智能安防下半场，中小玩家如何找到市场新机？

    【CPS中安网 cps.com.cn】水大鱼大，用这句话形容当下的智能安防产业可能再合适不过了。

　　随着城市精细化治理程度的不断提高，城市安防也变得越来越重要。从一开始的公共安全、道路交通安全以及金融、校园、医院等重点行业安全，逐步发展到园区、社区、家庭等区域、个人安全领域，正在形成一个完整的安防场景体系。

　　AI技术的成熟和应用为安防产业升级带来全新机遇，同样安防产业又是AI技术，特别是机器视觉和知识图谱等技术，最早成熟落地又规模发展的成熟领域。

　　根据《2019中国安防行业调查报告》的数据，2019年全国安防行业总产值为 8260亿元，全年增长率达到15%。智能安防在其中占据越来越重要的份额。据预计，智能安防市场在2020年将超过千亿市值，其中AI+安防软硬件市场规模将达到453亿元。

　　智能安防的产业发展大致可以分为“算法、算力、数据、方案、实施、运维”六个阶段。

　　前面三个阶段可以称之为“技术支撑”的上半场，无论是头部安防厂商、集成商，还是互联网、AI企业、云服务商，都已枕戈待旦，完成技术布局；后面三个阶段可以称之为“场景应用”的后半场，涉及到将产品、技术真正投入到具体的落地场景的应用当中，需要面临更激烈的竞争，也要面对更多现实的挑战，战幕即将开启。

　　安防产业的特点本身就是市场巨大但场景碎片化严重，因此既能培育出海康威视、大华这样的百亿营收的安防巨头，也能养活上万家中小安防企业。

　　而在最近几年涌入智能安防赛道的选手当中，我们也既能看到海大宇这些传统安防大咖，BAT这些互联网巨头入局，也能看到ICT巨头华为最新高调推出全新的智能安防品牌——华为HoloSens（好望），商汤、依图、旷视等AI新起之秀，以及从底层硬件到终端解决方案等上百家企业。

　　可以想见，角力智能安防赛道将会是一场非常激烈的白热化竞争。我们一定对看到对To G、To B上亿额度项目的殊死拼抢，也一定会看到延续传统安防市场争夺的价格大战，也会频频看到头部玩家们的明争暗斗……

　　然而在这些“似曾相识”的常态叙事之后，我们希望能深入探究下智能安防产业，因为技术升级和场景下沉，能够带来哪些市场新机遇？在这场智能安防下半场的饕餮盛宴上，除了争抢主宾位的大咖们的排位赛，那些跃跃欲试的中小玩家们是否也能在其中大快朵颐呢？

　　翻越AI“三座大山”，找到技术发力点

　　随着AI、大数据和云计算等技术的发展，安防正在从传统视频监控走向了智能安防。其中，AI技术，特别是机器视觉技术广泛应用于视频监控领域，实现从“看得清”到“看得懂”再到“能决策”的方向升级。

　　AI技术在应用于安防领域中，其本身也正在突破算力、算法、大数据这“三座大山”，帮助安防产业实现从“弱人工智能”阶段向真正的强智能安防阶段过度。

　　算力的提升依赖于AI芯片处理能力的提升。而传统摄像机内置的低算力芯片使感知、识别性能并不理想。

　　算法的升级需要得到来自软硬件的解耦和开放的算法生态的支持。传统摄像机更换算法需要同时更换摄像机，所以算法一旦变更，相当于全网重建。AI摄像机如果支持软硬件解耦，算法按需加载，将快速适配业务变化，将极大减少重复建设成本。深度学习算法的进步和开放的算法训练平台，能够为端侧的多场景识别提供丰富算法。

　　数据的整合需要实现多维数据的标准化和互联互通。多维数据的标准化来自于对视频数据结构化的分析，将多维数据进行拟合，来提升AI的识别率。数据的互联互通则需要端边云的数据协同。

　　而在过去的2019年，阻碍智能安防产业升级的这“三座大山”正在被逐个攻破。

　　算力层面，主流AI摄像机的计算能力正在完成从0.66T的低算力到4T、8T甚至16T的高算力跃迁。这将极大地提高前后端智能化处理能力，将人脸、车辆抓拍、智能分析能力等效率大幅提升。

