隨著AI熱潮的掀涌，企業(yè)在安防市場的角逐與時俱進

　　一、市場概覽

　　這兩年科技界最熱門的話題就是AI了，而最先得到應(yīng)用的是萬億級的安防市場。根據(jù)GrandViewResearch的調(diào)查，全球安防市場年增長率為10.2%，將在2025年達到$167.12Billion(約1萬億人民幣)。

　　傳統(tǒng)安防領(lǐng)域主要包括監(jiān)控設(shè)備，VMS軟件系統(tǒng)，以及安防人員。然而傳統(tǒng)安防領(lǐng)域存在幾大痛點：1)機器對圖像視頻的識別度低，主要靠人眼觀察分析為主，精確度低，反應(yīng)速度慢。2)人力安防成本大，特別是在歐美等發(fā)達國家，而且安防人員培訓(xùn)成本高，流失率大，造成了安防投入高但效果差等問題。

　　隨著AI的成熟，針對這兩大痛點，新興起了三個領(lǐng)域：人臉識別，行為識別，以及安防機器人。無論是中國，還是美國，無論是傳統(tǒng)大型公司，還是新崛起的科技新貴，都嗅到了這三個領(lǐng)域中巨大的商機，爭先恐后開發(fā)AI產(chǎn)品，爭取快速的占領(lǐng)這個巨大的市場。

　　目前中美市場格局主要分為5大領(lǐng)域。傳統(tǒng)的2個領(lǐng)域：監(jiān)控設(shè)備，視頻管理軟件領(lǐng)域。新興的3個領(lǐng)域：人臉識別，行為識別，還有安防機器人。

　　二、監(jiān)控設(shè)備與VMS軟件

　　第一個傳統(tǒng)領(lǐng)域就是監(jiān)控視頻設(shè)備領(lǐng)域。在中國有海康和大華兩家巨頭公司，在美國有Axis，Cannon等巨頭公司。目前的創(chuàng)新主要集中在智能攝像機?，F(xiàn)在行業(yè)中最多的產(chǎn)品是各種升級版本的安防攝像頭，基本只是實現(xiàn)了簡單的視頻處理功能，比如motiondetection等，這類公司包括Ring(已經(jīng)被Amazon收購)，Nest，Arlo等。目前能將AI應(yīng)用在攝像頭端的公司非常的少。

　　另一個傳統(tǒng)領(lǐng)域就是VMS軟件，和視頻設(shè)備一樣，這個領(lǐng)域無論中國還是美國，都被巨頭占據(jù)。在中國是以東方網(wǎng)力為首，在美國是以MileStone、Salient為首。在這個領(lǐng)域的創(chuàng)新逐漸集中在AI和云服務(wù)上面。用AI對視頻進行深入的處理，并且將視頻的存儲和處理逐漸移到Cloud。

　　三、計算機視覺—人臉識別與行為識別

　　AI包括的細分領(lǐng)域很多，其中最熱門的就是計算機視覺(CV)和機器人。首先我們先來看看計算機視覺。計算機視覺是指計算機讀懂照片和視頻中信息的技術(shù)。從技術(shù)組成上計算機視覺又包括三個方面：數(shù)據(jù)收集，硬件計算平臺，軟件算法。

　　1)數(shù)據(jù)就像是糧食，一個好的算法要想落地，需要海量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。很多應(yīng)用場景落地比較慢的原因就是因為數(shù)據(jù)量不夠大，無法很好的訓(xùn)練算法模型。所以一家CV公司能否獲取大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)就成為了成功的關(guān)鍵之一。

　　2)硬件計算平臺則像是骨骼。因為巨大的數(shù)據(jù)處理量和算法的復(fù)雜度高，對硬件的處理速度要求也就高。特別是在對算法模型的訓(xùn)練階段，對硬件的處理速度要求最高，往往采用的是GPU。當(dāng)算法訓(xùn)練完成之后，一部分應(yīng)用場景可以回歸到價格便宜的CPU上使用。現(xiàn)在一些公司也相繼推出了專門的AI芯片。

　　3)軟件算法就是計算機視覺的靈魂了。得益于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，計算機視覺算法在近些年取得了重大的突破，經(jīng)典算法有ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)，R-CNN，F(xiàn)astR-CNN，F(xiàn)asterR-CNN，MaskR-CNN。

　　從發(fā)展歷程上看，計算機視覺經(jīng)歷了從物體識別，人臉識別，以及行為識別的過程。

　　1)物體識別：狹義的物體識別包括從圖片中識別物體的種類，比如蘋果、杯子等。廣義的物體識別還包括文字識別，數(shù)字識別等。應(yīng)用場景包括無人收獲店等。

