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目前中美市場(chǎng)格局如下圖所示，主要分為5大領(lǐng)域。傳統(tǒng)的2個(gè)領(lǐng)域：監(jiān)控設(shè)備，視頻管理軟件領(lǐng)域。

一、市場(chǎng)概覽

這兩年科技界最熱門的話題就是AI了，而最先得到應(yīng)用的是萬(wàn)億級(jí)的安防市場(chǎng)。根據(jù)Grand View Research的調(diào)查，全球安防市場(chǎng)年增長(zhǎng)率為10.2%，將在2025年達(dá)到$167.12Billion (約1萬(wàn)億人民幣)。

傳統(tǒng)安防領(lǐng)域主要包括監(jiān)控設(shè)備，VMS軟件系統(tǒng)，以及安防人員。然而傳統(tǒng)安防領(lǐng)域存在幾大痛點(diǎn)：1)機(jī)器對(duì)圖像視頻的識(shí)別度低，主要靠人眼觀察分析為主，精確度低，反應(yīng)速度慢。2)人力安防成本大，特別是在歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家，而且安防人員培訓(xùn)成本高 ，流失率大，造成了安防投入高但效果差等問(wèn)題。

隨著AI的成熟，針對(duì)這兩大痛點(diǎn)，新興起了三個(gè)領(lǐng)域：人臉識(shí)別，行為識(shí)別，以及安防機(jī)器人。無(wú)論是中國(guó)，還是美國(guó)，無(wú)論是傳統(tǒng)大型公司，還是新崛起的科技新貴，都嗅到了這三個(gè)領(lǐng)域中巨大的商機(jī)，爭(zhēng)先恐后開(kāi)發(fā)AI產(chǎn)品，爭(zhēng)取快速的占領(lǐng)這個(gè)巨大的市場(chǎng)。

目前中美市場(chǎng)格局如下圖所示，主要分為5大領(lǐng)域。傳統(tǒng)的2個(gè)領(lǐng)域：監(jiān)控設(shè)備，視頻管理軟件領(lǐng)域。新興的3個(gè)領(lǐng)域：人臉識(shí)別，行為識(shí)別，還有安防機(jī)器人。

二、監(jiān)控設(shè)備與VMS軟件

第一個(gè)傳統(tǒng)領(lǐng)域就是監(jiān)控視頻設(shè)備領(lǐng)域。在中國(guó)有?？岛痛笕A兩家巨頭公司，在美國(guó)有Axis， CANnon等巨頭公司。目前的創(chuàng)新主要集中在智能攝像機(jī)。現(xiàn)在行業(yè)中最多的產(chǎn)品是各種升級(jí)版本的安防攝像頭，基本只是實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)單的視頻處理功能, 比如motion detection等，這類公司包括Ring(已經(jīng)被Amazon收購(gòu)), Nest，Arlo等。目前能將AI應(yīng)用在攝像頭端的公司非常的少。

另一個(gè)傳統(tǒng)領(lǐng)域就是VMS軟件，和視頻設(shè)備一樣，這個(gè)領(lǐng)域無(wú)論中國(guó)還是美國(guó)，都被巨頭占據(jù)。在中國(guó)是以東方網(wǎng)力為首，在美國(guó)是以MileStone、Salient為首。在這個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新逐漸集中在AI和云服務(wù)上面。用AI對(duì)視頻進(jìn)行深入的處理，并且將視頻的存儲(chǔ)和處理逐漸移到Cloud。

三、計(jì)算機(jī)視覺(jué)—人臉識(shí)別與行為識(shí)別

AI包括的細(xì)分領(lǐng)域很多，其中最熱門的就是計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)和機(jī)器人。首先我們先來(lái)看看計(jì)算機(jī)視覺(jué)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指計(jì)算機(jī)讀懂照片和視頻中信息的技術(shù)。從技術(shù)組成上計(jì)算機(jī)視覺(jué)又包括三個(gè)方面：數(shù)據(jù)收集，硬件計(jì)算平臺(tái)，軟件算法。

1)數(shù)據(jù)就像是糧食，一個(gè)好的算法要想落地，需要海量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練。很多應(yīng)用場(chǎng)景落地比較慢的原因就是因?yàn)閿?shù)據(jù)量不夠大，無(wú)法很好的訓(xùn)練算法模型。所以一家CV公司能否獲取大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)就成為了成功的關(guān)鍵之一。

2)硬件計(jì)算平臺(tái)則像是骨骼。因?yàn)榫薮蟮臄?shù)據(jù)處理量和算法的復(fù)雜度高，對(duì)硬件的處理速度要求也就高。特別是在對(duì)算法模型的訓(xùn)練階段，對(duì)硬件的處理速度要求最高，往往采用的是GPU。當(dāng)算法訓(xùn)練完成之后，一部分應(yīng)用場(chǎng)景可以回歸到價(jià)格便宜的CPU上使用。現(xiàn)在一些公司也相繼推出了專門的AI 芯片。

3)軟件算法就是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的靈魂了。得益于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法在近些年取得了重大的突破，經(jīng)典算法有Convolutional Neural Networks(CNNs), R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN.

