这两年科技界最热门的话题就是AI了，而最先得到应用的是万亿级的安防市场。根据GrandViewResearch的调查，全球安防市场年增长率为10.2%，将在2025年达到$167.12Billion(约1万亿人民币)。

　　传统安防领域主要包括监控设备，VMS软件系统，以及安防人员。然而传统安防领域存在几大痛点：1)机器对图像视频的识别度低，主要靠人眼观察分析为主，精确度低，反应速度慢。2)人力安防成本大，特别是在欧美等发达国家，而且安防人员培训成本高，流失率大，造成了安防投入高但效果差等问题。

　　随着AI的成熟，针对这两大痛点，新兴起了三个领域：人脸识别，行为识别，以及安防机器人。无论是中国，还是美国，无论是传统大型公司，还是新崛起的科技新贵，都嗅到了这三个领域中巨大的商机，争先恐后开发AI产品，争取快速的占领这个巨大的市场。

　　目前中美市场格局主要分为5大领域。传统的2个领域：监控设备，视频管理软件领域。新兴的3个领域：人脸识别，行为识别，还有安防机器人。

　　二、监控设备与VMS软件

　　第一个传统领域就是监控视频设备领域。在中国有海康和大华两家巨头公司，在美国有Axis，Cannon等巨头公司。目前的创新主要集中在智能摄像机。现在行业中最多的产品是各种升级版本的安防摄像头，基本只是实现了简单的视频处理功能，比如motiondetection等，这类公司包括Ring(已经被Amazon收购)，Nest，Arlo等。目前能将AI应用在摄像头端的公司非常的少。

　　另一个传统领域就是VMS软件，和视频设备一样，这个领域无论中国还是美国，都被巨头占据。在中国是以东方网力为首，在美国是以MileStone、Salient为首。在这个领域的创新逐渐集中在AI和云服务上面。用AI对视频进行深入的处理，并且将视频的存储和处理逐渐移到Cloud。

　　三、计算机视觉—人脸识别与行为识别

　　AI包括的细分领域很多，其中最热门的就是计算机视觉(CV)和机器人。首先我们先来看看计算机视觉。计算机视觉是指计算机读懂照片和视频中信息的技术。从技术组成上计算机视觉又包括三个方面：数据收集，硬件计算平台，软件算法。

　　1)数据就像是粮食，一个好的算法要想落地，需要海量的数据来训练。很多应用场景落地比较慢的原因就是因为数据量不够大，无法很好的训练算法模型。所以一家CV公司能否获取大量的高质量数据就成为了成功的关键之一。

　　2)硬件计算平台则像是骨骼。因为巨大的数据处理量和算法的复杂度高，对硬件的处理速度要求也就高。特别是在对算法模型的训练阶段，对硬件的处理速度要求最高，往往采用的是GPU。当算法训练完成之后，一部分应用场景可以回归到价格便宜的CPU上使用。现在一些公司也相继推出了专门的AI芯片。

　　3)软件算法就是计算机视觉的灵魂了。得益于深度学习的应用，计算机视觉算法在近些年取得了重大的突破，经典算法有ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)，R-CNN，FastR-CNN，FasterR-CNN，MaskR-CNN。

　　从发展历程上看，计算机视觉经历了从物体识别，人脸识别，以及行为识别的过程。

　　1)物体识别：狭义的物体识别包括从图片中识别物体的种类，比如苹果、杯子等。广义的物体识别还包括文字识别，数字识别等。应用场景包括无人收获店等。

　　2)人脸识别：根据人体特征和人脸特征对人进行识别，应用场景包括对逃犯的抓捕等。

　　3)行为识别：根据人的动作行为和周围物体进行综合判断，比如区分一个人是在打伞避雨，还是在拿着棍棒斗殴等；又比如区分一个人是坐在椅子上思考，还是在荡秋千玩耍等。应用场景比如对犯罪行为的监控。

　　目前人脸识别在中国落地最快。一些计算机视觉分析的软件公司已经成为了独角兽，包括商汤、旷视、和依图等。

　　在美国，因为私密原因，人脸识别目前尚处于不开放的阶段。

　　与人脸识别渐渐形成红海的情况相比，行为识别虽然被人们讨论了很多，简单的跨线探测功能也已经被实现，但存在精确率低，误报率高的问题。真正利用深度学习开发的行为识别应用才刚刚兴起，处于蓝海阶段，这类公司包括中国的皓图智能，美国的UmboComputerVision。

　　四、安防机器人

　　机器人大家都很熟悉了。从Robot(机器人)这个名字在1921年被捷克作家KarelCapek提出到现在已经接近100年。在这100年间，无数的相关科技得到了巨大的发展，而机器人则是大量技术相集合的产物，主要包括Sense(感知)，Understand(理解)，Act(行为)三个方面。

　　近些年机器人逐渐走出了实验室，开始进入了商业领域。在安防领域，机器人的主要应用场景就是用机器人取代安防人员，机器人可以不受环境影响，24小时全天工作，而且工作状态稳定，不需要培训就可以更加精确的完成安防任务，也解决了安防人员流失率高的问题，而随着技术的进一步发展，价格优势也将逐渐展现出来。

　　然而由于中国安防人员工资低，对于安防机器人的需求不如欧美国家，目前在安防机器人领域存在巨大的空白，一些创业公司都处于非常早期的阶段。

　　相较而言，美国安防市场最火热的就是安防机器人的崛起，并且在全球处于领先地位。因为美国市场安防人工成本高昂，但效果很差的问题，用机器人辅助和取代人工安防一直是美国安防的一大痛点。从2009年开始，美国的创业者们已经开始了在安防机器人领域的探索，诞生了如SMP，Gamma2，KnightScope等一些安防机器人的先驱公司，也吸引了很多VC的资金，因为当时技术不成熟，造成了机器人功能不够，造价极高等问题，很多年这些公司无法将产品商用，更无法产生利润。

　　随着最近三年，机器人技术的逐渐成熟，功能逐渐完善，而且产品的造价逐渐降低，从2017开始几家公司逐渐都进入到了商业应用的水平。

　　然而要达到大规模商用，各家公司面临着进一步降低成本的巨大挑战，谁能在保证功能的情况下，先一步降低成本，实现大规模量产，谁将成为下一个独角兽公司。

　　纵观中美两大市场，还缺少的就是可以将传统摄像头监控、移动机器人、后台分析服务器串联起来，打通各个环节，形成IoT结构的公司。目前这个角色由系统集成商担任，系统集成商如JohnsonControl，采购各家产品，为客户订制解决方案，然而由于产品来自各个不同的公司，联通性存在问题。随着技术的进一步积累，相信这个问题也一定会被某家公司解决。

　　五、结语

　　除了安防领域，机器人和计算机视觉还逐渐应用在金融、医疗、智慧城市、智能硬件等各个领域。无论如何，每一次技术的更新，必将诞生一批新的伟大的企业。机器人和计算机视觉的成熟必将造就一批独角兽公司。复星锐正愿意助力于每一位优秀的企业家，共同打造最伟大的企业。