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智能安防下半場小企業(yè)如何做？

來源：家居百科時間：2020年06月30日 16:25

（原標題：輸入關鍵詞智能安防下半場，中小玩家如何找到市場新機？）

水大魚大，用這句話形容當下的智能安防產業(yè)可能再合適不過了。

隨著城市精細化治理程度的不斷提高，城市安防也變得越來越重要。從一開始的公共安全、道路交通安全以及金融、校園、醫(yī)院等重點行業(yè)安全，逐步發(fā)展到園區(qū)、社區(qū)、家庭等區(qū)域、個人安全領域，正在形成一個完整的安防場景體系。

AI技術的成熟和應用為安防產業(yè)升級帶來全新機遇，同樣安防產業(yè)又是AI技術，特別是機器視覺和知識圖譜等技術，最早成熟落地又規(guī)模發(fā)展的成熟領域。

根據《2019中國安防行業(yè)調查報告》的數據，2019年全國安防行業(yè)總產值為8260億元，全年增長率達到15%。智能安防在其中占據越來越重要的份額。據預計，智能安防市場在2020年將超過千億市值，其中AI+安防軟硬件市場規(guī)模將達到453億元。

智能安防的產業(yè)發(fā)展大致可以分為“算法、算力、數據、方案、實施、運維”六個階段。

前面三個階段可以稱之為“技術支撐”的上半場，無論是頭部安防廠商、集成商，還是互聯網、AI企業(yè)、云服務商，都已枕戈待旦，完成技術布局;后面三個階段可以稱之為“場景應用”的后半場，涉及到將產品、技術真正投入到具體的落地場景的應用當中，需要面臨更激烈的競爭，也要面對更多現實的挑戰(zhàn)，戰(zhàn)幕即將開啟。

安防產業(yè)的特點本身就是市場巨大但場景碎片化嚴重，因此既能培育出?？低?、大華這樣的百億營收的安防巨頭，也能養(yǎng)活上萬家中小安防企業(yè)。

而在最近幾年涌入智能安防賽道的選手當中，我們也既能看到海大宇這些傳統(tǒng)安防大咖，BAT這些互聯網巨頭入局，也能看到ICT巨頭華為最新高調推出全新的智能安防品牌——華為HoloSens(好望)，商湯、依圖、曠視等AI新起之秀，以及從底層硬件到終端解決方案等上百家企業(yè)。

可以想見，角力智能安防賽道將會是一場非常激烈的白熱化競爭。我們一定對看到對To G、To B上億額度項目的殊死拼搶，也一定會看到延續(xù)傳統(tǒng)安防市場爭奪的價格大戰(zhàn)，也會頻頻看到頭部玩家們的明爭暗斗……

然而在這些“似曾相識”的常態(tài)敘事之后，我們希望能深入探究下智能安防產業(yè)，因為技術升級和場景下沉，能夠帶來哪些市場新機遇?在這場智能安防下半場的饕餮盛宴上，除了爭搶主賓位的大咖們的排位賽，那些躍躍欲試的中小玩家們是否也能在其中大快朵頤呢?

翻越AI“三座大山”，找到技術發(fā)力點

隨著AI、大數據和云計算等技術的發(fā)展，安防正在從傳統(tǒng)視頻監(jiān)控走向了智能安防。其中，AI技術，特別是機器視覺技術廣泛應用于視頻監(jiān)控領域，實現從“看得清”到“看得懂”再到“能決策”的方向升級。

AI技術在應用于安防領域中，其本身也正在突破算力、算法、大數據這“三座大山”，幫助安防產業(yè)實現從“弱人工智能”階段向真正的強智能安防階段過度。

算力的提升依賴于AI芯片處理能力的提升。而傳統(tǒng)攝像機內置的低算力芯片使感知、識別性能并不理想。

算法的升級需要得到來自軟硬件的解耦和開放的算法生態(tài)的支持。傳統(tǒng)攝像機更換算法需要同時更換攝像機，所以算法一旦變更，相當于全網重建。AI攝像機如果支持軟硬件解耦，算法按需加載，將快速適配業(yè)務變化，將極大減少重復建設成本。深度學習算法的進步和開放的算法訓練平臺，能夠為端側的多場景識別提供豐富算法。

數據的整合需要實現多維數據的標準化和互聯互通。多維數據的標準化來自于對視頻數據結構化的分析，將多維數據進行擬合，來提升AI的識別率。數據的互聯互通則需要端邊云的數據協(xié)同。

