荆州安防公司

这个领域的特点在于，虽然前景非常清晰，但是智能化安防升级将带来数据应用、算力调度、算法与解决方案多元化等问题。智能安防在人脸识别为代表的**次智能化过程中，行业解决方案相对单一，各行业需求相对雷同。但在智能安防产业深入发展之后，不**业、不同场景的数据、算力、算法、工程化等需求会将会启动复杂的差异化供需关系。
然而从目前的产业现状中看，更多玩家还只是单纯的硬件厂商或者算法厂商，很难应对这样的产业挑战。
智能安防也是一样，在产业周期向前推进之际，智能摄像机需要承担安防识别之外的更多工作。比如事故预测、事故原因**时间推定、智能化启动事故应对方案等等，甚至让安防体系直接参与到生产流程中，成为生产、质检、管理、物流等流程的直接参与者。
从一座瞭望塔，到一座有农业有商业的城镇，较大的变化就是有了足够多的“人”。而在智能安防场景中，这个变化就是是否能够拥有足够多的智能，以及智能能够连接的数据、支撑智能的算力。
*三次转型：人工智能带来颠覆性变革
安防行业的*三次IT化转型，无疑是由当前较热的人工智能**的。安防前端设备不断增多，数据量不断增大，用户面对海量的视频数据，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，需要人工智能作为*或助手，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。
人工智能在安防的落地，给安防行业带来了“全流程挑战”，以视频监控为例，摄像机的前端采集，不再只有视频，还有图片和结构化的信息，存储到后台后，还需要综合智能分析，包括边缘计算、云端计算等，整个业务流程都发生深刻的变化。
目前人工智能推动着安防行业朝着以下几个方向前进。一是前端智能化。安防智能化的发展趋势是让机器能够真正代替人类去观察世界，要做到这一点，前端设备必须具备感知能力与识别功能，唯有如此，视频监控才能通过机器视觉和智能分析识别出监控画面中的内容，并通过后台的云计算和大数据分析，来做出思考和判断，并在此基础上采取行动。可以说，智能化的前端是智能分析经济性和规模化部署的基础，也是智慧城市大数据应用的关键。
二是数据深入挖掘应用*发展。人工智能的出现，使摄像机中产生大量结构化和半结构化数据，同时储存对象也由单纯的视频，变为视频+图片+结构化以及半结构化的信息，各类数据混存模式下，如何让视频分析技术在大数据中发挥作用也成为人们关注的一个方向。未来，利用各种不同的算法计算，将大量视频数据中不同属性的数据进行检索、标注、识别等应用，以达到对大量数据中内容的快速查找检索，将成为方向。
三是“云边融合”。当前的云计算是基于数据中心的，是一种集中式中心化的云，这种集中式中心化的云不能适应例如低延迟、大带宽等业务要求，因此需要向分布式去中心化的云发展，这也就是赋能边缘智能和云边融合产生的背景。完全依赖云计算的计算机系统在需要大量和外界互动的时候会显得僵化，反应迟缓，而且一旦网络有点问题就使得系统瘫痪。而边缘计算的功能是就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘计算可以缓解负载瓶颈、延迟、容错等方面的困难，未来的智能应用系统趋势是“大智能”放在云端，“小智能”放在边缘。
但目前无论是整个人工智能的发展，还是安防智能化的发展，其水平仍然存在起步的阶段，人工智能是安防领域的未来，在通往未来的道路上，还有许许多多障碍和困难需要跨越和克服。安防的这十年，是安防走向IT化的十年；而下一个十年，或许是安防完成智能化的十年，安防在下一个十年还将给我们带来什么惊喜，值得我们共同期待。
在HoloSens的战略远点背后，是华为智能安防战略的中间层。它容纳了华为在数据、芯片、平台、端到端安全，四个方面的技术与解决方案基柱。其中包括：
◐1、前端实现多维数据采集与数据打通，打造多维感知平台，融合数据湖产品，实现数据自动化，帮助产业场景跨越数据孤岛。
◐2、底层芯片打通ICT生态+AI的双计算引擎，利用鲲鹏+昇腾，满足算力与AI双驱动，容纳智能安防产品与华为ICT体系以及智能化技术创新的融合共生。
◐3、开放算法统一平台，打开生态，联合创新。让安防融入各行业的需求与无数开发者的智慧，打通广大生态合作伙伴与智能安防创新之路的结合。
◐4、全面提升工程能力与安全标准，建立全流程、全产品、深入服务中的安全体系。通过严苛的安全标准与安全技术保证智能安防体系可信可用。
智能安防战略联接了华为广泛的基础技术研发，以及生态合作伙伴联合创新。目前，华为建立了**6大区12个Openlab，为生态合作伙伴提供方案孵化、联合验证的平台，成为智能安防算法和应用生态源源不断发展的新动力。在华为广泛的技术布局与基础技术创新之上。华为的智能安防战略可以实时与较先进的ICT解决方案与新技术趋势保持接轨，保证行业**能力始终在手，持续完成突破。
从产业发展趋势上看，让摄像机背后的机器视觉系统，从识别，走向理解、分析和决策，这个趋势是必然的。或许未来有一天，我们需要的智能安防技术是这样的：智能摄像机检测到了某一设备有老化现象，就结合生产数据、天气数据、人员流动数据，以及设备检测与维修规则，自己制定好了维修保养方案，发送给相关单位，并预约了不影响生产的时间进行维修。这样企业在没有任何生产停顿的条件下，就完成了*的检测维修工作——在这个场景下，安防还是安防，但安防已经不只是安防，而是企业生产力的核心组成部分。

*二次转型：物联网为端，云计算为核，大数据为业务
到了2013年左右，基于IP的安防联网方式普及，安防系统在构建和应用层面不断扩大，此时安防迎来了*二次IT化转型。*二次转型的典型特征是物联网为端，云计算为核，大数据为业务。在这一次的转型浪潮中，谁拥有了数据，谁才能创造较终价值。
物联网是互联网发展到一定阶段的产物，物联网是指通过各种信息传感设备实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络，其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。物联网的发展，促进安防系统逐步从单纯的安防监控向行业安全和可视化管理方面进行转变，系统架构也从简单孤立的系统向与业务密切相关的综合性管理平台进行演变，安防的各方数据也因此开始形成汇聚。
由于数据量爆炸式增长，云计算、大数据等技术慢慢渗入安防行业。首先，视频监控从标清逐渐走向高清，画质清晰化的同时，也对储存需求加倍增长，如何从大数据中精准且快速地抓取目标数据、智能挖掘出类似特征和行为的数据，成了急需解决的难题，而云计算的出现，很好的解决了上述存储难、读写难两大问题。
其次，传统的关系型数据库对海量的数据很难提供高效的处理，查询、统计分析等速度会变得非常慢，而大数据可以解决传统系统由于海量数据的冲击而带来的效率问题。此外，大数据在深入挖掘、预测分析上会发挥更大的价值。比如当交通相关的数据达到一定的广度和深度后，可以利用大数据技术作预测分析，预测交通事故的多发时间、多发地点，并根据预测结果作出相应的对策，以此可以减少交通事故的发生数量。