513
过去十几年，安防市场被头部厂商稳稳占据着最大的市场份额与核心的技术体系。这是从模拟到数字巨变的十几年，也是传统安防企业依托视频编解码技术积累，不断铺量，滚雪球般拿下绝对优势地位的一个时代。
汹涌而来的智慧物联趋势，打破了安防市场的固有格局。安防巨头急急褪下“安防”标签，驶向更为广阔的智能化蓝海，新的巨头华为、百度、阿里全面切入，AI四小龙搅起新的水花，一切都预示着一个新时代的开启：安防赛道升维，正在从最基本的安全防范，向规范管理、辅助经营决策升级；正在从单一的数据感知，向多重感知和整体业务分析的重要抓手，逐步升维。
在这个重要的转型期，安防市场却并不平静。贸易摩擦、实体清单、安防芯片暴涨……并且继2020年雪亮工程建设收官之后，安防产业其实才真正进入实战应用中，去哪里找到下一个千亿级的市场？安防产业正在亲历一场从技术到商业模式、从产品布局到产业格局、从个体浮沉到行业命运的剧变。
<与非网>深度对话Gartner、Omdia两大分析机构，通过数据、趋势、业务模式等分析，全维度探寻升维变革中安防产业的新趋势、新动力。
安防赛道升维，哪些新趋势、新方向？
在AIoT驱动下，安防赛道升维体现出哪些新趋势和看点？市场需求、产业生态又完成了哪些重大蜕变？
Omdia亚太区高级分析师朱文智(Tommy Zhu)认为，安防智能化在持续从中心端/云端向前端迁移，前端摄像机智能化不断提高。Omdia估计，2020年全球范围内前端智能化渗透率达16%，预计到2025年将达64%。
从技术发展来看，以往多路视频流分析往往在后端/中心端做集中处理，但近几年，由于前端AI芯片成本大幅下降、算力显著提升，复杂的视频处理也可以在前端进行，这样可以有效降低中心端负载，带宽限制也大大降低了。
从需求来看，AI落地比重将从政府向企业和民用转移，以往政府端由于雪亮工程等平安建设，对于AI提升办案和执法效率的需求也不断提升，现在十四五规划明确了推动产业数字化进程，智慧安防有望继续在企业端大规模落地，为企业降本增效提供支持。
Gartner高级研究总监相斌斌则从物理安全（physical security）角度分析了安防市场未来的方向。在她看来主要有两大方向，第一是解决方案更为集成，把原有的一些不同类型的物理安全手段全部整合在一起，与多种物理安全系统、其他物联网节点和平台系统进行集成，从孤立的安全点解决方案扩展到业务需求，形成整体化的解决方案。第二则是安防预测机制的改变，从原来的事后追溯，向实时的、甚至可预测的机制变化，通过叠加AI视频分析类工具，提升实时、智能化水平。
在这样的趋势下，整个市场生态也在发生变化。机器视觉、视频分析、图像识别等厂商，逐渐进入安防领域，成为比较主流的一个分支。这一方面是技术的演进在推进，另外一方面源于需求侧的驱动力。
相斌斌谈到，边缘AI很突出的一个优势在于可以实时发现、分析问题，从而无需对视频/图像进行存储，甚至可以通过机器视觉技术隐蔽用户的一些物理特征或特定场所，只是去分析其规模和模式，从而很好地保护了数据隐私。整体而言，她认为这些新的挑战正在重新定义物理安全体系结构，产品路线图向集成化、以分析为中心和基于需求的方法进行根本转变。
安防≠监控，实用场景见真章
传统摄像头被开发出更大的潜力，超越传统安防时代单一的监控职责，“安防=监控”这一刻板印象被逐渐打破。摄像头所具备的巨大潜力，已经远远超过了传统安防时代的威慑作用，而是成为智慧城市/商业/工业/农业等构建过程中，最重要的感知维度。但更重要的是，当安防系统成为整个AIoT系统中的一个分支时，它就参与到了整体的管理、运营和决策中。这也意味着，智慧安防真正摆脱了单一场景，通过与各行各业的深度结合，走入更为广阔的“场景化”时代。
相斌斌谈到，安防最主流的视频应用中，视频分析功能正在打破“安防＝监控”的刻板印象，因为它可以在摄像头端侧实时进行处理和分析，或者在边缘侧进行分析处理，只有最必需的数据才会传到云端。此外，她认为仅在安全防御级别很高的场景中，比如与公共安全相关的特殊领域，才需要去匹配人脸识别技术、监控技术、视频技术等，达到更好的安全防御效果。而大部分场景中，可能并不需要采集人的五官特征，仅需要区分是人、物体或其他，通过这种粗线条的分析，既规避了对隐私数据的介入，同时从成本上，由于不需要大量的回传，对网络传输成本也是很大的消减。
相斌斌以机场这个安全要求很高的场景谈到，如何去进行高安防级别的识别、判断？其实是需要多维、多节点的联动实现的。假设对一个恐怖分子携带危险品进行识别和防御的场景，首先可通过化学传感器探测，一旦触发探测机制，可协调视频监控，匹配名单数据库捕获图像进行面部识别比较。同时可以结合定位信息，自动派警给距离最近的警察，形成探测、识别、报警、派警的闭环。
