安防，十年！

商业亿欧网 2018-05-13 11:13

中国的安防产业从上世纪80年代开始起步，比西方经济发达国家晚了大约20年。虽然起步晚，但中国的安防行业发展却十分迅速。尤其是进入21世纪以来，平安城市、交通、金融等市场对安防需求的不断增大，互联网、人工智能以及物联网技术在安防落地扎根，在这样的背景下，中国安防产业蓬勃发展，日渐成为中国经济建设中的重要生力军，中国正发展成为世界上最大的安防市场已是不争的事实。

安防行业一直朝着信息化和智能化的方向转变，经历了从模拟信号到数字信号，再到网络化和智能化的阶段。2007年开始，传统的安防技术与现代IT技术大规模融合；到了2008年，IT化的浪潮已经席卷了整个安防领域，监控、门禁、防盗、对讲等产品都在彰显“网络”、“联网”、“远程”、“智能”，而且开始落到实际应用上。

今年是安防在全面IT化道路上走过的第10年。在这短短的10年里，安防便经历了3次IT化转型，安防IT化的过程，就是安防技术与信息技术、电子技术、计算机技术不断融合的过程，是安防技术的进步与发展的过程。这10年的变化，值得我们细细品味。第一次转型：从模拟到数字

2008年，IT化席卷了整个安防领域，几乎在同一时间，基于IP技术的联网监控需求产生，视频监控逐渐开始从模拟转化为数字，这是安防行业IT化的第一次转型。模拟视频监控在监控数据处理方面存在诸多弊端，通常模拟摄像机后面需要连接很多的线，分别传输视频、音频信号；在数字化管理平台中，模拟信号需要首先被转化成数字信号储存、归档、查询，到调阅查询时，又往往需要被还原成模拟信号。面临实时查询、跨部门实时信息共享等复杂需求时，模拟视频监控数据处理的低效之弊更是暴露无遗。

而IP视频监控系统部署便捷，比如网络摄像机可以在现有企业网即插即用。另外，模拟型视频监控在存储方面，往往需要8个通路，如果用户想增加另外10个通道，就需要另外增加DVR。采用IP视频监控，则使这一切变得很简单，只要在以太网口插上联线，就可交由后台去处理了。方便灵活、即插即用，并且可以轻松实现远程访问和多点访问。

其次，IP监控解决方案可以全部由网络摄像机构成，也可以由模拟摄像机加视频服务器构成，或者是同时由两者混合构成。无论采用哪种形式，IP监控都已被证明是一种在各种行业内都极具吸引力的解决方案。在实际应用中，IP技术正在逐步取代传统的监控系统，以降低成本和提高安全性。

在安全性方面，模拟监视系统无法采用任何安全加密或认证机制，任何人都可能通过搭线的方式轻松获取线路上传输的视频信息，甚至还可以将自己伪造的错误视频信息发送到监控中心的监视器上，从而使系统失效，但IP监控只要采取了正确的网络安全措施，即可避免这种情况。第二次转型：物联网为端，云计算为核，大数据为业务

到了2013年左右，基于IP的安防联网方式普及，安防系统在构建和应用层面不断扩大，此时安防迎来了第二次IT化转型。第二次转型的典型特征是物联网为端，云计算为核，大数据为业务。在这一次的转型浪潮中，谁拥有了数据，谁才能创造最终价值。

物联网是互联网发展到一定阶段的产物，物联网是指通过各种信息传感设备实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络，其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。物联网的发展，促进安防系统逐步从单纯的安防监控向行业安全和可视化管理方面进行转变，系统架构也从简单孤立的系统向与业务密切相关的综合性管理平台进行演变，安防的各方数据也因此开始形成汇聚。

由于数据量爆炸式增长，云计算、大数据等技术慢慢渗入安防行业。首先，视频监控从标清逐渐走向高清，画质清晰化的同时，也对储存需求加倍增长，如何从大数据中精准且快速地抓取目标数据、智能挖掘出类似特征和行为的数据，成了急需解决的难题，而云计算的出现，很好的解决了上述存储难、读写难两大问题。

其次，传统的关系型数据库对海量的数据很难提供高效的处理，查询、统计分析等速度会变得非常慢，而大数据可以解决传统系统由于海量数据的冲击而带来的效率问题。此外，大数据在深入挖掘、预测分析上会发挥更大的价值。比如当交通相关的数据达到一定的广度和深度后，可以利用大数据技术作预测分析，预测交通事故的多发时间、多发地点，并根据预测结果作出相应的对策，以此可以减少交通事故的发生数量。第三次转型：人工智能带来颠覆性变革

安防行业的第三次IT化转型，无疑是由当前最热的人工智能引领的。安防前端设备不断增多，数据量不断增大，用户面对海量的视频数据，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，需要人工智能作为专家或助手，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。

人工智能在安防的落地，给安防行业带来了“全流程挑战”，以视频监控为例，摄像机的前端采集，不再只有视频，还有图片和结构化的信息，存储到后台后，还需要综合智能分析，包括边缘计算、云端计算等，整个业务流程都发生深刻的变化。

目前人工智能推动着安防行业朝着以下几个方向前进。一是前端智能化。安防智能化的发展趋势是让机器能够真正代替人类去观察世界，要做到这一点，前端设备必须具备感知能力与识别功能，唯有如此，视频监控才能通过机器视觉和智能分析识别出监控画面中的内容，并通过后台的云计算和大数据分析，来做出思考和判断，并在此基础上采取行动。可以说，智能化的前端是智能分析经济性和规模化部署的基础，也是智慧城市大数据应用的关键。

二是数据深入挖掘应用迅速发展。人工智能的出现，使摄像机中产生大量结构化和半结构化数据，同时储存对象也由单纯的视频，变为视频+图片+结构化以及半结构化的信息，各类数据混存模式下，如何让视频分析技术在大数据中发挥作用也成为人们关注的一个方向。未来，利用各种不同的算法计算，将大量视频数据中不同属性的数据进行检索、标注、识别等应用，以达到对大量数据中内容的快速查找检索，将成为方向。

三是“云边融合”。当前的云计算是基于数据中心的，是一种集中式中心化的云，这种集中式中心化的云不能适应例如低延迟、大带宽等业务要求，因此需要向分布式去中心化的云发展，这也就是赋能边缘智能和云边融合产生的背景。完全依赖云计算的计算机系统在需要大量和外界互动的时候会显得僵化，反应迟缓，而且一旦网络有点问题就使得系统瘫痪。而边缘计算的功能是就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘计算可以缓解负载瓶颈、延迟、容错等方面的困难，未来的智能应用系统趋势是“大智能”放在云端，“小智能”放在边缘。

但目前无论是整个人工智能的发展，还是安防智能化的发展，其水平仍然存在起步的阶段，人工智能是安防领域的未来，在通往未来的道路上，还有许许多多障碍和困难需要跨越和克服。安防的这十年，是安防走向IT化的十年；而下一个十年，或许是安防完成智能化的十年，安防在下一个十年还将给我们带来什么惊喜，值得我们共同期待。

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