杨儒：AIoT时代的安防之变，机遇在下半场

    【CPS中安网 cps.com.cn】本文根据3月11日CPS中安网总经理杨儒在“安防微课”直播中的内容整理而成。

　　01安防发展的几个阶段

　　中国安防从上个世纪80年代开始发展，40年间，安防的发展经过了三个阶段：

　　模拟时代：在2010年之前，安防行业以模拟产品为主：模拟摄像机、采集卡、DVR；

　　数字时代：在2010年之后，安防行业以数字化产品为主：IPC、NVR、平台的概念；

　　AIoT时代：在2017年之后，以各种智能化产品、人工智能、计算机视觉为主。以CCTV为例，发展的过程就是从“看得见”到“看得清”再到“看得明白”。

　　02安防40年之变

　　安防行业在中国发展已经40年了，虽然现在每年还保持着较高水位的增速，但是很多业内人士都认为安防行业“土”味过重，或者是太过传统。

　　生产制造、经销渠道、工程项目，整个产业链的玩法都很传统，因此，“求变”是近几年行业的大势所趋。

　　那么，变的是什么？弱化安防这个概念。

　　众多在安防行业打拼了多年的老牌公司，也纷纷对自身的定位做了调整，以龙头企业为例，海康是以视频为核心的智能物联网解决方案和大数据服务提供商，大华是以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商；华为安防在前段时间也是改名为“机器视觉”，这个概念就比安防覆盖的范围更广。

　　03安防十年之变

　　我们看到的变化肯定不只是一个品牌名字的改变，一个公司定位的改变。

　　其实我认为，终归还是行业的变化影响着企业的定位，经常听一句话叫做“安防的边界在变”，那到底安防哪些东西在变呢？我认为可以从四个维度去分析安防行业的变化。

　　▏安防的需求在变

　　我们给传统的安防行业划分了一些子系统，诸如视频监控、防盗报警、楼宇对讲、一卡通等等。

　　但是现在，当你问企业是做什么的时候，对方会回答是做智慧城市、智慧社区、智慧楼宇、数据平台的，这就是安防的需求在变。

　　之前安防行业是用一个或多个产品组合去解决系统的需求，现在更多的是用一个或多个系统集成去解决场景的需求。

　　这个过程的变化在于：

　　① 从组合到集成。组合是产品简单的链接，典型的系统构架就是“前端—传输—后端”，而集成是系统与系统之间的对接，讲求的是数据的融合和共享；

　　② 从为系统服务到为场景服务。安防之前是解决系统性的需求，比如装个监控看守，装个门禁管人。现在是解决场景性的需求，要考虑的是一个城市、一个社区、一栋大楼整体的智能化协同。

　　▏安防的定位在变

　　安防是一个行业吗？答案是肯定的。但是随着AIoT的发展，现在的安防更像是AIoT里面的一个业务。

　　AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化.

　　物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系，除了技术上需要不断革新，技术的落地与应用才是亟待突破的核心问题。

　　安防在整个AIoT里面落地是比较快的，因此未来AIoT是行业，安防是服务AIoT的业务。

　　▏安防的玩家在变

　　去年深圳安博会，展商里面多了很多新面孔。

　　刚才提到，安防会朝着AIoT的方向蔓延，那么AI、互联网、ICT、通讯等领域的企业都会进来，虽然现在大家都不把自己定义为安防企业，但是布局的业务脱离不了安防行业。

　　那么，安防市场的格局会不会变？我认为还有待时日。

　　第一， 安防行业之前都是比较传统和封闭的，想要玩好的话，除了技术，还有很强的行业壁垒（行业理解、渠道、关系、规则等）需要攻破；

　　第二， AIoT的竞争才刚开始，而且赛道很长，脱颖而出需要时间。这里面很多人都在关注华为安防，华为确实值得关注，因为刚才提到的渠道、关系等它都具备，从它频繁的市场动作里，我们看到了华为布局安防的决心和信心，该有的它都有，未来可期。

　　▏安防的技术在变

　　我在安防行业做过几年的技术，从应用层的技术到芯片层的技术都有接触，这期间我认为行业的技术变革周期是过长的，典型的几次技术变革，编解码升级（MJPEG-MPEG-H.264-H.265）、传输升级（模拟-数字）、分辨率升级（CIF-D1-720P-1080P-5M-4K）。

　　现在随着AIoT的融合，安防行业技术变革的步伐明显加快，而且带给行业的变化也更明显。安防不再只是编解码、单片机、模转数的时代，物信融合、数字孪生、数据中台……越来越多的概念需要去理解和消化。

　　04什么是AIoT

　　AIoT并不是新技术，而是一种新的IoT应用形态，从而与传统的IoT应用区分开来。

　　如果物联网是将所有可以行使独立功能的普通物体实现互联互通，用网络连接万物，那AIoT则是在此基础上赋予其更智能化的特性，做到真正意义上的万物互联。

　　AIoT的关键，在于落地融合，安防相对来说是新兴技术落地比较快的行业，所以我们来探讨两者的关系。

　　▏ AIoT业务流程

　　AIoT的业务流程有五个环节：感知——传输——存储——分析——应用，以此实现万物数据化、万物智联化。

　　物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系，除了技术上需要不断革新，技术的落地与应用，更是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的核心问题。

