IM电竞 IM电竞appIM电竞 IM电竞app因本人打算转行智能安防行业产品岗，基于最近一段对该行业的了解，现将个人了解到的相关内容整理输出，希望对你有所帮助，当然，若文中存在理解偏差的地方，还希望大家可以多多指出，欢迎交流~

　　获取监视现场图像的前端设备，它以CCD图像传感器为核心部件，外加同步信号产生电路、视频信号处理电路及电源等。模拟摄像机（Camera）输出的信号是视频信号，只能传输单向的视频信号，需要连接监视器或硬盘录像机进行监视和录像。

　　在模拟摄像机的基础上集成了视频压缩和网络传输处理模块（DVS），兼具模拟摄像机和视频服务器的技术特点。网络摄像机只要安置在任何一个具备IP网络接口的地点即可独立运行。

　　网络摄像机除了具备一般传统摄像机所有的图像捕捉功能外，机内还内置了数字化压缩控制器和基于WEB的操作系统，使得视频数据经压缩加密后，通过网络送至终端用户，而远端用户可在自己的PC上使用标准的网络浏览器或客户端软件对网络摄像机进行访问，实时监控目标现场的情况。

　　总体来说经过大半个世纪的发展，安防行业主要围绕视频监控进行不断升级，共经历5次革命，从“看得到”到“看得清”再到“看得懂”，从被动监控到主动识别，从事后查证向事前预警，从单一产品到行业生态，从G端到B端、C端扩展。

　　从2004年的“平安城市”，2012年的“智慧城市” ，2015年的“3111试点工程”、“雪亮工程”，在国家政策的大力推动下，全面实现从城市蔓延至农村天眼覆盖，与此同时，海量摄像头产生海量视频数据。

　　为解决从海量数据中挖掘出有价值的信息，2012年，国内Al技术涌入安防行业，2018年AI+安防行业快速落地，科技赋能安防，自此，安防行业进入智能化时代。

　　智能安防简单概括就是，通过AI技术与安防软硬件的结合，实现事前预防、事中相应预警、事后追查、省时省力的安防管控，解决了传统安防只能事后取证，且取证难的痛点。

　　智能安防目前主要应用于视频监控领域，即借助AI技术，实现对视频画面中的人、车、物等进行特征识别和提取，利用对应的特征来进行身份/物体的识别，从而实现让机器看得懂“世界”并能主动预测，作出相应反馈，从而使AI科技赋安防行业。

　　智能安防主要包括智慧公安、智慧园区/楼宇、智慧交通、智慧、文教卫等领域。

　　旷视、商汤、依图、云从等AI算法公司的入局，给整个安防行业带来了质的变化，也形成了较为完整的智能安防产业链。

　　上业主要为以芯片、AI算法和关键部件为主的技术层，如图像传感器、光学镜头等。目前，安防行业逐步智能化，各类型芯片正迅速向安防监控渗透，到时候芯片及关键部件的需求量将会呈几何级数增加，这类算法厂商大都为研发核心技术/基础平台的人工智能公司。

　　相比于传统芯片而言，AI芯片为智能安防系统提供算法支撑，随着人工智能行业的发展，计算能力的提升，AI芯片将迎来新一轮的爆发。数据显示，预计2021年中国AI芯片行业市场规模将突破300亿元。

　　中业主要以产品和解决方案为主的设备层，这类企业或者厂商依托着技术、资源和规模优势占据场景应用端口，针对各行业各场景提出有效的解决方案，同时也需要解决不同生产设备之间的差异、兼容、互联互通问题，将不同品牌不同类型的产品链接起来的IM电竞 IM电竞平台难题，这类企业在人工智能时代大都为行业+人工智能公司。

　　根据国家《安全防范工程技术规范》标准，安防系统主要包括智能视频监控、智能防盗报警、智能门禁控制、智能停车场管理系统、电子巡更系统等子系统，其中视频监控系统是行业应用最为广泛。这些子系统可以是单独设置、独立运行，也可以由中央控制室集中进行监控，还可以与其它综合系统进行集成和集中监控。

