中国安防监控行业技术现状和发展趋势
目前中国安防监控行业技术现状
目前我国安防监控行业已经形成了从上游软件、元器件研发生产，到中游产品设计制造，再到下游系统集成与工程、运维服务等完整的产业体系。我国安防监控行业在前端感知与边缘计算、智能分析预警等方面已处于世界领先的位置，大量新技术的应用使产业链质量获得了较大提升。
头部企业纷纷布局高端人工智能算法、芯片设计及多方面的核心技术领域，如人工智能感知、机器学习、5G通信、物联网、云计算与边缘计算、多功能智能化装备等技术。根据不同场景需求的智能视觉与物联网应用技术、立体化感知与风险预警技术的研发也取得一定成绩。
由于拓展深化了视频新场景的应用，智能视频技术的应用加速融入了智慧城市领域，并赋能千行百业，成为了城市高效管理、服务社会民生的重要技术支撑；行业融合步伐加快，智慧制造、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧教育等行业的视频智能技术应用正得到较快发展。
随着技术发展和科学技术的进步，我国在人工智能感知、机器学习、5G通信、物联网、云计算与边缘计算、视频光电技术等监控关键技术方面都有了质的突破，安防行业已成为人工智能与实体经济深度融合最主要的应用领域。
技术融合、系统融合的快速发展，许多实力强大的信息通信、互联网、人工智能企业以及网络服务商加入了安防监控行业，这些企业以优秀的算法、架构、算力等能力融合安防场景应用，促进了行业智能化深度转型，同时也塑造了新的产业格局。目前我国安防监控行业技术短板主要体现在高端芯片器件、高端零部件的设计及制造、基础操作系统、软件工具等方面，这些技术与产品对外依存度较高，网络信息安全问题依然严峻，个人信息隐私保护成为了社会舆论关注的热点。
目前应当加强关键数字技术科技攻关，突破高端图像传感器、高端监控镜头、大数据应用、生物特征识别、3D融合识别、行为识别、机器视觉、语音识别等核心软件；强化算力、数据、算法等平台支撑；在预测预警技术、新一代人工智能、大数据挖掘应用、移动互联网、“物联网 +”、网络安全等关键领域需要尽快补齐短板；融合设备、信息、服务、业务等多方面数据资源，打造数智产业体系，推进安防数字产业化发展及在各行各业的融合应用。
技术环境对安防监控行业发展的影响
人工智能、大数据、5G和物联网等新一代信息技术是目前对安防监控行业快速发展最为重要的几项技术。我们分别做一些简单介绍和分析。
2016年国务院发布了《“十三五”国家科技创新规划》，将人工智能划归为科技产业布局的重中之重。国务院于2017年7月8日印发的《新一代人工智能发展规划》中提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国的远景。
针对安防行业，《新一代人工智能发展规划》提出：要促进人工智能在公共安全领域的深度应用，推动构建公共安全智能化监测预警与控制体系。围绕社会综合治理、新型犯罪侦查、反恐等迫切需求，研发集成多种探测传感技术、视频图像信息分析识别技术、生物特征识别技术的智能安防与警用产品，建立智能化监测平台。
加强对重点公共区域安防设备的智能化改造升级，支持有条件的社区或城市开展基于人工智能的公共安防区域示范。随着我国人工智能技术的发展，人工智能也逐渐在安防各大领域得到了深度的应用，为安防产业带来了巨大的变革与影响，使安防成为人工智能应用的最好行业之一。
目前人工智能技术主要的发展领域是计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人等，这些细分领域的发展离不开对海量的数据集进行算法训练。
历经多年快速发展的安防监控行业，每时每刻都在产生大量的数据，是非常理想的算法迭代资源。近年来，安防监控已成为人工智能技术很具基础、发展快的应用落地行业。
例如：人工智能对视频信息的结构化提取起到了巨大的推动作用，这对于视频大数据的应用起到了奠基作用；基于深度学习的人脸识别算法提高了识别精度，该技术在多个领域得到广泛应用；基于深度学习的人工智能车辆识别技术可以提取多元化的车辆信息，诸如车牌号码、车辆品牌、车身颜色、车辆类型、车辆特征物等；基于深度学习的人工智能支持基于车辆外观特征的快速检索，这些特征在刑事案件侦查、交通事故处理、肇事逃逸追查、违章车辆自动记录等领域已经得到较好的应用。
目前人工智能技术在监控等领域的应用也存在场景碎片化、应用成本高、实际应用场景与理想的实验室场景效果差距较大等问题。
大数据的本质是系统通过处理采集到的所有数据，去提取其特征和共性的信息，使得所有的数据都有价值。这样可以把传统认为没有价值的信息也能够产生非常有价值的信息，这就是数据挖掘。
