揭开「安防+AI」被忽视的两个环节！

全市场都知道传统安防的工作过程主要有三个阶段，采集、传输、存储。自2015年安防开始引入AI之后，安防+AI的工作过程就变成了采集、传输、存储、分析、反馈。而因为AI的赋能，安防行业迈向智能化时代，市场规模时至今日也已突破万亿水平。

这本是值得庆祝的事情，但当你深究其中却发现安防+AI的发展好像走了些许弯路，目前市场做的反而是扭转前期走偏的车头，回归原有发展路线。具体如下介绍！

一、“三心两意”时期

文章开头说了安防+AI工作的五大过程，其中，分析和反馈是在AI的赋能下新增的两个步骤。按常理来讲，安防厂商引用AI是应该把重心放在分析和反馈这两个阶段，但现实是残酷的。

有业内人士表示，市场多数厂商把AI带到了采集阶段，从而大大减少市场算力需求。出现这种情况，市场并没有一个统一的说法，但大体上有这几个因素影响。

一是引入AI前期，大概在2015到2019年这一时期，AI企业入局安防赛道，加剧企业之间的竞争，好处是为安防企业数智化转型打下坚实的算力基础，但这一时期安防企业推出的AI产品和方案并不十分成熟，技术应用存在不小的局限性，满足不了市场需求。

二是安防+AI 1.0时代的后半段，各AI企业、安防厂商针对诸多安防场景业务推出的产品与解决方案愈发成熟，但因为疫情爆发，行业里此前积累的各种问题被放大，抬高了企业经营成本。而因为采集这一阶段又比较简单，入门门槛比较低，为了能在市场上获取一点的份额，多数企业们聚焦于此也是水到渠成的事情，目前各种高清、黑光摄像头新品不断出现就本质上就是鉴于它门槛较低、投入较少等所致。

换言之，安防+AI初衷是好的，但现实的因素却把它带到传统的焦点上，两个环节变成了意愿，传统的三环节则越发受到市场的热爱和重视，安防智能化完美的闭环最终成为一种奢侈。

同时，因为分析和反馈两个环节的缺乏，市场内卷、产品同质化严重等各种问题涌现。为了解决这些问题，增添安防企业发展新动能，提高企业盈利能力，现多数企业已意识到该问题，正努力回归安防+AI原有的发展赛道，紧跟时代发展的步伐，尽最大可能满足市场所需。

二、实现“完美闭环”

搭上AI快车之后的安防拥有感知、认知、应用和衍进的能力，能最大程度地帮助客户挖掘更大的价值。实现这一目标主要在于AI在工作过程中是否真正意义上完成了分析和反馈的工作。

毕竟分析是对于我们采集的数据真正具备自动化价值提炼的能力；反馈就是当你拥有了前面所有这些基础提炼能力之后，再结合用户需求，形成应用生态，能够真正给客户带来价值。

然而，安防+AI在前进开拓的过程中在这两个领域所做的努力严格意义上还是有欠缺，也许会有人说，在最近的各类展览会上，几乎所有厂商都在展示AI和它不同细分领域的应用，但也只是比较片面的，直到大模型技术的出现，基本上能完美完成后两环的的工作，最终让安防+AI形成闭环。

其中的逻辑在于，已现在的视角来看，大模型技术涵盖了算法、算力和数据，把这些组合起来才能真正的为客户赋能，解决客户所想。

另外，正因为生成式AI于2023年爆火，“安防+AI”更加明确了自动化、智能化、互联化的转型，越来越多的安防企业不仅实现了AI在安防场景中的落地，还跳出了传统安防业务，走向了更广阔的数智化领域。

如今的安防市场，更多的精力主要是聚焦在大模型技术落地应用、产品具象化上。目前已有企业推出了具象化产品，比如云天励飞将大模型塞进小盒子上，重磅推出“深目”AI模盒，仅需千元成本即可实现边缘侧训推一体，解决大模型在场景落地最后一公里的问题。

这是一个非常好的现象，市场有理由随着技术的不断迭代以及行业内各玩家各司其职，一个百花齐放的行业生态终将呈现在我们面前，让整个行业取得一个更大的价值。