提供深化、合理、科學的行業安防解決方案，而是能夠將安防與行業業務進行深度結合，從單一的提供安防技防手段向業務提質增效降本提升業務生產力賦能發展。行業融合的過程需要安防相關技術、行業技術以及人工智能等技術在技術維度的深度結合，以及技術與業務應用場景的融合落地。技術是為了業務賦能服務的，同時在新技術的加持下，業務也需要模式再創新，形成技術發展和業務創新雙引擎驅動，不斷提升業務效率與價值。
五、結語
安防信息化技術焦點越來越多地集中于數字化、網絡化、智能化、綜合化方案。AI綜合應用平臺當前仍面臨著海量異構數據匯聚接入、技術與場景應用匹配性、技術水平需持續提升等挑戰，但憑借其自身的設計理念必將被越來越多的用戶所接收并認同，市場發展前景一片光明。在市場推廣的過程中輔以切實有效的保障措施，促使AI平臺的可持續發展，最終將極大地推進中國安防行業乃至千行百業技術水平的智慧化進階發展。
?（轉自中國安防行業網）