安防监控行业相关应用产生了巨大的信息数据，特别是在当前大集成、大联网的环境下，数据量呈现飞速增长趋势，面对海量的数据，也带来了数据整合、数据存储、数据分析应用等一系列问题。通过寻求解决这些问题的方法，也进一步促进了大数据技术和产品在监控行业的落地应用。
视频图像信息库建设和海量视频数据的处理、分析、检索，是提高监控效率的有力手段。通过视频智能分析技术，把海量的视频数据进行浓缩、提取特征摘要、减少了存储空间，也对大数据的应用提供了条件。
目前大数据的应用使得许多原本无用的视频数据变成了数据宝藏，使得视频信息由事后查证为主变为事前防御和事中控制为主的高效信息。在公安执法与智能交通方面视频大数据技术已经得到较多应用，一些企业也为视频大数据在城市管理和智能制造等领域的应用做了大量工作，奠定了一定基础。
大数据时代的到来，通过资源整合，利用大数据及其他相关技术，可以较好地实现视频数据信息的解读和共享，为用户提供更多有价值的服务。
2019年3月，工业和信息化部、国家广播电视总局、中央广播电视总台联合印发的《超高清视频产业发展行动计划（2019-2022年）》中明确指出：安防行业是4K摄像头的主要应用领域，应重点发展超高清摄像头的规模应用。
推进安防监控系统的升级改造，支持发展基于超高清视频的人脸识别、行为识别、目标分类等人工智能算法，提升监控范围、识别效率及准确率，打造一批智能超高清安防监控应用试点。
虽然随着视频压缩技术的进步，视频传输所需的带宽有较大的下降，但是在有线通信系统建设成本较高的地区和需要移动通信手段时，5G技术才可能经济地实现高清视频的多路传输。5G传输的时延很�。舛杂谝贫盗镜男畔⒋浜桶踩Ｕ鲜鞘种匾�。
随着后期5G技术越来越成熟，也可以让智能安防产品拥有更多的功能，使各个场景内的安防设备进行连接，实现信息的交互与快速的传递。5G技术的推广应用将助力安防超高清视频监控向着更快、更清晰、更智能的方向发展。
随着网络信息技术的快速发展和物联网技术的运用，让政治、经济、文化、社会和生态领域都发生了巨大的变化。物联网技术在安防领域的运用，对于建立完善的社区公共安全物联网体系，改善了人们的生活、工作和学习方式，提升生活服务的智能化水平也有重要的意义。
我国的安防物联网中报警系统涉及声音报警、视频报警、紧急按钮报警、入侵感应报警、周界报警等诸多子系统，且报警器种类也非常多，如视频处理运动轨迹进入报警器、射频识别轨迹偏离报警器、红外多光束报警器、防伪装被动红外微波报警器等。
正是由于这些报警系统、报警器的运用，才成功构建了集人流、烟流、定位、测温与消防于一体的多模式报警感应机制。由于安防报警的报警器种类繁多、数量大，因此，工作人员多结合实际情况实现对系统的分区域连接，从而能够显示某区域的报警状况，提高工作有效性。
基于物联网技术设计的安防系统可以提高其安全可靠性、实用性。安防物联网可以将接收到的各种报警事件进行有效存储，并通过综合显示平台实现对报警信息的有效融合，这也为大数据技术的应用创造了条件。
通过物联网技术可以实现对室内外关键区域、车库出入口、小区内各个道口进行24 h全程监视，将关键区域人员进出、车辆流通情况发送到物业管理平台中心，工作人员利用计算机系统来综合判断相关图像，并报警。
物联感知与大数据技术的结合应用在城市管理和智能制造方面也有着广阔的应用前景。目前物联感知的最主要的手段是射频识别与视频识别，这两种识别手段的技术进步为原来意义的安防企业的市场扩展带来了积极的影响。
中国安防监控行业技术的发展趋势
监控智能化与物联网化是当前中国安防监控行业技术发展的主要趋势。中国安防监控行业智能化发展主要依靠的是人工智能与大数据技术的应用。
人工智能技术极大地了推进安防智能化的深度应用。人工智能在监控产品的云、边、端均有体现。首先是智能前端化：随着芯片的集成度越来越高，处理能力越来越强，许多厂商推出了智能IPC、智能DVR和智能NVR，将一些简单通用的智能移植到前端设备中。
未来将有更多的复杂专用的智能算法在前端设备中实现。在前端设备上实现智能的优势在于组网灵活，延时低，成本低，也减轻了一部分后端分析的压力，为大规模部署提供了可能。
其次，AI计算能力大幅提升，可以满足日益增长的边缘算力需求。面向监控行业碎片化的智能应用需求，根据用户的算法个性化和定制化需求，提供支撑边缘域的智能化产品得到越来越多的应用。
第三，人工智能在监控云端可以发挥更大的作用。已有的智能化产品大多是将多种智能功能固化在某一类硬件中，每台硬件设备提供一种或有限的几种智能化服务。云端会根据客户的需要提供服务，实现资源按需分配，最大化地满足客户需求和提高资源利用率。伴随着物联网、AI智能、数字化技术的发展与安防监控设备的数量和水平提升，整个安防监控行业已经快速进入了网络监控时代。
除了监控摄像机（枪机、球机）、硬盘录像机或电视墙等各样式的智能监控产品，核心的视频监控平台软件也进入了数字化、网络化、智能化的融合发展时代。