而在過去的2019年，阻礙智能安防產業(yè)升級的這“三座大山”正在被逐個攻破。

算力層面，主流AI攝像機的計算能力正在完成從0.66T的低算力到4T、8T甚至16T的高算力躍遷。這將極大地提高前后端智能化處理能力，將人臉、車輛抓拍、智能分析能力等效率大幅提升。

算法層面，為應對復雜的安防場景，各類不同的算法正在開發(fā)而成，實現包括像多特征提取識別、跨鏡頭追蹤、端云協(xié)同的智能分析等。細分場景下的算法的開發(fā)迭代為眾多中小AI企業(yè)提供了施展的空間。

數據層面，數據的云化和云邊端協(xié)同成為主流趨勢。依托云平臺和大數據，除了終端的軟硬件解耦，硬件、平臺、數據、算法應用都將做到分層解耦，使得一套智能安防系統(tǒng)可以由多個專業(yè)供應商來提供模塊技術支持，為產業(yè)多元化提供了發(fā)展空間。

5G技術在2019年的正式商用以及未來幾年的普及，也將成為智能安防發(fā)展的強勁助推因素。5G的大帶寬能力滿足視頻的高清傳輸，低延時能力滿足了監(jiān)控的實時操控相應，海量聯接又為智能安防提供了多維感知的可能。

5G和AI的結合，將極大提升智能安防在感知、分析和決策上面的效率，同時也能極大豐富安防行業(yè)的應用場景，將智能安防從現有的公共安全、交通等專用行業(yè)向更豐富的B端和C端行業(yè)場景擴展。

在這一過程中，除了自帶天然優(yōu)勢的運營商、云服務廠商以及芯片、硬件廠商直接獲益外，新型的AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)、集成商和渠道商也同樣可以在技術、生態(tài)和渠道上建立自己的專屬優(yōu)勢，進入到場景應用的下半場賽道中。

應用場景下沉，找準行業(yè)生態(tài)位

從智能安防所涉及的行業(yè)及業(yè)務場景來看，公共交通系統(tǒng)和公共安全系統(tǒng)這些非民用領域無疑是其最重要也是規(guī)模最大的市場領域。比如，2018年公安和交通類項目就整個市場份額的近4成。

這些AI安防領域的特點就是規(guī)模大、利潤可觀、技術要求高，但同時建設周期長、涉及環(huán)節(jié)眾多以及回款周期長，成為傳統(tǒng)安防老牌廠商、集成商和IT科技巨頭才能“玩得起”的高壁壘領域。

第二大市場領域就是涉及到智慧金融、智慧智慧社(園)區(qū)、智慧校園等細分領域的B端安防市場。幾乎在每一個細分領域上，都已經有多家傳統(tǒng)安防企業(yè)、AI廠商積極入局，甚至像萬科這樣的地產商也已經在建設自己的社區(qū)安防平臺，以打造具有自身優(yōu)勢的智慧社區(qū);而像傳統(tǒng)公共安全領域大佬的?？低?，也在通過積極的收購，涉足門禁、物業(yè)管理、樓宇對講、車牌識別等業(yè)務。

第三大細分領域就是純C端市場。由于技術難度一般，更是成為AI安防的初創(chuàng)企業(yè)以及任何硬件企業(yè)都試圖涉足的細分領域。在魚龍混雜的競爭初期，入局企業(yè)更多比拼的是品牌和性價比，以銷量換市場，但如何活下去、活得久，成為這些企業(yè)始終面臨的問題。

不過，整個安防市場的“碎片化”、“分散化”特征又決定了智能安防領域難以形成一家通吃或幾家獨大的穩(wěn)定格局。隨著智能安防行業(yè)和場景的不斷延伸、下沉，智能安防的商業(yè)落地充滿著全新的機遇。

在公共安全領域，2016年提出的“雪亮工程”帶來一個百億級的市場規(guī)模。這一推進平安鄉(xiāng)村建設的群眾性治安防控工程，將安防市場直接下沉到縣鄉(xiāng)村一級，成為那些產品豐富、工程能力強的集成商爭搶的“蛋糕”。而作為那些無法直接競爭的AI初創(chuàng)企業(yè)而言，可以通過承擔技術或服務器提供商的角色，承擔其中一部分工程建設，來從中分得一份收益。

在B端行業(yè)場景，智能安防正在深入到眾多產業(yè)無法觸及的細分場景中。比如建筑工地，原先攝像頭只能起到防盜監(jiān)控的責任，現在通過在建筑塔吊、車輛機械設備上配置攝像頭，可以有效監(jiān)控工程的施工進度、人員操作規(guī)范和安全防護，同樣，在港口、礦區(qū)、消防、環(huán)保、物流制造等B端產業(yè)，AI攝像頭的布局可以極大降低人工現場作業(yè)和巡查的任務量，并由安防系統(tǒng)進行實時的監(jiān)測分析和險情匯報。AI算法廠商和應用解決方案集成商都可以在大量新型場景中構建自己的專業(yè)能力。