　　算法层面，为应对复杂的安防场景，各类不同的算法正在开发而成，实现包括像多特征提取识别、跨镜头追踪、端云协同的智能分析等。细分场景下的算法的开发迭代为众多中小AI企业提供了施展的空间。

　　数据层面，数据的云化和云边端协同成为主流趋势。依托云平台和大数据，除了终端的软硬件解耦，硬件、平台、数据、算法应用都将做到分层解耦，使得一套智能安防系统可以由多个专业供应商来提供模块技术支持，为产业多元化提供了发展空间。

　　5G技术在2019年的正式商用以及未来几年的普及，也将成为智能安防发展的强劲助推因素。5G的大带宽能力满足视频的高清传输，低延时能力满足了监控的实时操控相应，海量联接又为智能安防提供了多维感知的可能。

　　5G和AI的结合，将极大提升智能安防在感知、分析和决策上面的效率，同时也能极大丰富安防行业的应用场景，将智能安防从现有的公共安全、交通等专用行业向更丰富的B端和C端行业场景扩展。

　　在这一过程中，除了自带天然优势的运营商、云服务厂商以及芯片、硬件厂商直接获益外，新型的AI创业企业、集成商和渠道商也同样可以在技术、生态和渠道上建立自己的专属优势，进入到场景应用的下半场赛道中。

　　应用场景下沉，找准行业生态位

　　从智能安防所涉及的行业及业务场景来看，公共交通系统和公共安全系统这些非民用领域无疑是其最重要也是规模最大的市场领域。比如，2018年公安和交通类项目就整个市场份额的近4成。

　　这些AI安防领域的特点就是规模大、利润可观、技术要求高，但同时建设周期长、涉及环节众多以及回款周期长，成为传统安防老牌厂商、集成商和IT科技巨头才能“玩得起”的高壁垒领域。

　　第二大市场领域就是涉及到智慧金融、智慧智慧社（园）区、智慧校园等细分领域的B端安防市场。几乎在每一个细分领域上，都已经有多家传统安防企业、AI厂商积极入局，甚至像万科这样的地产商也已经在建设自己的社区安防平台，以打造具有自身优势的智慧社区；而像传统公共安全领域大佬的海康威视，也在通过积极的收购，涉足门禁、物业管理、楼宇对讲、车牌识别等业务。

　　第三大细分领域就是纯C端市场。由于技术难度一般，更是成为AI安防的初创企业以及任何硬件企业都试图涉足的细分领域。在鱼龙混杂的竞争初期，入局企业更多比拼的是品牌和性价比，以销量换市场，但如何活下去、活得久，成为这些企业始终面临的问题。

　　不过，整个安防市场的“碎片化”、“分散化”特征又决定了智能安防领域难以形成一家通吃或几家独大的稳定格局。随着智能安防行业和场景的不断延伸、下沉，智能安防的商业落地充满着全新的机遇。

　　在公共安全领域，2016年提出的“雪亮工程”带来一个百亿级的市场规模。这一推进平安乡村建设的群众性治安防控工程，将安防市场直接下沉到县乡村一级，成为那些产品丰富、工程能力强的集成商争抢的“蛋糕”。而作为那些无法直接竞争的AI初创企业而言，可以通过承担技术或服务器提供商的角色，承担其中一部分工程建设，来从中分得一份收益。

　　在B端行业场景，智能安防正在深入到众多产业无法触及的细分场景中。比如建筑工地，原先摄像头只能起到防盗监控的责任，现在通过在建筑塔吊、车辆机械设备上配置摄像头，可以有效监控工程的施工进度、人员操作规范和安全防护，同样，在港口、矿区、消防、环保、物流制造等B端产业，AI摄像头的布局可以极大降低人工现场作业和巡查的任务量，并由安防系统进行实时的监测分析和险情汇报。AI算法厂商和应用解决方案集成商都可以在大量新型场景中构建自己的专业能力。