第四，加强云边端全场景资源协同，推动人工智能的普惠应用。建立云计算、云平台、云服务等行业技术标准体系，促进云化资源分层解耦、 异构兼容的安全服务云生态的形成，加强基础资源能力的建设和共享，这对于更好地面向各行各业提供定制化业务，提高系统的保障应用能力是非常重要的。
大数据技术的应用在监控智能化中也起着重要作用。视频图像数据治理技术是视频图像信息系统相关数据的接入、处理、组织、服务以及数据资产管理、数据质量管理、数据安全管理和数据开发管理等的基础，可以显著提升从海量视频图像信息中获取高价值信息的能力和效率。
抓住算法、算力、数据、普惠人工智能等数字经济关键生产要素，可以推动智能物联、“互联网 +”融合发展，将科技优势转化为新模式、新业态成长优势。监控行业正在打造以主动感知、智能分析、提前预防和高效追溯的全方位防控体系，及时发现和有效处置质量风险，实现安全场景智能+工业互联网平台的协同延伸。
大数据技术对于深化各领域智能视频技术的应用，融合千行百业，拓展市场新空间也有着重要作用。除监控领域之外，服务数字化社会治理，建设大整合、高共享、深应用的社会治理信息平台，为政府实现智能化决策、监管、服务提供技术支撑；服务于智慧城市建设，构建城市大脑、智慧物联、智慧孪生，解锁更多行业和应用场景；着力培育智能小区、智能家居等消费市�。栈萑斯ぶ悄苡τ檬羌嗫匦幸捣⒄沟囊恍┲匾较�。
视频行业应用智能化：智能化解决的是行业客户在业务应用中存在的问题，因此智能化需要往行业化方向进一步深化。首先智能化厂家要从行业出发，定位目标行业和细分市�。范ㄗ约旱姆⒄狗较�。其次，在具体行业中深入业务应用、业务流程等，剖析行业问题，寻找解决之道。最后，结合自身的技术积累，为行业客户提供优质的视频行业智能解决方案。
物联网是新一代信息技术的高度集成和综合运用，对新一轮产业变革和经济社会绿色、智能、可持续发展具有重要意义。物联网技术不仅促进了视频监控行业服务效率的提升，而且视频技术的智能化进步也促使视频识别成为继射频识别之后物联感知的第二重要手段，这也极大地开拓了视频行业的市场前景。
2015年5月13日发改委等9部委发布《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》，提出“按照维护国家安全、社会公共安全的实际需要，推动公共安全视频监控系统联网，整合各类视频图像资源；规范管理、确保安全，推进和保障各地区、各部门对视频图像资源的共享应用；权责一致、分级分类投入、社会参与，加强公共安全视频监控建设联网应用工作的保障。”这一文件加快了视频监控朝着物联网化的方向发展。
互联网、云计算与智能感知无疑是物联网的基础。视频监控网络化的普及为今后监控物联网化创造了条件。云计算会改变互联网的技术基�。萍扑慵际醯拇罅坑τ靡灿跋熳虐卜兰嗫夭档母窬�。
软件平台化对于监控物联网化有着重要作用。每个安防厂商在推进自己的智能化解决方案时，都越来越多地需要对软件平台及配套的硬件设备进行整合，提高整合方案的兼容性，稳定性，安全性等。
尽管目前国内的主流监控厂商基本都具备自己的软件平台，不同的是这些平台的定位和规模大小都不太一样。未来几年安防监控的应用类型也越来越清晰，其技术标准，开发接口等将越来越趋于统一。大厂商协助有关部委制定标准，小厂商兼容标准的合理产业模式将逐渐形成，这也有利于逐步形成完善的行业和国家标准体系。
软硬结合的系统平台可以实现视频系统的高可控、高稳定的运行。人们需要对视频信息实时掌握、及时响应的安防管理工作的同时，还希望能够数据共享、提高系统的安全性和隐私性，因此平台的系统化集成将成为未来系统发展的趋势。由于AI智能+数字化技术的发展，平台可以自动分析判断人、车、物等的行为、信息和外观等，监控平台可以极大地节约人力成本、网络资源占用、存储空间等。智能化监控软件平台能为更多的部门或者用户提供深入的服务。
监控行业正在加快推动5G 的应用，为智慧城市、物联网、车联网、无人机网络建设等提供技术支持；为超高清摄像、智能化�？榇钤�、实时云端存储等功能提供支持；开发基于Wi-Fi6 新技术的安防产品，实现更低功耗、更短延时、更大容量和更为安全的产业化应用。
监控行业物联网化也对网络与数据安全提出了更高的要求。针对视频监控联网应用的安全风险，从感知前端、网络、平台、数据、应用、基础设施、管理等多个维度设计和部署安全防护措施，打造“威胁可预警、行为可检测、攻击可防御、事件可处置”的整体安防防御体系，实现对安防设备应用的安全可管可控，全面提升安防系统的网络安全能力。
研究系统数据签名和加密、数据访问控制、数据隐私计算、数据备份恢复、数据审计等技术，实现安防系统数据安全防护也是监控行业今后发展的重要方向。