　　视频监控作为安防行业重要的子行业，可以实现对监控现场的视频采集、处理、控制、应急指挥等功能，被广泛应用于公共安全、交通、水利、银行等领域。

　　近年来，随着平安城市、智慧城市等建设推进，视频监控标清设备和高清设备的市场需求将被进一步打开，预计到2023年有望超过200亿美元。

　　下业主要以安防产品的销售、维护、落地为主的服务层，这类企业大都为具有项目资源的销售渠道商、项目集成商、工程建设服务商和运营服务商等应用人工智能公司，将安防产品应用领域落地到政府、具体行业和居民家庭。

　　目前，随着行业集中度的不断加强，中游拥有技术、资源、规模优势的安防厂商逐步涉足下游的系统集成、工程建设、渠道销售和运营服务，形成具有全产业链和尾部产业链优势的安防厂商，产业链中下游正趋于融合趋势。新基建也将加快“AI+安防”的发展与落地。

　　从AI芯片、AI算法、智能硬件的投入，都不算是小金额的投入，这对从事AI技术、智能硬件的相关企业提出了一定的资金要求，并且风险大、试错成本高，所以这类企业的门槛相对较高，要么需要有其他可以并行的变现的产业，要么有相关人的雄厚资金支持。

　　现阶段，智能安防各细分产业以及各厂商之间，数据各自保有、使用，对于需要多维度分析追踪目标的场景，需要提高各个平台的系统开放性，打通平台进行数据和信息共享，扩展可视化信息的应用。

　　随着AI应用碎片化的不断加强，目前业界厂商普遍都比较期待AI项目标准化的尽快到来，让项目的交付变得更便于执行。

　　基于物联网、大数据、人工智能等技术的发展，如何将技术与安防进行结合，并落地成产品或解决方案，这对行业和应用场景的理解，提出了较高的要求，对于不同应用场景的理解，制约着垂直领域的深度探索。未来，对细分行业或应用场景的理解，并与多种技术的高效结合，将决定了智能安防产品的实际应用和落地成效。

　　将多种单点技术融合成符合用户需求的整体解决方案的系统化能力的累积。随着人工智能技术的发展，以算法等技术为切入点进入智能安防领域成为了一种潮流。这在一定程度上，促进了整个行业技术的发展与产品的变革，但怎样才能将多种单点技术融合成为满足用户需求的落地产品，提高产业应用效能及价值，是行业内的众多企业需要考虑的问题

　　物联网、大数据、人工智能、云计算的助力加速了安防行业的智能化转型，但与此同时，数据泄露事件也频繁爆发，数据安全问题也逐渐引起人们的重视。

　　随着人脸识别技术的开源与广泛应用，不法分子通过非法程序对人脸等数据进行非法采集，造成隐私泄露问题。数据云端化使得用户对于企业的数据存储安全性和信誉度有了较高的要求，数据的安全管理，除去法律法规的约束外，还急需建立一套从数据搜集到使用、监管的全流程数据安全管理办法。

　　在国家政策的大力扶持下，从最开始的平安城市、智慧城市、311试点工程、雪亮工程项目，形成全民安防理念；到“十三五”战略规划，推动人工智能技术在各领域应用；再到2020年提出的“新基建”，大力发展5G基站建设、城市轨道交通、大数据中心、人工智能等，促进智能安防产业化发展。

　　整体来看，我国智能安防行业从2013-2020年期间，市场规模稳步增长。按照我国智能安防渗透率5.5%进行测算，2020年我国智能安防市场规模约为576亿元，预计到2026年，市场规模有望突破2500亿。

