智能物聯（lián）成（chéng）為安（ān）防行業的新風口

 　　2022年年初，海康威視、大華股份、千方科技等頭部企（qǐ）業紛紛把公司定位進行了調整，由（yóu）安防升級為智能物聯。
海康威視、大華股（gǔ）份、千方科（kē）技的年（nián）報中，都不約而同地對業（yè）務定位做了新的調整。在年報中，鮮少提及“安防”，取而代之的是“物聯”。
海康（kāng）威視表示（shì），未來，公司將致（zhì）力（lì）於用物聯感知、人工智能、大數據（jù）技術（shù）服務千行百業，引領智能（néng）物聯新未來；宇視科技總裁（cái）張鵬國對外也表（biǎo）示，未來宇視科技是一（yī）家AIoT公司，不屬於安防行業。
近（jìn）幾年來，各行業數字化轉型（xíng）速度加快。傳統行業數字化（huà）轉型都離不開AI的技術底座，離不開AIoT。視頻監（jiān）控係統等安防（fáng）技術的應用已經不再局限於安全防（fáng）範，而（ér）是（shì）延伸（shēn）到了（le）更多的場景。
隨著（zhe）AI、大數（shù）據、雲計算、5G等技術與安防行業的高度融合，讓安防行業的邊界越來越模糊的同時，也使安（ān）防的應用場景得到不斷的拓展和延伸。借助AIoT的賦能，給行業帶來巨大的增長（zhǎng）動力。智能物聯技術是數字化轉（zhuǎn）型（xíng）中重要的技術之一，數字化（huà）轉型的一個特（tè）征是物信融合。
過（guò）去，安防（fáng）企業多以政府業務為主。當政府需求漸趨飽和，各（gè）行各業數字化轉型又催生出龐（páng）大的市場新需求。AIoT能夠幫助實現萬物數（shù）據化、萬物智聯（lián）化，最終形成一（yī）個智能化生態體係。因此可以（yǐ）肯定，AIoT不是終點，隻是裏程碑。也可以看作是新征程的起（qǐ）點。
安防從產品為主，到解決方案為主，再到今天的AIoT賦能。是技術的引領，也（yě）是（shì）市場需求（qiú）的推動。但是，如同安防各個（gè）階段的市場特征一樣，都隻是技術和需求的變化和進階，並沒有改變（biàn）行業的本質。

任何係（xì）統的構建都是為應用服務的，“物聯安防”行業更是如此。物聯網在安防行業的未來功能應用和結構與人腦類（lèi）似，也將具備物聯網虛擬感知、虛擬運動、虛擬中樞、虛擬記憶神經網絡，並繪製一幅物（wù）聯網虛擬大腦結（jié）構圖。

　　物聯網對應前端感知、運動係統（tǒng），互聯網、移動互聯網、現代物聯網傳（chuán）輸對應係統（tǒng）傳輸神經（jīng）係統，雲存（cún）儲、雲計算對應信息匯聚及（jí）處理係統，大數據（jù）應用則對應虛擬神經（jīng）元及大腦終端決策係統。 　　采集：“物聯安（ān）防”下的信息采集不（bú）僅有虛擬視覺係統（tǒng）、虛擬聽覺係統，而且加入更多的虛擬感覺係統和虛擬（nǐ）運動係統（tǒng），將更多的物理傳（chuán）感融合在一（yī）起，隻有匯聚更多的特征信息，才能夠為後端提供更加精確和豐富的應用服務。
　　傳（chuán）輸：傳統安（ān）防行業的數據傳輸，還是以運營商有線的互聯網為主，GPRS、3G/4G、2.4G/5.8G等無線傳輸為輔，這些傳輸（shū）更多（duō）的是解決中遠距離數據傳輸問題。在物聯網時代下（xià），更多的終端需要接入網絡，終端與終端間（jiān）也需要互相通信，如何搭建“最後一公裏”數據傳輸係統，將決定“物聯安防”乃至整個物聯（lián）網產業的發展狀態（tài）。
　　無線傳輸技術是（shì）物聯網產（chǎn）業發展率先需（xū）要解決的問題，但Wi-Fi、ZigBee、Z-wav都麵臨傳（chuán）輸與功耗（hào）的問題。目前在物聯網（wǎng）傳輸技術上，主要聚焦三大技術陣營LoRa、NB-IoT與Sigfox，相關（guān）產品與產業應用也逐步趨向成熟，如無線煙感、地磁，智能（néng）抄表、智能停車、車聯網等行業應用（yòng）。
　　匯聚：對安防行業而（ér）言，數據的匯聚包含兩個層麵，一（yī）是數據的存儲，二是數據結構化分類。 　　隨著攝像機部署數量的不斷增加，音視頻數據存儲時間越來（lái）越長，安（ān）防數據存儲容量也越來越大，如何挖掘這些數據的價值，首先要解決的是數據共享（xiǎng）問題，避免各種信息孤島。傳統（tǒng）的集中存儲方式很難做到數據的高效匯（huì）聚和融合，而通過雲存（cún）儲技術（shù）能夠更好地解決上述問題，同時更加安全、高（gāo）效（xiào），可擴展性更（gèng）強。
　　安防行業采（cǎi）集的數據不同於互（hù）聯網行業，數據類型更加豐富、更加複雜，有結構化的數據，也有非結構化和半結構化數據，這就（jiù）給數據分（fèn）析應用（yòng）帶來困難。為應對越（yuè）來（lái）越複雜的數據類型，必須對數據（jù）進（jìn）行結構化分類，通過雲計（jì）算技術將非結構化視頻轉（zhuǎn）換成結構化數據，通過分布式數據庫管理和加（jiā）速數（shù）據的分類管（guǎn）理，通過（guò）標準的接口方式提供（gòng）給（gěi）上層（céng）業務係（xì）統（tǒng）。
　　應用：數據采集、傳輸、匯聚是幾種（zhǒng）連續（xù）的技術手段，都是為最終的（de）行業業務應（yīng）用服務的。在匯聚到海量的各種數據信息後，如何挖掘數據背後的價值是安防行業亟待解決的問題。從目前整個全行業發展趨勢來看，基於（yú）人工智能的大數據分析是未來技（jì）術的發展方向，也是（shì）服務各行業應用（yòng）的重（chóng）要手段。通過深度機器學習手段，可以讓（ràng）係統更加聰（cōng）明，能夠快速（sù）識（shí）別人像、車（chē）輛、其他各種信息庫等（děng）信息，並將各種信息按照某種屬性(如（rú）個人（rén）ID)關聯起來，為相關（guān）業務部門提供更（gèng）加便捷化、智慧化（huà）的業務應用（yòng）。

 　　國內（nèi）安防行業經過十幾年（nián）的發展，取得（dé）了很大的進度（dù），但仍存在很多問題、很多困難。在目標識別上，基於視（shì）頻的目（mù）標識別受圖像采集環（huán）境、目標角（jiǎo）度、技術瓶頸等（děng）限製，尚不能實現對目標的百分百識別（bié），而結合物聯（lián）網RFID則能有效解決部分問題;在終端信息聯網方麵，也（yě）是各種原因造成數據無法有效匯聚（jù），基於IoT相關技術則是一個很好補充，能夠最大限度的（de）實現萬物互聯（lián），獲取海量數據，最終實現行業的大數據分（fèn）析研判應用。因此，物聯網成為安防行業下一（yī）個（gè）風口值得期待。