需求爆发和技术质变，一场产业大变革已经来临。随着人工智能、物联网、大数据、云计算等技术的发展，安防正在从传统的视频监控走向智能安防，从传统的防控辅助系统走向效率提升的生产系统，智能安防走向千家万户。行业。在走向千行百业的过程中，不同行业对覆盖深度的要求不断提高。多维传感数据端云协同、数据实时交互，对网络时延和带宽要求越来越高。全区立体化、系统化、摩托化防控要求不断提高。因此，在行业背景下，AIoT刷新了安全新高度，开启了又一次智慧之旅。AIoT进入安防，尤其是在时代背景下，也有着现实的需求。在产业大调整、大升级过程中，用户单纯依靠人工处理海量数据来满足各行各业的需求显然是不可能的。人工智能带来了高效、智能的技术手段，可以很好地完成对海量、复杂、无序数据的处理。借助AI，物联网系统还将优化流程，升级产品交互体验。时至今日，融合AI技术与物联网技术构建AIoT系统，已成为各大行业向数字化转型升级的必由之路。AIoT下的安全，今非昔比。虽然它还是有很多原有的色彩，但是从几家行业龙头企业的战略布局就可以看出，它们已经转向了智能物联网。那么，AIoT到底给安全带来了哪些不同，又或者说它将如何激发安全提升呢？思考物联网，向万物互联转型对于AIoT的概念，业界普遍认为是人工智能物联网，也称智能物联网。广义上是指人工智能技术与物联网技术的融合及其在实际场景中的融合。应用。AIoT是物联网的一种新的应用形式。它将物联网产生和收集的数据存储在云端，通过人工智能和大数据进行分析，赋予其智能特性，实现真正的万物互联。可以理解为在IoT中加入一个AI大脑，让设备的简单连接升级为智能交互。与人工智能相比，物联网是一个超感知系统。依托丰富的物联网传感设备，可以采集视觉、听觉、温度、环境等各种感官数据，并将这些数据发送给AI。用于分析和处理。同时，这些数据也是AI进行深度学习的重要养分，训练出越来越智能的AI。AIoT作为一种新的物联网应用形态，与传统物联网的区别在于，传统物联网是通过有线和无线网络实现物与物、人与物之间的互联，而AIoT不仅仅是实现物与物、人与物之间的互联。设备和场景。为了实现互联互通，还需要实现物-物、人-物、物-人、人-物-服务之间的连接和数据交互。物联网与人工智能融合的最终追求是形成智能生态系统，实现不同智能终端设备、不同系统平台、不同应用场景之间的互联互通。因此，云边端架构在安全性上占上风。以安防品类中最传统的防盗报警器为例，软硬件一体化是安防产品的第二次工具革命。AIoT的十字路口：赋能场景，做行业渗透AIoT进入深水区，来到应用的十字路口。从技术演进来看，这种融合技术一般会经历自动化、设备连接、智能采集、信息可视化、大数据分析和智能预测的路径，实现从万物互联到万物智能连接的转变。万物。从目前来看，5G、AI技术、物联网技术与传统行业融合，AIoT时代有望进一步提升智慧建筑、智慧城市、智慧交通、智慧物流、供应等各领域的智能化程度链物联网。未来只有围绕场景做千行百业，场景才能“小”，行业才能“大”，才能在细分场景做个性化、定制化的应用。目前，物联网应用与网络的融合已经成为一种趋势。信息技术革命和互联网的发展正在推动产业发展向智能网络应用转变。在物联网建设的影响下，智能系统之间的联动性越来越强。面对千千万万的行业和场景，物联网之后才能为用户提供从点到线、从线到面的高价值智能化场景解决方案。.2022年，万物互联成为常态，智能视觉物联网（SVIoT）将是新的未来。也就是说，推陈出新。智能可视物联网是对物联网的再造。它利用监控摄像头、手机、数码相机等各种图像传感器获取人、车、物的图像或视频，利用图像和视频模式识别技术对视觉信息进行处理，提取视觉信息。环境中的人、车、物视觉标签通过网络传输连接到视觉标签应用系统，提供方便的监控、检索、管理和控制。对于智能视觉物联网，在本届高交会上也能一探究竟。行业也是如此。AIoT只有在技术成熟并开拓市场后，才能为行业所用。我们可以把行业看做是由N个场景组成的，那么2022年行业逻辑和市场规则也会发生变化，AIoT。以交通行业为例，以往的智能交通建设以硬件为主，缺乏业务梳理的软件平台。近几年流行的数据中心是将传感端连接共享，打破业务与传统数据之间的壁垒。在杭州智慧交通智能中心，将原有视频资源背后的价值最大化，融合其他多维物联网数据，更好地赋能交通出行。整个视频智能中心由一个底座和两个中台组成。阿里云的私有云/公有云基础配备了视频服务中台和数据智能中台。感知系统中视频、音频、气味、生物识别等多元、层次化、立体化技术的发展和成熟，使得全面掌握防控场景、目标的完整信息成为可能，越来越多的类型传感器部署在安全应用程序中。利用传感设备从更多维度采集目标信息，包括目标各要素、活动轨迹及相关信息，形成动态传感系统，实现防控工作“无处不在、无所不在”。针对特定的应用场景，相关前端传感设备实现全互联、直接通信。