2021智能安防技术发展趋势解析

      如今智能安防技术的领域逐渐宽泛，已经由传统的三大核心业务延伸至机器视觉、AI芯片、算法、图像传感、生物识别等多种多样技术类别，而在新基建和十四五的加持下，把握好安防行业技术的发展趋势将有进一步的改变。

01智能监控：中台分析能力需求攀升
      智能时代下，结合大数据、AI算法的中台分析能力显著提高。以门禁监控为例，在2020年疫情期间，门禁摄像机就经历了快速的功能迭代，从简单的人物识别、衣物、年龄特征识别快速进化到了性别追踪、人物轨迹追踪、人物流动路径分析等功能，帮助管理者有效追查识别对象的路线轨迹，及时控制疫情的蔓延。

      这种分析能够排除监视场景中的干扰因素，完成对主要目标路径、以及相关的功能性分析。这类监控的典型代表就是车辆追踪，通过精准全息化的场景感知，不仅能够对目标车辆进行追踪和分析，同时还能进行多维大数据解析、多维图谱显示、轨迹显示等深度功能，帮助相关部门高效交通调度，减少城市的拥堵情况。

      不过分析中台对安防企业的集成能力也提出了新的要求，不仅要在算法端与前端之间提高兼容的效率，同时还要避免结构化数据的简单应用，要真正实现通过分析能力来造福客户的目标，实现高质量的大数据结构，实现更优异的决策。总体来说，带有分析能力的中高端智能安防设备的需求将持续增长。

02生物识别：人脸识别迎来商用高峰期
      人脸识别作为生物识别的占比第二大的技术类别（第一是指纹识别），其商用需求及价值正以前所未有的速度增长。调研资料显示，2010-2018年中国人脸识别市场年均复合增长率达到30.7%。预测还指出，未来五年（2019年-2023年）我国人脸识别市场规模还将以23%的速度快速增长，到2024年市场规模将突破100亿元。

      纵观整个生物识别领域，指纹识别的进步空间较小，且市场已经相对稳定。步态识别、掌纹识别虽有发展空间，但技术目前还处于发展的初级阶段，虹膜识别虽然已经较为成熟，但其严苛的比对环境（要求近距离正视镜头），让它在商用层面还未大范围落地，而人脸识别依靠其便利性、以及算法的优异性，正在泛安防领域及金融领域大杀四方。

03边缘计算与中心智能结合应用发展

      随着安防智能化的不断延伸，行业内对于AI算法的需求越来越大，绝大多数智慧城市解决方案都需要相对应的算法来实现相关功能。以智慧交通方案为例，目前的街口抓拍需对车辆的车牌、车辆型号、行车轨迹进行追踪，而处理这些数据都需要进行轻量的数据融合。随着智能摄像机硬件性能的提高，端更多的计算转移到了边缘，即在前端就完成对于数据的初步分析和处理，来实现对后端算力的解放。

      IDC数据显示，2020年全球边缘计算市场达到411亿美元，相当于半个安防市场的产值，随着智能时代的不断深入，边缘计算势必会带来更大的技术价值与商业价值。

04功能集成备受瞩目

      如果说过去的安防解决方案是前端设备+存储设备+后端处理这种简易产品组合的话，如今智能安防的解决方案需要的能力和设备要多得多，而这就对厂家的集成能力，提出了新的要求。

      从硬件上来看，2018年开始智能安防应用的底层零组件就开始趋向系统化、集成化，同时也在提升硬件系统的整体性能。而随着AI芯片、智能传感器、AI算法不断融入到安防行业中来，一套完整解决方案需要集成的硬件软件数量都在成指数级上升，这对于很多厂商、集成商来说都是不小的挑战。而在硬件迭代速度不断加快的当下（GPU一年1-2次迭代），安防厂商的集成能力能否跟上厂商的更新能力已经成为行业竞争力的重要体现。

      纵观我国安防产业发展数十载，如今技术的迭代速度是前所未有的。不仅是硬件性能上的不断升级，更在软件搭配、集成能力、大数据分析能力上都有所体现。而这一趋势，在接下来的几年内还将继续增强。