　　▏ AIoT发展历程

　　▪ 单机智能

　　在单机智能阶段，设备与设备之间不发生相互联系，智能设备需要等待用户发起交互需求。这种情境下，单机系统需要精确感知、识别、理解用户的各类指令，如语音、手势等，并正确决策、执行和反馈。

　　AIoT行业目前正处于这一阶段。以家电行业为例，过去的家电就是一个功能机时代，需要你通过按键帮你把温度降下来或者实现食物的冷藏；现在的家电实现了单机智能，通过语音命令就可以实现调节温度、打开风扇等。

　　无法互联互通的智能单品，只能是一个个数据和服务的孤岛，远远满足不了人们的使用需求。

　　要取得智能化场景体验的不断升级、优化，首先需要打破单品智能的孤岛效应。

　　▪ 互联智能

　　互联智能场景，本质上指的是一个相互互联互通的产品矩阵，采用“一个大脑（云或者中控），多个终端（感知器）”的模式。

　　以实际生活为例，当用户在卧室里对空调说关闭客厅的窗帘，而空调和客厅的智能音箱中控是连接的，他们之间可以互相商量和决策，进而做出由音箱关闭客厅窗帘的动作；又或者当用户晚上在卧室对着空调说出“睡眠模式”时，不仅仅空调自动调节到适宜睡眠的温度，同时，客厅的电视、音箱，以及窗帘、灯设备都自动进入关闭状态。

　　在互联智能阶段，智能设备之间相互连接，任何智能设备都可以帮助用户实现相应指令。

　　▪ 主动智能

　　主动智能阶段，智能系统可以根据用户行为偏好、用户画像、环境等各类信息，随时待命，具有自学习、自适应、自提高能力，能够主动提供适用于用户的服务，而无需等待用户提出需求，正如一个私人秘书。

　　相比互联智能，主动智能真正实现了AIoT的智能化和自动化，能够极大改变我们的生活。试想一下，伴随着清晨光线的变化，窗帘自动缓缓开启，音箱传来舒缓的起床音乐，新风系统和空调开始工作。

　　然后你开始洗漱，洗漱台前的私人助手自动为你播报今日天气、穿衣建议等。洗漱完毕，早餐和咖啡已经做好。当你走出家门，家里的电器自动断电，等待你回家时再度开启。

　　▏AIoT市场前景

　　从全球市场规模来看，在2019年，AIoT全球市场规模只有51亿美元，预计到2024年会达到162亿美元。

　　未来，AIoT有着巨大的增长潜力。

　　▏部分公司AIoT战略布局

　　目前，BAT、华为、京东、小米，都已经开始布局AIoT的战略，也对应不同的市场应用场景，各自有侧重点，所以，从这些巨头的布局中，可以一窥未来AIoT的发展方向。

　　▏安防与AIoT的关系

　　AIoT是一个很大的产业，未来，安防的边界会越来越模糊，可能只是AIoT行业里面的一项业务，能产生大量有价值的数据。

　　▏数据的重要性

　　现在这个时代，信息纷繁杂乱，巨量的信息流，每个人每天接受的量都非常大。所以，从这个角度来看，这是一个参差错落的时代。

　　这么多数据产生后，如何去分辨和利用它呢？每一个数据都需要去实证，才是有价值的。

　　那么用什么样的方法去实证这些数据呢？这需要一种受科学体系认同的一个方法，这个叫“范式革命”。

　　以上三种状况，都是需要数据支撑和支持的，所以，数据对于这个时代是非常重要的。

　　▏数据演化技术路线

　　数据很重要，但它也有一个技术演化的路线。

　　▪ 数据中台

　　数据要应用，那么首先要做一个数据中台，这个中台就是将信息数据化，进行统一收集和调度。

　　“中台”，最早是由阿里在2015年提出的“大中台，小前台”战略中延伸出来的概念。

　　中台就是公共服务平台，数据中台就是将数据加工以后封装成一个公共的数据产品或服务。

　　打个比方，每个人家里的厨房都有油/盐/酱油/醋/料酒/生抽…很多种调料（数据），你（业务部门）特别喜欢吃糖醋排骨/糖醋鱼/糖醋里脊/糖醋猪蹄…（各种业务应用），你老妈（IT部门）觉得每天都按照比例调制糖醋汁很麻烦、很浪费时间，还每次都有偏差（每次数据有误差）。

　　于是你老妈决定按照“1料酒；2酱油；3白糖；4醋；5水”的比例（数据算法）调制好一大桶糖醋汁（数据产品），以后每天倒一点糖醋汁就可以很快做出一盘糖醋XX（业务应用）。