從發(fā)展歷程上看，計(jì)算機(jī)視覺(jué)經(jīng)歷了從物體識(shí)別，人臉識(shí)別，以及行為識(shí)別的過(guò)程。

2)人臉識(shí)別：根據(jù)人體特征和人臉特征對(duì)人進(jìn)行識(shí)別，應(yīng)用場(chǎng)景包括對(duì)逃犯的抓捕等。

3)行為識(shí)別: 根據(jù)人的動(dòng)作行為和周圍物體進(jìn)行綜合判斷，比如區(qū)分一個(gè)人是在打傘避雨，還是在拿著棍棒斗毆等;又比如區(qū)分一個(gè)人是坐在椅子上思考，還是在蕩秋千玩耍等。應(yīng)用場(chǎng)景比如對(duì)犯罪行為的監(jiān)控。

目前人臉識(shí)別在中國(guó)落地最快。一些計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析的軟件公司已經(jīng)成為了獨(dú)角獸，包括商湯、曠視、和依圖等。

(人臉識(shí)別視覺(jué)分析)

在美國(guó)，因?yàn)樗矫茉?，人臉識(shí)別目前尚處于不開(kāi)放的階段。

與人臉識(shí)別漸漸形成紅海的情況相比，行為識(shí)別雖然被人們討論了很多，簡(jiǎn)單的跨線探測(cè)功能也已經(jīng)被實(shí)現(xiàn)，但存在精確率低，誤報(bào)率高的問(wèn)題。真正利用深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的行為識(shí)別應(yīng)用才剛剛興起，處于藍(lán)海階段，這類公司包括中國(guó)的皓圖智能，美國(guó)的Umbo Computer Vision。

四、安防機(jī)器人

機(jī)器人大家都很熟悉了。從Robot(機(jī)器人)這個(gè)名字在1921年被捷克作家 Karel Capek提出到現(xiàn)在已經(jīng)接近100年。在這100年間，無(wú)數(shù)的相關(guān)科技得到了巨大的發(fā)展，而機(jī)器人則是大量技術(shù)相集合的產(chǎn)物，主要包括Sense(感知), Understand(理解), Act(行為) 三個(gè)方面。

近些年機(jī)器人逐漸走出了實(shí)驗(yàn)室，開(kāi)始進(jìn)入了商業(yè)領(lǐng)域。在安防領(lǐng)域，機(jī)器人的主要應(yīng)用場(chǎng)景就是用機(jī)器人取代安防人員，機(jī)器人可以不受環(huán)境影響，24小時(shí)全天工作，而且工作狀態(tài)穩(wěn)定，不需要培訓(xùn)就可以更加精確的完成安防任務(wù)，也解決了安防人員流失率高的問(wèn)題，而隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，價(jià)格優(yōu)勢(shì)也將逐漸展現(xiàn)出來(lái)。

然而由于中國(guó)安防人員工資低，對(duì)于安防機(jī)器人的需求不如歐美國(guó)家，目前在安防機(jī)器人領(lǐng)域存在巨大的空白，一些創(chuàng)業(yè)公司都處于非常早期的階段。

相較而言，美國(guó)安防市場(chǎng)最火熱的就是安防機(jī)器人的崛起，并且在全球處于領(lǐng)先地位。因?yàn)槊绹?guó)市場(chǎng)安防人工成本高昂，但效果很差的問(wèn)題，用機(jī)器人輔助和取代人工安防一直是美國(guó)安防的一大痛點(diǎn)。從2009年開(kāi)始，美國(guó)的創(chuàng)業(yè)者們已經(jīng)開(kāi)始了在安防機(jī)器人領(lǐng)域的探索，誕生了如SMP, Gamma2，KnightScope等一些安防機(jī)器人的先驅(qū)公司，也吸引了很多VC的資金，因?yàn)楫?dāng)時(shí)技術(shù)不成熟，造成了機(jī)器人功能不夠，造價(jià)極高等問(wèn)題，很多年這些公司無(wú)法將產(chǎn)品商用，更無(wú)法產(chǎn)生利潤(rùn)。

(美國(guó)安防機(jī)器人示例)

隨著最近三年，機(jī)器人技術(shù)的逐漸成熟，功能逐漸完善，而且產(chǎn)品的造價(jià)逐漸降低，從2017開(kāi)始幾家公司逐漸都進(jìn)入到了商業(yè)應(yīng)用的水平。

然而要達(dá)到大規(guī)模商用，各家公司面臨著進(jìn)一步降低成本的巨大挑戰(zhàn)，誰(shuí)能在保證功能的情況下，先一步降低成本，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)，誰(shuí)將成為下一個(gè)獨(dú)角獸公司。

縱觀中美兩大市場(chǎng)，還缺少的就是可以將傳統(tǒng)攝像頭監(jiān)控、移動(dòng)機(jī)器人、后臺(tái)分析服務(wù)器串聯(lián)起來(lái)，打通各個(gè)環(huán)節(jié)，形成IoT結(jié)構(gòu)的公司。目前這個(gè)角色由系統(tǒng)集成商擔(dān)任，系統(tǒng)集成商如Johnson Control，采購(gòu)各家產(chǎn)品，為客戶訂制解決方案，然而由于產(chǎn)品來(lái)自各個(gè)不同的公司，聯(lián)通性存在問(wèn)題。隨著技術(shù)的進(jìn)一步積累，相信這個(gè)問(wèn)題也一定會(huì)被某家公司解決。

五、結(jié)語(yǔ)

除了安防領(lǐng)域，機(jī)器人和計(jì)算機(jī)視覺(jué)還逐漸應(yīng)用在金融、醫(yī)療、智慧城市、智能硬件等各個(gè)領(lǐng)域。無(wú)論如何，每一次技術(shù)的更新，必將誕生一批新的偉大的企業(yè)。機(jī)器人和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的成熟必將造就一批獨(dú)角獸公司。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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