2018年安防AI市场发展回顾
安防智能化就像一位传说中的绝美少女，曾经引发了业界的无尽遐想，“只闻楼梯响，不见玉人来”。一直到2014年深度学习技术应用于计算机视觉分析后才取得了飞速的发展。2015年以来，旷视、依图、商汤、云从等人工智能算法团队先将人脸识别技术应用到公安科技中，帮助公安机关侦破了很多旧案积案，抓获了不少*潜逃的案犯，引起了轰动，安防ai应用才始见庐山真面目。经过2016、2017两年的认知、试用和推广，2018年开始进入一轮人脸识别初级阶段应用的小高潮。
一、2018年安防ai 发展特点
2018年安防ai市场发展的特点可概括为四句话十六个字：“看脸时代”、“风正起时”、“群雄并起”、“两营对垒”。
“看脸时代”。2018年谈到安防ai就离不开人脸识别，一方面是因为好的算法团队的人脸识别技术已经超越人眼的辨识能力且得到了众多现实场景的检验，技术上完全达到了实用化阶段；另一方面人脸识别的应用范围和场景比较宽，如公安追逃、身份核查、案件侦查和所有需要身份鉴别认证的场景都用到人脸识别技术，人脸识别是目前成熟、广泛的安防ai应用。
“风正起时”。作为全国性的安防行业的大工程项目——雪亮工程和天网工程的建设重点都已经从原来点位建设转移到ai应用上来，以及其它垂直应用领域的安防系统建设也都在关注ai应用，从而催生出了未来巨大的安防ai产品与应用市场，安防ai“风”已经吹起，ai算法团队、ai芯片厂商、传统安防厂商、系统集成商、传统it厂商都吹响了“集结号”，意欲掘金未来庞大的安防市场。
“群雄并起”。受安防ai风口的驱动，除了目前国内几家的视觉ai算法团队外，传统安防厂商、新ai创业团队、垂直行业应用集成商也都在投入人力物力来开发自己的ai技术和产品，形成了群雄并起的局面。
“两营对垒”。2018年以前，在安防ai市场刮起旋风的是依图、商汤、旷视、云从等ai新锐。2018年，传统安防厂商布局ai技术产品，在市场竞争层面主要是ai算法专业团队与传统安防厂商两大阵营的对垒，在到底是ai+安防还是安防+ai的问题上各自演绎。从当前竞争的初步结果来看，ai算法团队在算法精度和云端算力上具有较为明显的碾压优势，传统安防厂商在ai边缘产品——特别是人脸检测抓拍摄像机产品化和安防ai行业应用方面处于先地位。
二、安防ai 技术、产品应用落地情况
目前安防ai技术主要集中在人脸识别与人、车、物视频结构化解析两个方面，其中人脸识别技术已经成熟，人脸静态识别准确率已经达到98%以上，人脸动态识别(利用监控摄像头进行实时人脸识别)的准确率也已达到90%以上(百万人脸比对库以内)，已经满足绝大多数场景下的应用需求。人/车/物视频结构化解析在机动车特征解析上的准确率已达到95%以上，而在人体特征和非机动车识别上准确度与实战要求还存在一定的差距，特别是在大场景、多目标、复杂光照条件下，准确度还难有保证。
在ai产品上，云端产品主要是基于gpu运算的人脸识别与视频结构化解析服务器，受限于前端芯片算力的影响，边缘产品主要是人脸抓拍摄像机和支持小规模人脸库的人脸门禁终端机，其中以人脸抓拍摄像机和人脸闸机的市场销售已经初步放量。
在落地应用场景上，以雪亮工程、天网工程等社会公共安全为主要应用场景，占安防ai市场的80%以上，但目前还仅仅是小规模试点和少量项目落地应用，还远没形成规模化应用的格局。另外，人脸门禁在政府对安全有较高要求的企事业单位、居民小区、校园等也有试点场景落地。
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“风正起时”。作为全国性的安防行业的大工程项目——雪亮工程和天网工程的建设重点都已经从原来点位建设转移到ai应用上来，以及其它垂直应用领域的安防系统建设也都在关注ai应用，从而催生出了未来巨大的安防ai产品与应用市场，安防ai“风”已经吹起，ai算法团队、ai芯片厂商、传统安防厂商、系统集成商、传统it厂商都吹响了“集结号”，意欲掘金未来庞大的安防市场。
“群雄并起”。受安防ai风口的驱动，除了目前国内几家的视觉ai算法团队外，传统安防厂商、新ai创业团队、垂直行业应用集成商也都在投入人力物力来开发自己的ai技术和产品，形成了群雄并起的局面。
“两营对垒”。2018年以前，在安防ai市场刮起旋风的是依图、商汤、旷视、云从等ai新锐。2018年，传统安防厂商布局ai技术产品，在市场竞争层面主要是ai算法专业团队与传统安防厂商两大阵营的对垒，在到底是ai+安防还是安防+ai的问题上各自演绎。从当前竞争的初步结果来看，ai算法团队在算法精度和云端算力上具有较为明显的碾压优势，传统安防厂商在ai边缘产品——特别是人脸检测抓拍摄像机产品化和安防ai行业应用方面处于先地位。
二、安防ai 技术、产品应用落地情况
目前安防ai技术主要集中在人脸识别与人、车、物视频结构化解析两个方面，其中人脸识别技术已经成熟，人脸静态识别准确率已经达到98%以上，人脸动态识别(利用监控摄像头进行实时人脸识别)的准确率也已达到90%以上(百万人脸比对库以内)，已经满足绝大多数场景下的应用需求。人/车/物视频结构化解析在机动车特征解析上的准确率已达到95%以上，而在人体特征和非机动车识别上准确度与实战要求还存在一定的差距，特别是在大场景、多目标、复杂光照条件下，准确度还难有保证。
在ai产品上，云端产品主要是基于gpu运算的人脸识别与视频结构化解析服务器，受限于前端芯片算力的影响，边缘产品主要是人脸抓拍摄像机和支持小规模人脸库的人脸门禁终端机，其中以人脸抓拍摄像机和人脸闸机的市场销售已经初步放量。
在落地应用场景上，以雪亮工程、天网工程等社会公共安全为主要应用场景，占安防ai市场的80%以上，但目前还仅仅是小规模试点和少量项目落地应用，还远没形成规模化应用的格局。另外，人脸门禁在政府对安全有较高要求的企事业单位、居民小区、校园等也有试点场景落地。
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