　　而在一些项目复杂且利润较低的行业，比如社区智能安防，正在从大厂商不愿做，小厂商不能做的尴尬局面转变为多方主体积极投入的形势。一些大的地产商正尝试从社区规划之初就进行社区AI安防的整体规划；而像阿里、腾讯也试图通过自身的软件入口与社区服务打通，通过后台的AI能力打造互联网AI社区；而众多AI企业也在通过一套完整的智能安防社区解决方案，是将人脸识别、视频结构化、大数据等技术与社区场景应用结合，实现更多细分场景功能的产品落地。

　　向下沉，避免从赛道里挤满巨头的交通、公共安全向市场更为场景分散但体量可观的细分场景迁移，以获得生存空间；向深挖，在这些细分行业的细分场景中占据专业技术位或者提供专业落地方案，成为行业巨头的合作伙伴和专业技术、产品和服务提供商。这两个方向或将成为中小企业在智能安防市场另辟蹊径的新选择。

　　在不同生态位，发现水草丰美之地

　　“未来十年，找准定位，水大鱼大。”

　　这其实是去年一位安防行业从业者在2019中国安防产业赋能大会上发言的观点。这一观点主要的逻辑就是：如何在AI、5G、IoT等新兴技术赋能安防产业下，从用户场景的角度重新设计自己的产品和系统，找到自己的新定位？

　　对于智能安防产业的发展逻辑，同样也是在有了技术赋能，有了客户需求，有了场景应用，关键就是如何将客户需求准确地翻译成为可落地的场景应用，通过技术工具将其实现出来。

　　这一逻辑对于无论是头部安防企业，还是众多中小安防企业，都是一样的。

　　最大差别就在于头部企业可以独立完成从底层基础平台、网络、硬件以及应用算法层的全流程部署，因此可以拿到智能安防生态为那些回报丰厚的项目和客户。

　　而中小安防企业可以专注在细分行业的细分领域提供颗粒度更细的解决方案和运维服务，从而可以拿到那些中小行业客户或机构的订单，比如仅仅是一个社区、商场或者矿场等。

　　此外，中小智能安防企业也可以加入巨头企业的智能安防的生态系统，成为平台聚合之下的产业链合作伙伴，紧跟“老大”的步伐，发挥自身在算法、硬件、工程、运维等方面的独特优势，寻求更好的发展机会。

　　当然，对于大量中小智能安防企业，相比较于久经考验和底子厚实的安防大厂和跨界巨头们，中小企业需要面对更多的挑战。

　　从技术到场景落地，这些智能安防企业要应对以下问题。比如，做好客户需求的知识翻译，避免技术方案实现与客户需求产生差异而导致项目失败；技术方案的成本控制，了解客户的价格承受力，避免方案沟通顺利，而在合作时无法覆盖成本；做好安全可信合规要求，安防系统的最基本原则就是数据安全，一旦客户数据失守，损失将不可挽回。

　　而以上这些正是众多安防客户在考虑选择智能安防解决方案和服务商时主要的考量因素，也是众多中小企业想要赢得客户信任的关键所在。

　　但无论如何，智能安防产业的下半场已经来到，无论是在传统海量的公共安防场景，还是新技术开辟的新行业细分场景，都将提供无比丰美的生态位，来让不同体量、不同位置的选手赢得自己的生存之地。

　　当然也需要记住的是，下半场同样也是淘汰赛的开始。一旦群雄长成，空间变小，那些未能成功占位的参赛者，也可能难以避免被挤压、淘汰甚至被吞食的结果。

　　不过，智能安防的角逐才刚刚开始。在AI、5G和IoT等新技术变革推动的产业互联网和城市智能化浪潮中，不仅传统安防的所有场景都值得重做一遍，而且To G、To B市场还将诞生新的一波智能安防的场景，贡献价值万亿的市场红利。

　　2020年的开局，可能让众多行业都出现暂时的停滞，但对于安防行业来说，则带来了一次积极的启示，现代城市在应对重大公共危机当中仍然问题重重，而智能安防将大有可为。

　　可以预见，在此次疫情期间，快速行动并能提供有效解决方案的那些跨界巨头、AI企业们，都将成为智能安防下半场的潜力玩家。 

来源：CPS中安网