　　这个调制糖醋汁的过程就相当于构建了一个数据中台，糖醋汁就是数据产品。数据产品往往不是直接提供给用户使用的，而是提供给业务应用使用的（类似于糖醋汁不是用来直接喝的，而是用来做糖醋XX的）。另外，为了调制更快更准确，可能还需要买一些密封大桶/漏斗/量杯（数据工具）。

　　当然，如果你家十天半个月才做一次糖醋XX(低频)，那就没有必要调制一大桶糖醋汁放那儿（不需要构建这个数据产品）。

　　所以，在做数据中台之前，先自问一下：

　　有没有糖醋汁、八宝粥混料的需求？（有没有数据产品的需求？）有多少人吃？（使用这个数据产品的需求量大不大？）多久吃一次？（需要这个数据产品的频率高不高？）

　　如果以上都合理，就可以开始规划数据中台了。数据中台的核心理念在于“数据取之于业务，用之于业务”，即它相比于数据平台注重的是对业务的积累和沉淀，构建了从数据生产到消费，消费后产生的数据再回流到生产流程的闭环过程。

　　那安防行业提的数据中台，就是比如一些大型、超大型的项目中，视频数据的统一处理分发。

　　▪ 软件定义一切

　　软件定义网络，诞生了SDN。IT团队可动态，并可编程配置与塑造逻辑网络层。

　　软件定义存储，诞生了SDS，所有存储相关的控制工作，都仅在相对于物理存储硬件的外部软件中。

　　软件定义计算，诞生了云计算。使得计算资源可以任意配置，只需投入很少管理工作就能驾驭网络。

　　软件，正在重新定义所有你能想到的东西，我们正在身处一个软件定义的世界。

　　过去我们说的PAAS（平台即服务）、IAAS（基础设施即服务）和SAAS（软件即服务），未来可以说是XaaS（一切皆服务）。

　　▪ 数字孪生

　　对物理世界数字化建模重构，进而实现对其优化与反哺。我们有的安防企业提的孪生城市也是类似的概念，重建一个数字化的城市模型。

　　▏数据为王

　　不管什么样的技术，IT/CT/OT，这一切技术演化的基础就是数据。所以，这是一个数据为王的时代，数据非常重要。

　　05安防+AI的下半场

　　如果给“安防+AI”也划个阶段，“算法-算力-数据-方案-实施-运维”，前三个阶段可称为上半场，做的是技术布局，大家基本完成，下半场做场景落地，接下来的竞争更为激烈。

　　单从技术维度来讲，各玩家的AI已经开始同质化了，技术同质化，但是服务可以找差异化，这可能会成为脱颖而出的核心竞争力。

　　AI在做场景落地的时候面临的主要问题，一是技术实现和用户理解的差异；二是标准化技术和个性化需求的距离；三是数据安全和用户隐私的保护；四是价格承受力。

　　AI之前应用较多的场景是To G（城市管理、公安、交通等），现在要开始降维和普惠，关注To B市场了（社区、教育等），甚至是更小的场景。

　　06如何抓住AIoT的机会

　　▪ 解决方案商

　　在AIoT的趋势下，解决方案商或者传统硬件制造企业怎么办？

　　围绕两个目标：行业做强，产业做大。

　　①探索AI：现在AI不仅仅是计算机视觉，ISP、传输、存储、运维等环节AI都开始发挥效能，All in AI，AI带来的变化是全产业链的，举个例子，交换机后台管理的智能化、网线检测的智能化、控制台操作的智能化，这些都是传统硬件厂商的探索AI；

　　②探索生态：前面也提到过生态的趋势，目前生态里面最缺的就是各种优秀的硬件企业，积极了解和参与各类大厂的生态平台建设。

　　③坚守品质：不管哪种转型之路，一定要坚持把产品的品质做好做精，这才是硬件制造企业最核心的竞争力。

　　▪ 集成商/工程商

　　在AIoT的趋势下，集成商/工程商怎么办？

　　集成商/工程商面临的问题主要有三个：标准化程度很低、碎片化程度很高、个性化定制很多。

　　所以，围绕这三个问题去思考，如果把这些都想通了，或者是想通了其中的一两个问题，未来在AIoT发展的道路上就会有优势，然后去解决这些问题，而且在这一点上，集成商/工程商是更有优势的，因为离客户更近，更能理解客户需求。这就是集成商/工程商未来的出路。

　　隋朝王通在《中说•周公》中有一句话，“通其变，天下无弊法；执其方，天下无善教。”

　　也希望大家能洞察行业更多的变化，在发展的道路上可以更顺利一些！ 

声明:

凡文章来源标注为"CPS中安网"的文章版权均为本站所有，如需转载请务必注明出处为"CPS中安网"，违反者本网将追究相关法律责任。非本网作品均来自互联网并标明了来源，如出现侵权行为，请立即与我们联系，待核实后，我们将立即删除，并向您致歉。