引度侵刪：

    前兩天，**網盤點了安防行業2017年的十大事件。其中，有實體經濟的掙紮、互聯網新秀的銳利、資產泡沫的瘋狂、互相之間的利益重構。

    顯然，變革已經成為安防行業的時代主題。商業模式在變，盈利模式在變，行業參與者在變，消費者習慣也在變；大量新名詞、新公司的湧現讓傳統老人們無所適從，今天的新人在明天到來之時也遇到了上述所提困擾。

    在此背景下，企業們必須走一步看百步，了然新技術下產業的未來走勢，而這都將決定著公司產品的周期、產業競爭的最後勝敗。藉由此，**網總結、展望2018年安防產業六大發展趨勢，以饗讀者。（僅作討論）

    一、專用芯片革新，AI落地安防更加迅速

    1.76億台，這是中國截至目前視頻監控攝像頭的保有量。

    在“平安城市”等國家重大安防項目的推動下，“天網”工程順利鋪開，從城市蔓延至農村。與此同時，麵對由於海量攝像頭而產生的兆級視頻數據量，人們無所適從。

    AI的“進駐”讓這些問題都迎刃而解。它能夠將視頻圖像內容轉化成清晰表達目標屬性的結構化數據，然後通過深度學習算法進行智能化分析，有效提高數據處理效率、進行數據深度挖掘。

    盡管AI在處理海量數據上更加“得心應手”，但它的“身價”也讓一個一個攝像頭賣出去的安防廠商高攀不起。大華股份董事長傅利泉曾公開表示，價格是AI技術落地安防行業的最大阻礙之一。

    這一觀點也得到了眾多安防高管的認同。他們透露說，一個普通攝像頭加裝人臉識別等功能，成本上升3000元。比如海康威視“深眸”應用的NVIDIA 的Jetson TX1 芯片，市麵售價在3000 元以上，一台“深眸”成品均價在5000元左右，而一台普通的IPC才1000元左右。

    從這來看，圍繞AI落地安防是否順利的重要因素之一就是：AI芯片的高成本。

    芯片在很大程度上決定著安防係統的整體功能、技術指標、穩定性、能耗、成本等。過去幾十年，芯片算力層麵的角逐與中國廠商無關，被國外幾大廠商“壟斷”，技術的誘逼下，包括海康威視、大華股份、宇視科技等安防巨頭都與英偉達、英特爾等芯片商保持緊密聯係。

    而到了2018年，這一“壟斷”局勢也許會有所改善。

    如今，中國廠商圍繞AI芯片的研發都在緊鑼密鼓地進行著，除了英偉達的通用GPU之外，目前已有針對安防行業開發的智能芯片，如深鑒科技的DPU 芯片（FPGA）、寒武紀的AI 服務器芯片（ASIC）等；此外，國內以計算機視覺技術起家的公司中，如商湯科技、Face++、雲從、依圖等公司也憑借自身的技術積累向下遊芯片環節延伸。

    從這來看，2018年適用於智能攝像頭的嵌入式AI 芯片價格有望降低，進而提高智能攝像頭滲透率。當然，這一點國外芯片廠商肯定也已意識到，也許明年的戰場將會從今年的國內算法大戰遷移至明年的國際算力大戰。

    二、“雲邊結合”將成安防智能化的主流選擇

    回到第一點，由於AI芯片價格不菲，受製於成本因素，以往來看，安防廠商較多采用後端智能方案，通過後端智能NVR實現特征提取、人員檢索等功能。

    但從長遠來看，雲邊融合是必然趨勢。今年深圳安博會期間，海康威視總裁胡揚忠就曾公開表示，將AI算力注入邊緣，賦能邊緣智能是大勢所趨，通過統一調度IPC、NVR等分散式的智能設備資源，在數據源頭就近提供以視頻為核心感知數據，實時預處理、存與傳等服務，在提升業務敏捷性、實時性和係統可靠性同時，分攤海量數據給中心節點帶來的並發壓力。

    攝像頭傳輸的是7*24 小時不間斷的實時視頻流，前端攝像頭數量達到一定規模時，對傳輸和存儲的壓力巨大。而在前端抓拍+後端智能模式下，傳輸的是圖片流，僅在有人臉抓拍圖片的情況下才需要占用帶寬，極大地節省了帶寬和存儲資源；

    另外，由於雲邊結合的原理是將智能算法前置，通過邊緣計算，將人臉識別等應用的抓圖的壓力分攤到前端，解放中心的計算資源。

    據依圖科技業務發展副總裁羅憶透露，前端智能的設計思路是之前網絡通信寬帶受限的情況下，廠商為了節約帶寬，隻能將視頻壓縮傳送，而在這個過程中，信息一定是受損的。於客戶而言，如果帶寬足夠、傳輸成本足夠低，最合理的方案是在原視頻中把需要的要素（結構化視頻）抓取出來然後傳輸回來。

    值得注意的是，如今雲邊結合還未形成最優方案，這是一個值得去思考的方向。

    三、數字視網膜對城市大腦的升級