目前，在海外资本市场疲软，全球融资困难的情况下，中国的资本市场却显现出极为活跃的态势。数据显示：截至2016年底，A股涉及安防业务的上市公司共有244家，新三板中的安防类企业也已超过200家。由于市场利好不断，吸引了众多投资商的青睐，在2017年一季度，上述安防板块中相关上市公司超过七成净利润增长率在10%以上。

刚刚过去的2017年，是AI概念极为火爆的一年，人工智能成为2017年最热门的科技词汇。目前国内人工智能的应用热点主要集中在计算机视觉、语音识别和自然语言理解等领域。借助于过去十年通过“平安城市”建设而积累的庞大的视频监控资源，计算机视觉技术天然具备了明确的、可快速落地的应用场景。因此安防将会是人工智能最快产业化、市场化和竞争最激烈的行业应用。

本文试图从过去安防行业十年周期律中分析人工智能时代下的第三个安防十年周期的变革趋势，以及人工智能对安防行业市场竞争格局的影响，供同行们参考。

一、十年周期律再现，安防行业将迎来人工智能时代的巨变

回顾过去20年来国内安防监控行业的发展历程，我们发现，安防行业的发展和社会经济的发展规律极其相似，基本上是以十年为一个周期律。上世纪90年代中期，国内安防市场起步，到2006年是第一个周期。在这个周期中，技术上以模拟技术为代表，产品上主要以黑白/彩色摄像机、磁带录像机、多画面分割器、视频矩阵、显示器等模拟监控产品为主导，在市场上唱主角的以利凌、敏通、松下、索尼、三星、安迅士、PELCO、AD等台湾和海外的安防品牌为主；从2006年开始进入了以数字化视频监控技术为代表的时代，产品上以硬盘录像机、视频编码器、IP摄像机、高清摄像机、网络视频存储等数字化监控产品为主导，而市场的主角则换成了海康、大华、宇视等国内品牌，借助于数字化时代的变革机遇和“平安城市”建设的浪潮，国内安防市场和安防产业得到了飞速的发展，产生了许多重量级的上市企业，有些企业还成为了世界级的安防巨头。同样在这一个变革周期中，原来的国外大牌在国内安防市场的影响力逐渐式微，甚至销声匿迹。截止到2016年底，传统的“平安城市”建设已近尾声，技术与产品的同质化已十分严重，价格竞争成了国内安防巨头们之间最有效的竞争策略，兆示着第二个十年周期的完结。

深度学习和人工智能恰如其分的到来，开启了安防行业第三个十年周期，2017年自然也就成为了第三个变革周期的开局之年。第一个十年周期是模拟监控时代，第二个十年周期是数字化和高清监控时代，第三个十年周期无疑就是人工智能的时代。

二、第三个十年周期的市场变革趋势分析

从前两个十年周期的变革中我们发现，技术和产品上的变革，会同时带来市场需求和竞争格局的巨大变化。

安防行业的第一次变革实现了从模拟到数字技术、产品的变革，仅仅是在传输和存储方面的技术升级，就带来了“平安城市”建设的巨大市场需求和市场竞争格局的重新洗牌，那些曾经不可一世的世界级安防行业巨头在这一轮并非颠覆性的技术升级中几乎全面败退，无可奈何的将行业地位和市场拱手相让于他们曾经不屑一顾的后来者。那么本次人工智能所引领的技术变革必然会给市场需求和竞争格局带来更加巨大甚至颠覆性的改变。

一是市场需求将被重新定义

在上一个十年周期，安防监控市场的应用需求主要围绕“看得清、围得牢、传得到”三个层面展开，以“信息”定义需求，着重于信息(数字视频)采集、传输和存储，从图像质量、监控布点和传输网络三个方面进行升级和优化。随着人工智能技术的应用，需求将围绕“能查询、能分析、能预测”来展开，以“数据”定义需求，着重于数据(人脸、车辆、人体等视频结构化数据)采集和大数据分析、研判和风险预警。安防监控将从信息化、数字化时代迈向数据化时代，才能真正有能力迎接和拥抱安防大数据时代的到来。