“大部分技术的演进，基本上都在向如何规避隐私和过于个性化的识别去发展，网络存储、视频存储技术也是如此。要实现智能化，AI只是其中一个实现手段，一定需要连接性、协作性、开放性等全方位的智能化都做到的前提下，才可以实现场景化的智能”，相斌斌表示，“大众之所以对人脸识别有顾虑，主要是隐私方面的担忧。通过这种多终端、多节点的联动，可以实现只在必须的情况下采取调用、才会捕捉个性化人脸特征的功能。不管是效率、实用性还是隐私保护方面，都会得到提升。”
根据Omdia数据，中国智能视频监控及相关基础设施市场规模，在2020年比上一年增长了6.4%，而全球市场增速仅为2.2%。中国市场在疫情之下增长仍然稳健，这主要归功于热成像人体测温系统的热销。但排除人体热成像测温系统的销售贡献后，市场下降0.8%。中国市场目前占全球市场近50%的份额。2020年在疫情和雪亮工程收官的共同影响下，政府投资有所收缩。
在这一特殊发展节点之时，智慧安防何去何从？朱文智谈到，过去几年推动中国市场增长的主要因素是政府投资，尽管2020年是雪亮工程的收官之年，但政府对于公共安全投入的大方向保持不变，在十四五期间仍会坚持建设更高水平的平安中国。除此之外，中国的万亿级规模的新基建计划和数字中国战略，有望进一步推动智能视频监控在公共部门和私营部门的需求。
除此之外，他认为未来只要是有减少人力成本和效率提升需求的行业，对智慧安防来说，都是很好的落地场景。比如商超零售的商业智能(Business Intelligence)和货架管理、工业制造业的合规操作和质量监测、道路交通的管控和优化、农田水利等的环境监测。
“危”“机”相生，碎片深耕
中美地缘政治影响下，中国高科技企业受到波及，安防领域包括头部企业等多家厂商被列入实体清单。2021年开年以来，美国联邦通信委员会FCC又在酝酿新的法案以进一步制裁中国厂商在美的商业活动。
朱文智表示，美方禁令对中国厂商影响比较大的还是在美国市场，当然不排除一些盟友看到美方立场，会因此受到一些影响，但目前看来影响毕竟有限。他认为，对于中国的安防厂商，为了保证供应链安全，国产替代化进程会进一步加快，这对于建立中国自己的产业生态也有正面促进的作用。
“地缘政治的影响，短期内难以规避，拓展现有的home market、在原有的市场继续深耕，是务实的选择”，相斌斌表示。
深耕主要有两条路，一是基于原有客户基础继续深入，虽然硬件基础设施通过雪亮工程的推进，覆盖率已经比较高了，但是如何在软件侧，通过叠加AI的能力，可以补齐原有的功能或市场空白。
物理安全和网络安全的边界在逐渐模糊。例如城市摄像头一般都会安装在一根杆上，杆下通常会有网口，便于测试检修或升级摄像头。但是这个网口一旦被恶意接入，很有可能就会威胁到整个安防系统。相斌斌表示，就是这些细枝末节、可能是盲点的领域，对厂商来说其实是可以深耕的方向，在这些场景下，叠加AI、安全类的方案，去把这个市场做大。
另外一条路就是做宽，即拓宽到更多应用场景中。相斌斌说，视频需求其实越来越高，甚至可能不是以传统摄像头的方式，这就给嵌入式视觉或其他视频技术带来了新机会，部署到不同需求的场景。随着技术的提升，可以扩展的场景也越来越多，对于传统的视频厂商来说，也可以拓展更宽泛的解决方案。
从某种程度上，外部压力可能会成为好事。原来看重硬件出货量，不断拓展市场，大多数是重复需求去铺量，对于厂商来说，可能并没有太多的动力或危机意识去深耕。但是当硬件铺量遇到壁垒后，反而可能会倒逼厂商做深耕，当具备了深耕能力之后，都会成为有用的积累。另外，相斌斌谈到，对于AI厂商来说，还有一个有利因素，就是通过前面几年打下的数据基础，用来训练算法的话，会更为高效。
写在最后
安防行业暗流涌动的背后，是一次新机遇的开启。
以手机市场做类比，最初就是卖硬件、卖手机，当手机有了更多的功能，实现了智能化之后，手机才作为一个平台，真正开始为用户提供更多的服务。这是IT应用发展的基本规律，安防市场也是类似，经历了硬件铺量和建设阶段，安防产业的智能化才刚刚开始，更大的价值空间有待发掘。
AI 的落地将继续拓展安防空间：一方面，智能安防系统的价格高于传统安防系统，更新换代将带来庞大的市场空间；另一方面，AI提升了效率，拓宽了应用场景。其本身的价值需要落地场景来体现，从硬件走向软件和数据结合的价值上移过程才刚刚开始。
这是市场自然演进的阶段，也是安防赛道实现升维变革的必然过程。对产业来说，精细化深耕、拓宽至更多场景，原有的安防解决方案会更完善；对生态来说，也进入更良性的发展周期，产业链各环节的界限逐渐模糊，产业生态将走向多元、开放。
欲查看更多“智慧安防”相关内容，请点击查看本期《与非智慧安防主题月》。