　　2)人臉識別：根據(jù)人體特征和人臉特征對人進行識別，應(yīng)用場景包括對逃犯的抓捕等。

　　3)行為識別：根據(jù)人的動作行為和周圍物體進行綜合判斷，比如區(qū)分一個人是在打傘避雨，還是在拿著棍棒斗毆等;又比如區(qū)分一個人是坐在椅子上思考，還是在蕩秋千玩耍等。應(yīng)用場景比如對犯罪行為的監(jiān)控。

　　目前人臉識別在中國落地最快。一些計算機視覺分析的軟件公司已經(jīng)成為了獨角獸，包括商湯、曠視、和依圖等。

　　在美國，因為私密原因，人臉識別目前尚處于不開放的階段。

　　與人臉識別漸漸形成紅海的情況相比，行為識別雖然被人們討論了很多，簡單的跨線探測功能也已經(jīng)被實現(xiàn)，但存在精確率低，誤報率高的問題。真正利用深度學(xué)習(xí)開發(fā)的行為識別應(yīng)用才剛剛興起，處于藍海階段，這類公司包括中國的皓圖智能，美國的UmboComputerVision。

　　四、安防機器人

　　機器人大家都很熟悉了。從Robot(機器人)這個名字在1921年被捷克作家KarelCapek提出到現(xiàn)在已經(jīng)接近100年。在這100年間，無數(shù)的相關(guān)科技得到了巨大的發(fā)展，而機器人則是大量技術(shù)相集合的產(chǎn)物，主要包括Sense(感知)，Understand(理解)，Act(行為)三個方面。

　　近些年機器人逐漸走出了實驗室，開始進入了商業(yè)領(lǐng)域。在安防領(lǐng)域，機器人的主要應(yīng)用場景就是用機器人取代安防人員，機器人可以不受環(huán)境影響，24小時全天工作，而且工作狀態(tài)穩(wěn)定，不需要培訓(xùn)就可以更加精確的完成安防任務(wù)，也解決了安防人員流失率高的問題，而隨著技術(shù)的進一步發(fā)展，價格優(yōu)勢也將逐漸展現(xiàn)出來。

　　然而由于中國安防人員工資低，對于安防機器人的需求不如歐美國家，目前在安防機器人領(lǐng)域存在巨大的空白，一些創(chuàng)業(yè)公司都處于非常早期的階段。

　　相較而言，美國安防市場最火熱的就是安防機器人的崛起，并且在全球處于領(lǐng)先地位。因為美國市場安防人工成本高昂，但效果很差的問題，用機器人輔助和取代人工安防一直是美國安防的一大痛點。從2009年開始，美國的創(chuàng)業(yè)者們已經(jīng)開始了在安防機器人領(lǐng)域的探索，誕生了如SMP，Gamma2，KnightScope等一些安防機器人的先驅(qū)公司，也吸引了很多VC的資金，因為當(dāng)時技術(shù)不成熟，造成了機器人功能不夠，造價極高等問題，很多年這些公司無法將產(chǎn)品商用，更無法產(chǎn)生利潤。

　　隨著最近三年，機器人技術(shù)的逐漸成熟，功能逐漸完善，而且產(chǎn)品的造價逐漸降低，從2017開始幾家公司逐漸都進入到了商業(yè)應(yīng)用的水平。

　　然而要達到大規(guī)模商用，各家公司面臨著進一步降低成本的巨大挑戰(zhàn)，誰能在保證功能的情況下，先一步降低成本，實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)，誰將成為下一個獨角獸公司。

　　縱觀中美兩大市場，還缺少的就是可以將傳統(tǒng)攝像頭監(jiān)控、移動機器人、后臺分析服務(wù)器串聯(lián)起來，打通各個環(huán)節(jié)，形成IoT結(jié)構(gòu)的公司。目前這個角色由系統(tǒng)集成商擔(dān)任，系統(tǒng)集成商如JohnsonControl，采購各家產(chǎn)品，為客戶訂制解決方案，然而由于產(chǎn)品來自各個不同的公司，聯(lián)通性存在問題。隨著技術(shù)的進一步積累，相信這個問題也一定會被某家公司解決。

　　五、結(jié)語

　　除了安防領(lǐng)域，機器人和計算機視覺還逐漸應(yīng)用在金融、醫(yī)療、智慧城市、智能硬件等各個領(lǐng)域。無論如何，每一次技術(shù)的更新，必將誕生一批新的偉大的企業(yè)。機器人和計算機視覺的成熟必將造就一批獨角獸公司。復(fù)星銳正愿意助力于每一位優(yōu)秀的企業(yè)家，共同打造最偉大的企業(yè)。