过去十几年,安防市场被头部厂商稳稳占据着最大的市场份额与核心的技术体系。这是从模拟到数字巨变的十几年,也是传统安防企业依托视频编解码技术积累,不断铺量,滚雪球般拿下绝对优势地位的一个时代。

 

汹涌而来的智慧物联趋势,打破了安防市场的固有格局。安防巨头急急褪下“安防”标签,驶向更为广阔的智能化蓝海,新的巨头华为、百度、阿里全面切入,AI四小龙搅起新的水花,一切都预示着一个新时代的开启:安防赛道升维,正在从最基本的安全防范,向规范管理、辅助经营决策升级;正在从单一的数据感知,向多重感知和整体业务分析的重要抓手,逐步升维。

 

在这个重要的转型期,安防市场却并不平静。贸易摩擦、实体清单、安防芯片暴涨……并且继2020年雪亮工程建设收官之后,安防产业其实才真正进入实战应用中,去哪里找到下一个千亿级的市场?安防产业正在亲历一场从技术到商业模式、从产品布局到产业格局、从个体浮沉到行业命运的剧变。

 

<与非网>深度对话Gartner、Omdia两大分析机构,通过数据、趋势、业务模式等分析,全维度探寻升维变革中安防产业的新趋势、新动力。


安防赛道升维,哪些新趋势、新方向?

 

在AIoT驱动下,安防赛道升维体现出哪些新趋势和看点?市场需求、产业生态又完成了哪些重大蜕变?

 

Omdia亚太区高级分析师朱文智(Tommy Zhu)认为,安防智能化在持续从中心端/云端向前端迁移,前端摄像机智能化不断提高。Omdia估计,2020年全球范围内前端智能化渗透率达16%,预计到2025年将达64%。

 

从技术发展来看,以往多路视频流分析往往在后端/中心端做集中处理,但近几年,由于前端AI芯片成本大幅下降、算力显著提升,复杂的视频处理也可以在前端进行,这样可以有效降低中心端负载,带宽限制也大大降低了。

 

从需求来看,AI落地比重将从政府向企业和民用转移,以往政府端由于雪亮工程等平安建设,对于AI提升办案和执法效率的需求也不断提升,现在十四五规划明确了推动产业数字化进程,智慧安防有望继续在企业端大规模落地,为企业降本增效提供支持。

 

Gartner高级研究总监相斌斌则从物理安全(physical security)角度分析了安防市场未来的方向。在她看来主要有两大方向,第一是解决方案更为集成,把原有的一些不同类型的物理安全手段全部整合在一起,与多种物理安全系统、其他物联网节点和平台系统进行集成,从孤立的安全点解决方案扩展到业务需求,形成整体化的解决方案。第二则是安防预测机制的改变,从原来的事后追溯,向实时的、甚至可预测的机制变化,通过叠加AI视频分析类工具,提升实时、智能化水平。

 

在这样的趋势下,整个市场生态也在发生变化。机器视觉、视频分析、图像识别等厂商,逐渐进入安防领域,成为比较主流的一个分支。这一方面是技术的演进在推进,另外一方面源于需求侧的驱动力。

 

相斌斌谈到,边缘AI很突出的一个优势在于可以实时发现、分析问题,从而无需对视频/图像进行存储,甚至可以通过机器视觉技术隐蔽用户的一些物理特征或特定场所,只是去分析其规模和模式,从而很好地保护了数据隐私。整体而言,她认为这些新的挑战正在重新定义物理安全体系结构,产品路线图向集成化、以分析为中心和基于需求的方法进行根本转变。


安防≠监控,实用场景见真章

 

传统摄像头被开发出更大的潜力,超越传统安防时代单一的监控职责,“安防=监控”这一刻板印象被逐渐打破。摄像头所具备的巨大潜力,已经远远超过了传统安防时代的威慑作用,而是成为智慧城市/商业/工业/农业等构建过程中,最重要的感知维度。但更重要的是,当安防系统成为整个AIoT系统中的一个分支时,它就参与到了整体的管理、运营和决策中。这也意味着,智慧安防真正摆脱了单一场景,通过与各行各业的深度结合,走入更为广阔的“场景化”时代。

 

相斌斌谈到,安防最主流的视频应用中,视频分析功能正在打破“安防=监控”的刻板印象,因为它可以在摄像头端侧实时进行处理和分析,或者在边缘侧进行分析处理,只有最必需的数据才会传到云端。此外,她认为仅在安全防御级别很高的场景中,比如与公共安全相关的特殊领域,才需要去匹配人脸识别技术、监控技术、视频技术等,达到更好的安全防御效果。而大部分场景中,可能并不需要采集人的五官特征,仅需要区分是人、物体或其他,通过这种粗线条的分析,既规避了对隐私数据的介入,同时从成本上,由于不需要大量的回传,对网络传输成本也是很大的消减。

 

相斌斌以机场这个安全要求很高的场景谈到,如何去进行高安防级别的识别、判断?其实是需要多维、多节点的联动实现的。假设对一个恐怖分子携带危险品进行识别和防御的场景,首先可通过化学传感器探测,一旦触发探测机制,可协调视频监控,匹配名单数据库捕获图像进行面部识别比较。同时可以结合定位信息,自动派警给距离最近的警察,形成探测、识别、报警、派警的闭环。