　　智能安防以城市安全（G端）为切入点，延伸至群体（B端）安全，渗透至个人/家庭（C端）安全，从大到小，从复杂到简单，市场范围不断扩大。

　　结合GDP增长率及城市化发展速度，以及整个监控行业相关技术的成熟，使得智能安防监控设备成本逐年下降，购买一套智能安防设备的价格不再那么高昂，基于对人身、财产安全保护的等安防需求意识的提升，家庭、微型企业、超市等机构的轻型、小型安防设备，更将扩大这一市场的需求，这块市场有可能会有爆发性的增长。

　　从行业应用来看，安防产品在平安城市应用最为广泛，但随着城市智慧、教育智慧化、生活智慧化的发展，智慧交通、智慧楼宇、文教卫行业也将给安防产品带来一波新的需求。

　　我国的安防行业深圳是起点，目前智能安防行业形成了“环渤海”、“珠三角”、“闽东南”、“长三角”，四大产业集群，占据我国安防产业约2/3以上的市场份额，依托产业园聚集行业相关产业平台。

　　目前国内智能安防企业的竞争分析来看，第一梯队的海康威视、大华股份颇具优势。

　　随着视频监控设备的全面覆盖，海量数据随之产生，数据的处理将成为智能安防落地的重要环节，传统的数据处理方式，从本地传输至云端，已无法满足类似于人脸识别、行为报警等需要低延时的业务需求，数据处理逐渐向前端转移，将AI算力注入边缘，通过统一调度IM电竞 IM电竞平台IPC、NVR等分散式的智能设备资源，在数据源头就近提供以视频为核心感知数据，实时预处理、存与传等服务，在提升业务敏捷性、实时性和系统可靠性同时，实现从端到端的数据就近处理方式，减轻后端分析的并发压力。

　　随着智能安防的发展，越来越多的智能安防硬件进入市场，不同厂商之间以硬件为主，加入智能化服务，产品处于一对一模式，服务升级或更换大都需要借助本地化服务。现阶段已有厂商开始尝试数据云端化，智能化以云端模块化灵活配置的方式提供给终端客户，产品为一对多模式，极大提升服务的灵活性和个性化，最大程度满足客户需求的同时，实现资源的合理利用。

　　安防智能化让越来越多的智能硬件进入市场，数据治理逐渐开始成为问题，不同厂商之间的数据大都无法互通共享，成为数据孤岛，未来，智能安防应打破壁垒，数据互通，实现数据价值最大化，减少数据治理问题。

　　智能安防目前主要解决的是特定行业特定场景中的问题，产品无法走广而大路线，而应该细分行业与领域，根据目标客户，深入切合业务场景，深度解决某一领域的问题。

　　图像识别技术是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像，图像识别是以深度学习为基础，即通过在海量数据的基础上进行不断深度训练，从而实现在实际应用中的高准确率。

　　在安防领域中，图像识别技术主要应用于人体分析、车辆分析、行为分析、图像分析。

　　生物识别技术是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、脸像、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。

　　安防系统中涉及到的生物识别技术主要有人脸识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别，目前应用相对广泛的是人脸识别、指纹识别。

　　现阶段，人脸识别技术大都为2D，但随着2D技术的局限，如容易受到光照、表情、姿态等外界环境因素的影响，3D人脸识别技术将成为一个趋势，目前3D视觉已经在很多场景中开始投入使用，如智慧园区、智慧工地中，检测异常情况，监测是否有外来人侵入、打架斗殴等事件。

　　边缘计算（Edge Computing）是由云计算延伸发展出来的概念，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

　　边缘计算可以作为联接物理和数字世界的桥梁，处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

　　以视频监控为主的智能安防应用场景，从产品角度来看，主要分为前端、后端。前端主要以视频监控为主，通过AI摄像机，进行人脸、车辆等人或物的识别处理工作；后端主要将前端传来的建模与匹配对比，作出反馈返回给前端。若存在边缘计算的场景，则还包含一个中端，即前端数据直接传至中端进行处理，中端与后端进行数据的同步。