随着人工智能技术的成熟，依托于高清视频、智能分析、云计算和大数据的AI（智能）安防也进入快速发展期。与传统安防高度依赖人，耗时耗力相比，AI安防能够通过机器实现智能判断，变被动防御为主动判断与预警，从而大大提高安防效率，降低安防成本。
何为AI安防
AI安防是在原来的安防实施基础上建立起来的智能化社区安防网络，能够在最短时间内发现、处理及报警，有效保障生命及财产安全。视频结构化技术、大数据是新时期安防新业态的典型特征，也可将其理解为图像的传输和存储、数据的存储和处理准确而选择性操作的技术系统。
所谓视频结构化技术就是融合机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等的人工智能技术，分为目标检测、目标跟踪和目标属性提取三个步骤。其中，目标检测是运用运动目标检测、人脸检测和车辆检测等技术，从视频中提取出前景目标，然后识别出前景目标是有效目标（如：人员、车辆、人脸等）还是无效目标（如：树叶、阴影、光线等）；目标跟踪是运用多目标跟踪、目标融合以及目标评分技术实现特定目标在场景中的持续跟踪，并从整个跟踪过程中获取一张高质量图片作为该目标的抓拍图片；目标属性提取过程是对已检测到的目标图片中目标属性的识别，判断该目标具有哪些可视化的特征属性，例如人员目标的性别、年龄、着装，车辆目标的车型、颜色等属性。
提起安防，大家的第一反应就是监控摄像头。事实上，一个完整的智能安防系统包括门禁、报警和监控三大部分。
目前，在安防细分行业中，视频监控的市场规模占比接近一半，未来两年预计还将保持13.4%的年复合增速。视频监控市场的核心技术是视频图像智能识别——即将海量摄像头捕获的兆级视频图像内容转化成清晰表达目标属性的结构化数据，然后通过深度学习算法进行智能化分析，有效提高数据处理效率、进行数据深度挖掘。目前，视频图像智能识别已广泛应用于飞机场、火车站等公共场所，在大规模视频监控系统中可实现实时抓拍人脸、布控报警、属性识别、统计分析、重点人员轨迹还原等功能，并做出及时有效的智能预警。
在人工智能赛道中，人脸识别是发展较为成熟的应用领域，目前人脸识别技术已基本能满足最基本、最核心的安防布控业务。在复杂动态场景下，人脸识别的有效检出率、正确率已非常高，大多应用于公安事前、事中、事后敏感人员布控、失踪人员查找等，对抓获有作案前科惯犯有很大帮助。
AI安防的运用
AI安防目前主要运用在公安行业、交通行业以及写字楼、家庭安防等民用领域。
在公安系统的实际业务中，由于需要从海量的视频、数据信息中发现犯罪嫌疑人的线索，而人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势，所以，公安行业是最早引入AI安防的领域。以海康威视的系统破获的某个抢劫案为例。为了从大量的视频图像中找到嫌疑人，需要对来自500 多个监控点的长达250 个小时的视频进行分析，如果采用人力查阅，需要至少30天时间，但采用基于深度学习的视频分析技术，仅需要不到5 秒。
在交通领域，随着交通卡口的大规模联网，汇集的海量车辆通行记录信息，对于城市交通管理有着重要的作用，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。通过人工智能技术能实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息、停车场的车辆信息以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。
AI安防在写字楼、办公楼的运用也十分广泛，在近年来颇受关注的智能化写字楼中，智能安防可以通过人工智能技术综合控制建筑的安防、能耗，对于进出大厦的人、车、物实现实时跟踪定位，区分办公人员与外来人员，还能区分工作人员在大楼中的行动轨迹和逗留时间，发现违规探访行为，确保核心区域的安全。
在家庭应用方面，AI安防产品更倾向于根据每个用户的需求提供差异化服务，比如，当检测到家庭中没有人员时，家庭安防摄像机可自动进入布防模式，有异常时，给予闯入人员声音警告，并远程通知家庭主人。而当家庭成员回家后，又能自动撤防，保护用户隐私。
中小企业如何突围
AI安防的快速发展离不开国家政策的大力支持，2016年《“互联网”人工智能三年行动实施方案》中提出，要实施智能安防推广工程，鼓励安防企业与互联网企业开展合作，研发集成图像与视频精准识别、生物特征识别、编码识别等多种技术的智能安防产品，推动安防产品的智能化、集约化、网络化。
作为强政府导向的行业，目前安防行业的主要的客户是政府。随着各级政府不断推进安防升级，大力发展“平安城市”建设，AI安防进入了大发展时期。仅“十二五”计划中，“平安城市”就覆盖了2000个县市街区，总投资达5000亿元。数字城市、智慧城市的不断发展，需要投放的监控点位越来越多，这将带来视频和卡口等整个安防监控领域的数据量会呈现爆炸式增长，这时仅依靠传统的人海战术来进行检索、分析和处理海量的信息变得越来越困难，需要通过新的智能化技术作为专家或助手，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测，并快速的采取安防行动。
人工智能技术的不断发展也为AI安防提供了强有力的技术支撑，其中芯片、算法、数据的快速发展，为人工智能落地安防提供了基础保障。
目前，业内几乎所有的芯片厂商如NVIDIA、Movidius、Intel、海思等都推出了基于深度学习的芯片，在芯片能耗、运力、标准化方面不断提高指标，为安防行业提供了强大的技术保障。安防巨头们也纷纷加强与芯片公司的合作，共同开发出一批适合安防行业实际应用的芯片。
随着市场参与者队伍的不断壮大、产业格局不断扩大，新的生态圈、模式以及竞争态势逐渐展现出来。有实力、有规模的大型安防企业已通过资源整合、产业升级、产品转型以及研发的大投入、引进AI人才、提升底层技术、算法等方式成功开始了自己的人工智能布局，赢得了新一轮的业务增长。如海康威视的“AI+”、大华的“视频+”、宇视的“SMV”、东方网力的“最强大脑”等等。
与大型企业享受人工智能带来新的发展红利相比，中小企业因规模小、综合实力弱、抗风险能力不强等，短时间内难以实现产业的升级与转型，从而导致在新的技术革新中遭遇业务下滑、利润下降。
尽管如此，但不代表中小企业完全没机会，一些AI领域初创企业已经加入战局，其业务主要为两类：一是提供软件解决方案的图像识别技术，如旷视科技；二是提供硬件解决方案的芯片，如深鉴科技。不过，安防是一个非常特殊的市场，由于客户主要是政府、银行、机场、写字楼等大型单位，他们更愿意与传统的安防企业合作，对于AI初创企业很难建立信任，另外，随着安防行业多元化需求发展趋势日渐明显，安防细化领域越来越多，很难出现一家通吃的安防企业。如果中小型安防企业能抓住时机，与AI初创企业合作，量身打造满足细分行业用户需求的解决方案，定能获得较好的发展空间。