而在一些項目復雜且利潤較低的行業(yè)，比如社區(qū)智能安防，正在從大廠商不愿做，小廠商不能做的尷尬局面轉變?yōu)槎喾街黧w積極投入的形勢。一些大的地產商正嘗試從社區(qū)規(guī)劃之初就進行社區(qū)AI安防的整體規(guī)劃;而像阿里、騰訊也試圖通過自身的軟件入口與社區(qū)服務打通，通過后臺的AI能力打造互聯網AI社區(qū);而眾多AI企業(yè)也在通過一套完整的智能安防社區(qū)解決方案，是將人臉識別、視頻結構化、大數據等技術與社區(qū)場景應用結合，實現更多細分場景功能的產品落地。

向下沉，避免從賽道里擠滿巨頭的交通、公共安全向市場更為場景分散但體量可觀的細分場景遷移，以獲得生存空間;向深挖，在這些細分行業(yè)的細分場景中占據專業(yè)技術位或者提供專業(yè)落地方案，成為行業(yè)巨頭的合作伙伴和專業(yè)技術、產品和服務提供商。這兩個方向或將成為中小企業(yè)在智能安防市場另辟蹊徑的新選擇。

在不同生態(tài)位，發(fā)現水草豐美之地

“未來十年，找準定位，水大魚大?！?/p>

這其實是去年一位安防行業(yè)從業(yè)者在2019中國安防產業(yè)賦能大會上發(fā)言的觀點。這一觀點主要的邏輯就是：如何在AI、5G、IoT等新興技術賦能安防產業(yè)下，從用戶場景的角度重新設計自己的產品和系統(tǒng)，找到自己的新定位?

對于智能安防產業(yè)的發(fā)展邏輯，同樣也是在有了技術賦能，有了客戶需求，有了場景應用，關鍵就是如何將客戶需求準確地翻譯成為可落地的場景應用，通過技術工具將其實現出來。

這一邏輯對于無論是頭部安防企業(yè)，還是眾多中小安防企業(yè)，都是一樣的。

最大差別就在于頭部企業(yè)可以獨立完成從底層基礎平臺、網絡、硬件以及應用算法層的全流程部署，因此可以拿到智能安防生態(tài)為那些回報豐厚的項目和客戶。

而中小安防企業(yè)可以專注在細分行業(yè)的細分領域提供顆粒度更細的解決方案和運維服務，從而可以拿到那些中小行業(yè)客戶或機構的訂單，比如僅僅是一個社區(qū)、商場或者礦場等。

此外，中小智能安防企業(yè)也可以加入巨頭企業(yè)的智能安防的生態(tài)系統(tǒng)，成為平臺聚合之下的產業(yè)鏈合作伙伴，緊跟“老大”的步伐，發(fā)揮自身在算法、硬件、工程、運維等方面的獨特優(yōu)勢，尋求更好的發(fā)展機會。

當然，對于大量中小智能安防企業(yè)，相比較于久經考驗和底子厚實的安防大廠和跨界巨頭們，中小企業(yè)需要面對更多的挑戰(zhàn)。

從技術到場景落地，這些智能安防企業(yè)要應對以下問題。比如，做好客戶需求的知識翻譯，避免技術方案實現與客戶需求產生差異而導致項目失敗;技術方案的成本控制，了解客戶的價格承受力，避免方案溝通順利，而在合作時無法覆蓋成本;做好安全可信合規(guī)要求，安防系統(tǒng)的最基本原則就是數據安全，一旦客戶數據失守，損失將不可挽回。

而以上這些正是眾多安防客戶在考慮選擇智能安防解決方案和服務商時主要的考量因素，也是眾多中小企業(yè)想要贏得客戶信任的關鍵所在。

但無論如何，智能安防產業(yè)的下半場已經來到，無論是在傳統(tǒng)海量的公共安防場景，還是新技術開辟的新行業(yè)細分場景，都將提供無比豐美的生態(tài)位，來讓不同體量、不同位置的選手贏得自己的生存之地。

當然也需要記住的是，下半場同樣也是淘汰賽的開始。一旦群雄長成，空間變小，那些未能成功占位的參賽者，也可能難以避免被擠壓、淘汰甚至被吞食的結果。