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中国安防行业经过四十多年的高速发展，如今已经形成体量庞大的行业市场规模，行业中的各种关联技术日新月异、推陈出新推升着安防行业向更深、更广的领域迈进。

视频传感技术经历标清、高清和超高清的发展过程，促成视频由“看得见”向“看得清”发展，视频图像等非结构化数据的存储技术经历DVR、NVR、分布式存储以及云存储，实现视频图像数据的“存储，可回放”到“视图云，海量览”。

视频编码技术经历H.263、MPEG4、MJPEG、SVAC、H.264及H.265，由“压缩可传输”到“超压缩宽适配”。视图智能分析技术经历移动侦测、模式识别及深度学习，实现视频由“看得清”到“看得懂”。

视图网络传输技术经历有线网络(局域网、广域网、互联网)和移动无线网络(Wifi、3G、4G、5G)达到由“局域用”到“无限展”，随着近年视觉增强技术(AR)的出现更使得在安防领域内出现了由“看得懂”过渡到“感知准”。

这些新型技术迭代发展，加速安防智能化，实现风险提前识别，主动布控预防，让安防从“洞见”进入“预见”。

AI技术助力安防实现对视图数据的理解

一直以来视频相关技术的发展对安防起到巨大的推进作用，视觉AI技术的出现则强化了这种作用。硬件算力的增加、软件框架的优化以及国家的智能发展战略，使得AI技术出现井喷式的发展，安防作为AI最直接的落地场景，相辅相成共同助推一波发展浪潮。AI的出现让安防场景中海量存储管理的视图数据有了结构化描述的可能，使得安防应用能够理解视图的内容，从而促进安防数据平台智能化发展。AI的出现将在如下几个方面为安防行业赋能：

(1)促进云边端融合

安防行业需要对突发事件进行快速响应，也需要对某些趋势进行整体预测。通过边端AI计算可以满足即时性反馈及解决网络传输带宽压力。云端聚焦非实时、长周期及业务决策场景，边端作为云端高价值数据的采集终端，更好支撑云端应用的大数据分析，而云端通过综合解析出的相关业务规则可以同步下发到边端，可优化边端的业务决策，两者分工协作是应对AI产生数据的解决之道。因此AI的出现，促进安防场景落地应用的云边端的融合。

(2)推动视图安防平台数据资源池化设计

AI的出现能够实现视图数据结构化描述，这样就产生了大量的结构化与非结构化融合数据。而视图数据资源池也应运而生，实现对各类视图数据资源进行汇聚和统一管理，并对外提供服务，实现所辖域视图数据资源的汇聚、治理和共享，为上层提供视图数据资源管理和服务能力。通过视图数据的汇聚与治理形成各类主题库与专题库。提供的服务包括但不限于数据查询、数据订阅、数据库视图、数据共享等方式对外提供基础数据服务，同时还能对外提供全库搜索、模型碰撞、特征研判、关系图谱、融合大数据服务等基础应用服务，满足安防多种场景下对视图大数据的智能化融合应用需求。

(3)增强视图安防平台数据的多维应用

随着AI技术为安防平台提供数据种类越来越多，安防数据平台需要对所辖数据及外部数据进行多维度融合碰撞，如对实时数据的多维布控、即时报警、多维事件预判；对历史数据的分析挖掘内在联*，快速识别异常模式；利用知识图谱技术挖掘人与人、事与事、人与事关联关系，为重大事件提供决策依据，提升整个系统智能化分析能力。

5G技术赋能安防行业实现广泛的大容量互联

安防数据平台通过现行的网络技术实现多网异构数据的互联，受限于带宽与实时性的限制，基于无线的应用一直不温不火。新一代5G技术具有增强移动宽带、高可靠、低时延和广覆盖大连接的优势，它的出现将强势补足安防数据平台的移动网络互联的能力。同时，AI和5G近80%的典型应用重叠，5G能够支撑AI应用的大规模落地。安防行业在5G+AI赋能下，会迎来重要的发展机遇期。

(1)更智能、更清晰

以5G+AI技术为主导的高帧频、超高清、宽动态范围的4K、8K安防监控解决方案以及相关应用场景将成为必然的选择。AI智能算法可以从视频中解析出包括人体外观、特征、动作、行为等更多的细节信息，为智能视图云平台发展更深的行业应用成为可能。借助AR/VR技术，打造浸入式安防体验，用于场景化电力监控与检修、智能制造等。

(2)更便捷、更高效

利用5G技术，可以将监控视频快速、安全地传输到指挥中心；而AI的边缘计算能力，使得AI摄像机在设备端即可提供所有的算力支撑，从而形成新的快速布控监控方案。例如利用5G(AirFlash)技术，可以实现大铁、地铁等车地数据快速转储解决方案，应用于车地通信。该方案可以实现客室安防监控、司乘作业监控以及车载状态视频数据高效、便捷的传递到地面，以便能够及时处理，发现安全隐患。

AR技术实现安防行业的体验

增强现实技术技术包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段。不仅展现了真实世界的信息,而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。

通过增强现实(AR)技术与视图AI技术、视频压缩及传输、云计算、大数据等科学技术的深度融合，称为智能视觉增强现实，视频图像前端作为关键性内容的输入端和图像、数据的处理端，立足VR/AR用户体验，可以有效针对虚拟现实场景，强化其内容拼接、色差消除、景深调整、数据处理、结构化数据提取和分析等技术处理效果。

还可以为用户提供浸入式的视频感知体验，助力智能视觉增强现实(AR+AI)产品实现良好的体感交互，为安防行业创造出崭新的场景化行业应用和市场需求，推动安防系统平台在民用、商用等领域得到更为广泛的应用。

在安防应用领域，AR与人工智能和大数据分析深度融合将发挥更为强大的作用，如图像分析和用户定位、人脸识别与信息检索、组装维修与实战培训。

AR眼镜作为新型穿戴式安防产品，带有端AI芯片和显示设备，可应用于人脸抓拍、人脸识别、车牌识别及特定物品智能识别等场景。

同时，AR技术与GIS相结合(尤其是三维GIS)，为指挥调度带来了革命性的变化，运用增强现实、人工智能、物联网、5G网络、大数据等先进技术，基于城市重点区域的制高点视频，构建实景式立体化的防控指挥作*系统，大大增强安防行业平台应用各类应急指挥、合成作*、联防联控等各类大型综合实战落地。