其中最明显的是公安大数据应用需求。过去几年，在互联网企业的影响下，各地公安机关纷纷建设所谓的公安大数据平台，把从公安机关掌控的个人身份信息、宾馆登记数据、车辆卡口数据和从互联网企业、移动运营商、银行等获取的数据进行汇总和分析，为公安机关对违法犯罪行为的精准打击提供更广泛的数据支撑。但是由于数据来源的不确定性、数据的有效性、数据本身的真实性和数据获取的非实时性等因素，使得所谓的大数据平台很难发挥出预期的成效。人脸识别、车脸识别、视频结构化等人工智能技术的大规模应用，在很大程度上填补有效数据来源这一空白，使得公安大数据应用不再是“无源之水”、“无米之炊”。

二是市场规模将得到极大的放量

在上一个十年周期的下半段，安防监控市场增长率已成逐年放缓趋势，2012年安防监控市场较2011年增长30%左右，到2106年较2015年增长率不到20%，由于缺乏技术变革和新应用需求的推动，下滑非常明显。人工智能时代的到来，不仅会释放原来未被满足的大量市场需求，更会带来更多、更丰富的新应用需求场景，市场规模将得到极大的放量。预计到2022年，人工智能安防市场的复合增长率将达到40%-50%左右。

除了人工智能本身所需要的算法硬件、软件和大数据平台外，在人工智能技术应用下的监控图像用途、场景、安装地点、安装高度、安装角度和设备指标都将会被重新定义，原有系统将会被重新改造以适应人工智能和大数据的应用需求。另外原来一些不被重视的地点和区域，反而是人工智能和大数据体系下的最佳采集布控点，比如社区、银行、酒吧、宾馆、洗浴中心、超市、停车场库的出入口等，这些地方都要重新布点。有些已经安装有监控设备的地方需要增设补光设施，有些普通摄像机要更换为超低照度摄像机或带有部分前端智能的摄像机，这些都会给整个行业带来很大的市场机会。

人脸识别技术的应用会给一卡通和门禁产业带来一场革命性的巨变，原来的门禁和一卡通主要依靠RFID技术，存在易遗失、易伪造、需要单独制作等弊端，这些恰恰是人脸识别的技术优势。因此人脸识别将大规模替代原来的RFID技术，原有的系统需要大规模的升级改造，从而带来很大的市场空间。

三是市场竞争格局面临重新洗牌的机会

人工智能与传统安防在技术门类上具有本质的差异，且人工智能在技术积累上具有很高的门槛，使得人工智能初创企业可以站在一个新的起点和高度来重新诠释安防产业，获得与传统安防巨头们一次对等竞争的机会。鉴于安防行业巨大市场体量诱惑，必然会吸引更多的非传统安防行业企业借助于人工智能这把利剑杀入到已成三国鼎立之势的安防圈，重构安防行业的竞争格局。

四是将会重新构建良好的安防生态圈

过去的十年既是国内安防产业飞速发展的十年，也是从百花齐放走向少数行业巨头垄断的十年。一个良好的产业和行业生态是产业创新创造和可持续发展的必备基础。然而少数行业巨头利用其在市场渠道和成本的优势，形成了寡头垄断地位，极大地破坏了产业生态，扼杀了产业技术创新创造力，对安防产业的可持续发展极为不利。人工智能时代的到来，不仅动摇了这些巨头们的垄断地位，为重构健康的产业生态成为可能，同时由于人工智能的产业链条比较长，涉及到从基础算法模型、基础硬件、基础产品、行业应用、场景应用、解决方案到应用交付的不同环节，天生就需要不同环节之间的分工协作才能打造出一个完整的产业链。

三、人工智能时代安防行业竞争态势分析

如前所述，在人工智能时代，安防市场竞争格局将会面临一次重新洗牌的机会。目前除了传统的安防企业外，还有像百度等互联网企业，华为等网络通信设备制造商，以及依图、旷视、商汤等专门从事人工智能技术研究的创业团队都借助这次机会强势进入安防产业。这些竞争者分别有哪些竞争优势和劣势，在未来的市场格局中会处于怎样的地位呢？

