人工智能技術作為一個降本增效工具去賦能傳統行業，其中安防行業在政策和技術的雙輪驅動下成為人工智能的首要著陸場。為什么人工智能優先在安防行業落地？安防對人工智能的需求是如何驅動整個產業鏈條的？而“安防行業”和“人工智能技術”的內涵外延如何設定？以及在人工智能新技術的驅動下，傳統安防行業如何做應對？借助新技術起來的人工智能算法初創企業有機會成長為多大的企業？這些疑問的量化解答對于參與變局的企業都有意義，對于技術買單者政府也有參考價值，甚至對于第三方的投資者、媒體等都能給予有參考意義的信息。 此次研究億歐智庫采取了“桌面研究”+“企業/專家訪談”兩種方式，試圖通過“是什么”、“為什么”、“怎么辦”的敘述順序去力求清楚闡述“人工智能技術”和“安防行業”碰撞的過去、現在和未來的發展脈絡。 下文選取了報告中的部分內容進行呈現，欲了解更多，歡迎下載原版報告并進行閱讀。如報告內容有不準確、不完善之處，歡迎讀者批評指正。 一、綜述篇：范圍界定、需求； 億歐智庫此次研究討論的“安防”更多是指針對社會安全事件下的恐怖襲擊事件和經濟安全事件的安全防范，即針對社會治安的安全防范，屬于相對狹義的安防范圍定義范疇。億歐智庫此次研究談論的“AI”更多是指計算機視覺識別技術，它將視頻監控數據結構化成以人、車、物為主體的屬性信息。 社會經濟進入轉型階段，原本穩定的社會關系變得復雜。資源的市場化配置造成人口流動和就業分布以及城市、農村格局等一系列變化，導致社會管理的難度加大和各種矛盾沖突的表面化，客觀上為犯罪活動提供了更多的機遇。 面對城市這樣一個龐大的復雜系統，如果想要做到信息的實時發布、監控、分析和智能化管理，以確保整個系統的決策、命令能夠穩妥迅速地傳達執行并反饋，高度集成的可視化終端必不可少。裝載在城市各個角落的視頻監控系統是城市管理系統的重要組成部分。 隨著監控點位的驟增，遍布大街小巷的監控攝像頭每時每刻產生的視頻數據也在爆炸式增長，過去簡單利用人海戰術進行檢索和分析已經很難滿足新時代的安防工作需求。為此行業相關人士寄希望于AI的強大的算力和數據表達能力。 二、技術篇：AI如何驅動安防行業變革； 智能安防并非新邏輯，實際上海康、大華等行業龍頭從2006年就開始布局智能安防產品，從這個時候開始安防行業就向著智能化發展，但一直不能有令人滿意的突破。從“智能”到“人工智能”，后者解決了過去安防得不到普及的問題，使之“識別準確率提高”、“設備環境適應性提升”、“識別種類增多”。 歸根結底，AI賦能安防就是借助計算機視覺識別技術解決海量視頻監控數據得不到很好利用的問題。海量數據到信息到情報再到洞察，中間需要層層的數據價值提煉，而計算機視覺識別技術就能很好地將“看到”的東西結構化成以“人”、“車”、“物”為主體的屬性信息。 從“智能”到“人工智能”，是“數據資源”、“核心算法”、“計算力”三大基本要素起主導作用。 1.數據資源：連接的設備量在增加，數據量在增加； 2.核心算法：深度學習擁有強大的數據表達能力； 相比傳統機器學習，深度學習可以：1）適應足夠多的環境和場景。深度學習在訓練模型參數的階段使用了海量數據，相比傳統機器學習方法，包含了足夠多的場景，并且直接建立從數據到信息的映射，對約束條件的依賴較少，即深度學習的產品可以應用到更廣泛的環境當中；2）識別種類更豐富。理論上只要有足夠多的樣本進行訓練，深度學習能夠實現比較精準的目標分類識別，自主特征識別的特點又讓深度學習特別適用于抽象、復雜的關于人的特征、行為的分析領域。 3.計算力的成熟使得深度學習強大的數據表達能力得以體現； 三、行業篇：應用場景、產品、產業鏈變化； 1.AI+視頻監控的四種應用場景； 以及具體場景下公司案例。AI+視頻監控產品、解決方案億歐智庫有史以來最全盤點，歡迎下載報告進行查看。 2.視頻監控產業鏈； 以及視頻監控產業鏈的變化，歡迎下載報告進行查看。 四、趨勢篇：行業未來趨勢判斷； 1.安防行業趨勢： 1）民用市場逐漸成為安防熱點，發展潛力大； 2）中國安防行業市場規模持續穩定增長； 3）強調網絡安全可能為視頻監控設備商帶來獲利。 2.AI+安防行業趨勢； 1）智能化的基礎，高清替代標清仍在繼續； 2）前端價值大幅提高； 3）人工智能時代，場景數據為王； 4）上下游均開始涉足算法領域，中間層的純算法提供商將面臨挑戰； 5）AI還能縱向復制，移動化工具來補充視頻監控系統的不足； 6）AI能力橫向復制，賦能領域不局限于安防市場。 五、附錄8家企業案例； 億歐智庫通過本文僅對報告進行了部分內容的呈現，更多內容可下載原版報告，全面了解本報告研究分析內容。下載鏈接：http://img1.iyiou.com/ThinkTank/2017/HowAIBoostsUpSecurityIndustryV3.pdf