从逻辑上讲，每个传感设备都是集成的。当一个设备感知到一个单维信息时，它会通知其他设备从其他维度提取信息。信息的准确性确认系统的性质，从而实现群防群治，实现前端对感知信息的数据清洗，从而保证感知信息的准确性。只有经过验证有效的信息才会上报到后台系统和平台，数据在后台得到综合应用，最终实现感知的多层应用。一方面可以提高准确率，减少误报；另一方面，通过本地合并，可以减少数据量，减轻后端处理的压力。目前安防感知应用是一个孤立的垂直结构，需要前端感知设备进行目标感知和信息采集，然后将原始信息发送给后端业务系统进行结构化和业务语义化，最后将业务数据汇总到中央数据综合应用平台（含大数据）进行数据治理及关联应用。在感知与应用信息链中，前端设备与后端业务系统存在纵向对应关系。只有中心数据综合应用平台形成横向关系，才能对多个业务系统进行多维度的数据综合和关联。因此，我们经常看到企业在AIoT时代推出的“中枢大脑”。以紫光华智的中枢大脑为例，全面、准确、快速、有预见性地针对一座城市的“疫”采取措施，是城市治理和风险防控的目标。紫光华智“四大引擎”到位、各司其职。数据综合采集——构建立体城市管控圈。要控制数据，端到端的收集是第一步，也是至关重要的一步。因此，传统安防企业善于在收购端发力，这也是他们在市场上的致胜法则。精准感知信息——多维特征融合定位疑似患者。为了满足实战的需要，感知的信息需要准确，而不是搜集完就抢眉毛胡须。同时，口罩覆盖了行人的大部分特征，无约束场景下的摄像头无法准确定位行人的感染路径。快速认识知识——强化管控能力。知识是从信息中通过归纳、碰撞、循环、沉淀而获得的有用信息。在推理和分析的基础上，还可以产生新的知识，反映信息的本质和经验。知识的快速识别，就是集中资源以最快的速度进行分析，快速完成信息抽取，让目标搜索更加方便。智慧预测——区域风险转换。当前用户对AI的期望之一就是能够预测和预知。它不仅可以洞察现在，还可以预测未来。复工开始后，境外疫情爆发，哪些地区疫情风险增加，如何防止输入、扩散、聚集，及时发现风险因素，都是考题。智能家居安防产品在庞大的消费级智能硬件赛道备受关注，消费级智能硬件行业整体发展前景看好。一方面，用户需求经过初步的市场教育提炼升级，群体使用意愿自发上升；另一方面，智能硬件迎合了用户的刚性需求。随着产品技术和性能的提升，产品的实用性和智能化也随之升级。具体而言，芯片、网络和元器件等技术的突破进一步推动了智能硬件的发展。一是零部件成本降低、尺寸缩小，技术稳步提升；二是5G进入大规模商用阶段，高速网络的加速渗透将优化智能硬件的使用体验。与传统安防相比，智能安防最显着的优势在于信息的即时反馈和同步。主动安全系统与被动安全系统相结合的部署将大大提高可靠性。例如，Aqara全屋智能可以通过全屋人体传感器和安防传感器，主动实时监控房屋状态，及时发出警报。据IDC数据显示，2021年中国家庭安防监控设备出货量增速将超过60%，预计到2025年出货量复合增长率将达到35%以上。随着需求的大幅增长家庭安防、智能硬件细分市场潜力不容小觑。安防也有“芯”辰海，行业从模拟到数字再到网络高清，一直到智能化时代。每个时代的技术演进都依赖于芯片技术的提升，芯片技术在很大程度上决定了安全的整体功能、技术指标、稳定性、能耗、成本等。智能时代，以芯片为核心做多场景智能应用是一个基本的技术逻辑。那么，既然SoC芯片不再依赖美国，凌晟科技首款AIoTSoC型号JA310应运而生，为安全带来强大的“芯”力。安防场景的多样性和碎片化明显，AIoT与人工智能的融合面临诸多挑战——需求尚未最终确定，产品功能和性能不断变化；市场培育期单一品类不大，难以摊薄研发成本；不同场景对AI算法的理解不同，AI算法各自为政。无论是对于软件、硬件还是算法企业，AIoT万物感知、万物互联的智能世界背后，可能是高额研发成本的重复投入和各自为战的制约。针对智能监控、人脸识别、视频会议、车载终端、运动相机等广泛的智能物联网应用，着力打造开放平台解决方案。JA310不仅具有丰富的外围接口，还在芯片平台上实现了软硬件的解耦设计，从而实现BSP与应用开发的分离。可以基于软件模拟器开发应用软件，保证其生态内的海量开发者和社区资源可以快速实现软件生态开发流程，保证Android应用可以快速复用到Linux，支持客户后期APP开发生态系统建设起到了很大的帮助作用。此外，开放的平台还使得基于JA310的系统具有高可靠性和安全性，避免任何应用程序故障导致系统宕机。纵观过去几年，抛开传统安防企业不谈，除了原本专注于人工智能和物联网的企业外，不少行业巨头也纷纷高调布局AIoT市场，包括阿里巴巴、腾讯、百度等。其他公司。他们展示了在AIoT领域的意图和相关产品计划。新兴企业积极加入，资本竞相争夺资本。经过近几年的不断准备和孵化，AIoT产业下的安防市场规模不断突破新高度。这将是安防史上的又一亮点。
