隨著我國城鎮化建設的持續推進，以及政府對平安城市、智慧城市建設及改造的重視，各行業對視頻監控及視頻應用的需求進一步提升，視頻監控行業市場的規模將保持快速增長。

智能攝像機等終端產品成為多功能的智能感知設備，不僅是在治安防控的可視化管理和交通等領域，智能的創新應用在各個行業和各個建設部門共享數據的融合應用中，都會帶來更多的市場機會。

借力物聯網技術 智能化監控融入安防

據了解，我國城市監控攝像頭數量與發達國家相比，以每千人擁有的監控數量作為指標，目前我國攝像頭密度最高的北京市每千人擁有攝像頭數量也只在60個，僅僅相當于英國平均水平的80%，美國的60%，而在二、三線城市攝像頭覆蓋率更低，就攝像頭密度而言，遠遠低于每千人10個。因此，無論是從拉平與國外的差距方面，還是彌補國內不同發展程度地域間的差距方面，安防監控行業還具有一定的市場空間。

視頻安防監控是智能安防的核心系統。從使用者的角度看，能夠通過智能化解決方案代替人工完成某種工作，即為人工智能，而其后臺集成了大數據、目標檢測、目標跟蹤、信息提取等技術。如人臉智能分析、車輛智能分析等智能化應用可以大大降低相應人員的工作強度。基于此，智能化技術給安防行業帶來了新的挑戰，也賦予這個行業新的機遇。監控終端隨著智能技術的深入將掀起新一輪的AI風潮。

智能化從提升業務效率、轉化業務價值兩方面為安防行業帶來了根本性的變化。一是提升感官體驗，例如透霧、視頻增強、防抖等智能技術，使得視頻效果更具有應用價值和效果；二是提升系統可用性，例如視頻質量診斷，解決了海量攝像頭管理難度；三是提升監控效率，例如自動檢測、自動跟蹤、濃縮萃取技術可以大大提升監控效率，變被動監控為主動監控。

基于智能化技術的重要性以及安防監控未來的巨大發展空間，國內多家安防企業紛紛參與到智能化監控領域。大華股份以視頻為核心持續投入，包括AI、大數據、云計算、底層的視頻編解碼技術、音頻編解碼技術等，實現了基于深度學習技術的人臉識別、視頻結構化、異常行為分析等智慧物聯解決方案。

大華股份推出的新一代人工智能“睿智”視頻結構化服務器，采用深度學習技術和人工智能算法架構，能對視頻中的目標(主要是人、機動車、非機動車)進行檢測與識別，對目標進行分類，通過各種模式識別算法對目標的附屬屬性信息進行檢測識別和結構化提取，充分挖掘視頻數據中的有用信息。

各大芯片商相繼推出了能夠加載機器學習算法的智能芯片，解決了前端設備智能化的硬件瓶頸。同時，各類人工智能算法的成熟也解決了對軟件的智能化需求。

同樣深耕于視頻監控領域，海康威視是以視頻為核心的物聯網解決方案提供商，為全球提供安防、可視化管理和大數據服務。海康威視擁有視音頻編解碼、視頻圖像處理、視音頻數據存儲等核心技術，及云計算、大數據、深度學習等前瞻技術，針對公安、交通、司法、文教衛生、金融、能源和智能樓宇等眾多行業提供專業的細分產品、IVM智能可視化管理解決方案和大數據服務。

在物聯網領域也進行了有益的嘗試，比如通過在IPC中集成一些物聯網信息采集模塊，給用戶提供更多的價值。2016年3月，宇視科技提出“可視智慧物聯”的大目標，目前已經在芯片、算法、架構、產品四大層面取得全面突破，毫無疑問將會在機器視覺、智能方向取得大發展，而這是最重要的產品方向之一。

實現數據共享 行業需打破壁壘

智能監控不同于傳統的監控系統，僅僅是解決監控覆蓋率已不能滿足行業需求。安防行業未來的壁壘將不僅在設備，不僅在算法，更是在大數據積累以及對用戶需求的理解和響應上，有可能催生行業洗牌，形成新的市場格局。

我國安防行業一直注重硬件生產，在安防軟件領域投入的力度一直較為欠缺，造成了我國安防行業一直以來都是靠硬件產品銷售來獲取利潤。因此，調整全行業的收入結構，大力開發軟件以及運營服務，也具有一定的市場空間。

安防行業的產品同質化傾向越來越明顯，一些安防廠商所推出的產品抄襲痕跡明顯，獨立創新能力較差。因此，加大知識產權保護力度，保護原始創新，需要政策方面能夠給予一些支持。

另外，數據共享方面也存在瓶頸，部分設備重復建設，存在一些政策性浪費、政策性能耗。當前由于政策性原因，政府部門之間數據依然無法實現完全共享，這就造成了一些設備的重復性建設。因此需要從頂層打破政策壁壘，實現數據的共享共用。

值得注意的是，安防行業的核心問題仍是安全性。如果單純從暴露出的問題而言，安防廠商共同面臨的仍是安全問題。有兩點值得注意：第一，它不是某個設備、某個廠家的問題，而是所有廠家都要面臨的問題；第二，不能靜態看問題，因為技術與漏洞也在不斷變化，目前的技術無法百分百防范未來發生的問題，我們只有不斷地進行嚴謹的測試與創新來提升產品的安全性。

傳統安防較少從IT和網絡產品可靠性的思維做減法，即好中選優，而是在以家電類產品的堪用思維在做加法。僅從市場接受角度而言，兩個方向沒有絕對優劣之分，但對于安全的神圣和嚴肅性而言，企業要堅持從前一方向進行探索。

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