 

“大部分技术的演进,基本上都在向如何规避隐私和过于个性化的识别去发展,网络存储、视频存储技术也是如此。要实现智能化,AI只是其中一个实现手段,一定需要连接性、协作性、开放性等全方位的智能化都做到的前提下,才可以实现场景化的智能”,相斌斌表示,“大众之所以对人脸识别有顾虑,主要是隐私方面的担忧。通过这种多终端、多节点的联动,可以实现只在必须的情况下采取调用、才会捕捉个性化人脸特征的功能。不管是效率、实用性还是隐私保护方面,都会得到提升。”

 

根据Omdia数据,中国智能视频监控及相关基础设施市场规模,在2020年比上一年增长了6.4%,而全球市场增速仅为2.2%。中国市场在疫情之下增长仍然稳健,这主要归功于热成像人体测温系统的热销。但排除人体热成像测温系统的销售贡献后,市场下降0.8%。中国市场目前占全球市场近50%的份额。2020年在疫情和雪亮工程收官的共同影响下,政府投资有所收缩。

 

在这一特殊发展节点之时,智慧安防何去何从?朱文智谈到,过去几年推动中国市场增长的主要因素是政府投资,尽管2020年是雪亮工程的收官之年,但政府对于公共安全投入的大方向保持不变,在十四五期间仍会坚持建设更高水平的平安中国。除此之外,中国的万亿级规模的新基建计划和数字中国战略,有望进一步推动智能视频监控在公共部门和私营部门的需求。

 

除此之外,他认为未来只要是有减少人力成本和效率提升需求的行业,对智慧安防来说,都是很好的落地场景。比如商超零售的商业智能(Business Intelligence)和货架管理、工业制造业的合规操作和质量监测、道路交通的管控和优化、农田水利等的环境监测。


“危”“机”相生,碎片深耕

 

中美地缘政治影响下,中国高科技企业受到波及,安防领域包括头部企业等多家厂商被列入实体清单。2021年开年以来,美国联邦通信委员会FCC又在酝酿新的法案以进一步制裁中国厂商在美的商业活动。

 

朱文智表示,美方禁令对中国厂商影响比较大的还是在美国市场,当然不排除一些盟友看到美方立场,会因此受到一些影响,但目前看来影响毕竟有限。他认为,对于中国的安防厂商,为了保证供应链安全,国产替代化进程会进一步加快,这对于建立中国自己的产业生态也有正面促进的作用。

 

“地缘政治的影响,短期内难以规避,拓展现有的home market、在原有的市场继续深耕,是务实的选择”,相斌斌表示。

 

深耕主要有两条路,一是基于原有客户基础继续深入,虽然硬件基础设施通过雪亮工程的推进,覆盖率已经比较高了,但是如何在软件侧,通过叠加AI的能力,可以补齐原有的功能或市场空白。

 

物理安全和网络安全的边界在逐渐模糊。例如城市摄像头一般都会安装在一根杆上,杆下通常会有网口,便于测试检修或升级摄像头。但是这个网口一旦被恶意接入,很有可能就会威胁到整个安防系统。相斌斌表示,就是这些细枝末节、可能是盲点的领域,对厂商来说其实是可以深耕的方向,在这些场景下,叠加AI、安全类的方案,去把这个市场做大。

 

另外一条路就是做宽,即拓宽到更多应用场景中。相斌斌说,视频需求其实越来越高,甚至可能不是以传统摄像头的方式,这就给嵌入式视觉或其他视频技术带来了新机会,部署到不同需求的场景。随着技术的提升,可以扩展的场景也越来越多,对于传统的视频厂商来说,也可以拓展更宽泛的解决方案。

 

从某种程度上,外部压力可能会成为好事。原来看重硬件出货量,不断拓展市场,大多数是重复需求去铺量,对于厂商来说,可能并没有太多的动力或危机意识去深耕。但是当硬件铺量遇到壁垒后,反而可能会倒逼厂商做深耕,当具备了深耕能力之后,都会成为有用的积累。另外,相斌斌谈到,对于AI厂商来说,还有一个有利因素,就是通过前面几年打下的数据基础,用来训练算法的话,会更为高效。


写在最后

 

安防行业暗流涌动的背后,是一次新机遇的开启。

 

以手机市场做类比,最初就是卖硬件、卖手机,当手机有了更多的功能,实现了智能化之后,手机才作为一个平台,真正开始为用户提供更多的服务。这是IT应用发展的基本规律,安防市场也是类似,经历了硬件铺量和建设阶段,安防产业的智能化才刚刚开始,更大的价值空间有待发掘。

 

AI 的落地将继续拓展安防空间:一方面,智能安防系统的价格高于传统安防系统,更新换代将带来庞大的市场空间;另一方面,AI提升了效率,拓宽了应用场景。其本身的价值需要落地场景来体现,从硬件走向软件和数据结合的价值上移过程才刚刚开始。

 

这是市场自然演进的阶段,也是安防赛道实现升维变革的必然过程。对产业来说,精细化深耕、拓宽至更多场景,原有的安防解决方案会更完善;对生态来说,也进入更良性的发展周期,产业链各环节的界限逐渐模糊,产业生态将走向多元、开放。


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