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AI前端攝像頭未來總量將突破10000億臺
時間:2019-12-25 15:03來源::每日安全資訊

近年來,全球公共安全形勢依然嚴峻,全球安防行業快速增長,智能安防場景落地速度也在加快。目前,全球智能安防市場保持著15%的年均增長率,預計今年全球安防產業總產值將達到3600億美元,其中我國安防產業總產值將達到1200億美元,約占全球的33%。考慮AI帶來的增量后,AI有望給2019-2025年的市場帶來20%左右的增量,打開行業長期成長空間。

  AI前端已占近70%的市場

  目前,雖然全球安全局勢穩定,但恐怖主義、暴力襲擊等頻發的安全威脅事件,也激發著市場對安防的持續需求。

  由于市場需求的推動,AI前端發展勢頭強勁。近兩年,許多城市新建社會治安動態監控系統和電子警察系統也都采用了AI前端攝像機,如上海、深圳等城市的平安城市、雪亮工程建設等,都在大面積部署AI前端攝像機。存量視頻監控系統改造升級,AI前端攝像機也成為首選。可以說,AI前端攝像機應用已經迎來市場井噴。目前,AI前端攝像機已經占到視頻監控智能化應用近70%的市場,呈現出誘人的前景。

  在歐美發達國家,民用安防占了70%多的市場,而國內才8%,特別是家庭安防市場,超過 50%以上的家庭還沒有安裝攝像機。AI前端攝像頭未來市場潛力巨大。

  與國外相比,我國的家庭安防市場仍處于發展階段,即便我國已經是世界安防大國,但特定的環境,使得我們在民用領域仍有很長的路要走:場景如何構建,應用如何設計,技術如何發揮功效,生態如何健康發展等,都還需要時間逐一驗證。

  AI,讓監控攝像機擁有“最強大腦”

  監控攝像機作為視頻采集設備,猶如監控系統的“眼睛”,擔當著十分重要的角色。

  過去,攝像機這只“眼睛”只需不眨眼地看,是不需要“思考”的。拍攝的視頻圖像存儲到后臺,需要時,可以調取出來一幀幀查看。后來有了智能分析技術,可以通過后臺存儲系統的智能分析系統,來檢索有價值的圖像信息。

  其實,市面上絕大部分智能前端還停留在把簡單視頻分析算法集成到前端設備的階段,這樣的智能前端由于硬件性能的限制,并且在實際使用中智能分析結果易受環境干擾,準確率不高,使應用效果大打折扣。

  隨著技術的發展和應用需求的變化,視頻監控智能分析開始“前移”,也就是從后端移向前端。尤其是AI技術的成熟應用,開啟了監控攝像機發展的新紀元,加速了智能前端的普及應用。由于AI的賦能,攝像機具備了“大腦”,成為“會思考”的“聰明”的攝像機。

  AI+安防主要包括“視頻+AI”、“數據+AI”、“視頻+數據+AI”。“視頻+AI”也就是業界所說的前端AI。

  AI前端應用的主要特征如下:

  人體分析:人臉識別、體態識別、人體特征提取等;

  圖像分析:視頻質量診斷、視頻摘要分析等;

  車輛分析:車牌識別、車輛識別、車輛特征提取等;

  行為分析:目標跟蹤監測、異常行為分析等。

  相關數據表明,前端智能在未來二十年內將實現100倍的增長,基于前端智能的監控攝像機市場總量將有可能突破10000億臺。因此AI前端正在引爆智能視頻監控的全新市場。

  目前,海康威視、大華股份、商湯、科達、宇視、天地偉業、曠視、云從、云天勵飛等多家安防、AI企業都推出了前端AI方案,為攝像機裝配“最強大腦”。視頻監控前端智能化已經成為安防行業的發展趨勢。

   AI產品占據安防市場主流還需要10年?

  AI前端攝像機市場將迎來井噴,那么,以AI攝像機為代表的AI+安防產品多久以后能夠占據市場主流(占市場份額過半)?相對于人工智能企業對于AI落地應用速度的樂觀態度,深耕安防的業內人士給出了相對謹慎的答案——10年。

  AI+安防目前屬于金字塔頂部的高端業務,現在使用方大部分為國家公安投資項目,而且不會一下大量鋪開業務,而是隨著產品折舊而不斷迭代的過程。

  至于在應用效果能夠滿足需求,但成本降至目前1/4-1/3的情況下,AI+安防產品才能夠快速占據市場主流。安防AI化的趨勢可以類比安防IP化的潮流趨勢,從2005年左右業內就開始設計IP方案,但是到了前兩年大家才普遍接受全面IP化;而安防AI化的全面鋪開也需要這么長時間。

  大約在2012-2014年期間,市面上的各大安防攝像頭經歷過一段非常激烈的高速迭代過程,以攝像機傳感器為首的硬件產品大概4-5個月就開始一輪新方案的迭代,上一代成本10美元、下一代成本5美元,產業競爭相當激烈。最近的攝像頭迭代速度已經慢下來了,大約一年到一年半迭代一輪。

  有人認為,如今各類AI與AI芯片企業的崛起,將會催化產業升級迭代,但是難以對格局產生重大沖擊。現在攝像機市場廠家高速收斂,真正能在AI起波瀾的不超過10家,而各家為了保持市場競爭力,都在紛紛投入相關研發,不落人后。

  AI安防舞臺,同臺競技

  早年間,受制于傳統的圖像識別與圖像處理算法的制約,安防AI化的推進腳步十分緩慢,識別準確率低、環境適應性差、識別種類少等問題一直困擾著各類安防企業——直至這一輪深度學習的AI浪潮襲來。

  在AI+安防的大舞臺上,傳統安防巨頭與人工智能新秀同臺競技,各自都在積極擁抱人工智能對于安防產業帶來的絕好機會。而新興人工智能創企則需要在占據技術優勢的時候快速撲向市場、占領份額,并且在保持技術優勢的同時進一步關注產品落地、工程交付。

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