业界普遍认为人工智能在技术层面的竞争决定于三个要素：算法、算力和数据资源，其中算法是核心，尤其是具有完全自主的深度学习原创算法，决定了团队能走多远，是否具有持续领先力。其次是算力，包含两个层面：一是是否具备强大的深度学习运算平台，决定了利用深度学习进行算法模型迭代的速度；二是算法模型与硬件的适配能力，在同等硬件条件下的运算能力，决定了产品的稳定性和大规模部署和运行成本上的可用性；再就是用于算法模型训练的数据来源，也在很大程度上决定算法模型迭代的速度。

目前国内只有极少数的企业或团队掌握深度学习的原创技术，多数是利用开源算法或从国外带回来的一些技术进行针对性的模型训练，而更多的则是自己不做任何的算法模型，拿第三方提供的SDK进行产品封装。因此，在技术层面上，专业的人工智能算法团队将更具备优势，虽然在短时间内还摸不清安防行业的套路，无法立刻适应安防市场的打法，但随着市场用户对算法精度和运算能力的要求越来越苛刻，其后发优势将会越来越明显。也有人会说深度学习的本质是数据，谁掌握了数据资源，谁就会在未来领先，但安防行业的数据所有权是业主的，既不是运营商的，也不是集成商的，更不是产品商的。况且，数据只是材料，没有对数据的加工能力，拥有再多的数据也不会产生好的算法模型。现在有些算法团队所掌握的神经网络已经达到上千层，拥有庞大的超算平台，这些技术层面的优势不是短时间可以超越的。

在市场竞争上，除了技术层面的竞争，还有品牌知名度、市场销售渠道、现场技术服务和项目交付等因素。在这一个竞争层面上，传统安防企业有着明显的优势，是互联网企业和专业的人工智能企业所无法比拟的。他们有着良好的用户关系，更容易理解用户的想法，更容易向用户灌输自己的产品和理念，更有很强的项目落地能力。对于用户来讲，往往分不清人工智能和监控的区别，简单地认为不过是传统安防监控的升级版，觉得由传统的安防企业来做更省事。

传统安防企业的另一个更重要的竞争优势是产品硬件化、平台化能力，特别是摄像机等前端产品的优势——把人工智能算法快速前移到摄像机端。但是，由于现有的算法还远不能满足用户的需求，远不能支撑越来越苛刻的应用需求和复杂的应用场景，人脸识别算法模型还需要不断的迭代和优化，甚至在未来还有重大突破性的可能，现在固化在前端的算法无法迭代升级，未来必然会遭到淘汰，这也是“吃螃蟹”的代价。虽然边缘计算+云端计算是未来人工智能发展的必然趋势，但在算法还远没有完全成熟的时候，勉强的固化和边缘化仅仅是一种初期的尝试。目前，专业的人工智能算法团队也已经深刻的认识到边缘计算在未来的重要性，也在开发生产前端人工智能摄像机或提供前端算法，甚至在积极布局AI专用芯片，以期在未来的竞争中占据有利地位。

未来的市场竞争中，传统安防企业会依赖其“地头力”先拔头筹，落地一些前期的试点项目，从而达到了教育和培训市场的效果，为人工智能在安防行业的全面开花落地奠定良好的市场基础，这也是作为上一个十年周期的得利者为安防行业下一个十年周期做出的应有贡献。随着应用场景不断丰富和用户需求的不断变化，市场对人工智能期望值的不断提高，算法企业的优势会得到更充分的发挥，通过构建合作共赢的人工智能+安防生态链或产业投资并购等资本运作，可以有效弥补其在安防行业的不足，在未来竞争中占据着十分重要的地位。

另外，互联网企业借助于其在互联网入口和大数据资源方面的优势，在人工智能公共安全云服务方面会有很强的竞争优势。网络通信设备企业借助于其在数据通信、数据存储和处理方面的优势，会给公安、金融等高端安防用户带来更加全面的解决方案，在未来的竞争中必将会占据一席之地。

未来已来，但未来路更远，愿中国安防行业在人工智能+安防的产业浪潮中继续领先世界，造福全人类。