本文根據3月11日CPS中安網總經理楊儒在“安防微課”直播中的內容整理而成。
01、安防發展的幾個階段
中國安防從上個世紀80年代開始發展，40年間，安防的發展經過了三個階段：
- 模擬時代：在2010年之前，安防行業以模擬產品為主：模擬攝像機、採集卡、DVR；
- 數字時代：在2010年之後，安防行業以數字化產品為主：IPC、NVR、平臺的概念；
- AIoT時代：在2017年之後，以各種智能化產品、人工智能、計算機視覺為主。以CCTV為例，發展的過程就是從“看得見”到“看得清”再到“看得明白”。
02、安防40年之變
安防行業在中國發展已經40年了，雖然現在每年還保持著較高水位的增速，但是很多業內人士都認為安防行業“土”味過重，或者是太過傳統。
生產製造、經銷渠道、工程項目，整個產業鏈的玩法都很傳統，因此，“求變”是近幾年行業的大勢所趨。
那麼，變的是什麼？弱化安防這個概念。
眾多在安防行業打拼了多年的老牌公司，也紛紛對自身的定位做了調整，以龍頭企業為例，海康是以視頻為核心的智能物聯網解決方案和大數據服務提供商，大華是以視頻為核心的智慧物聯解決方案提供商和運營服務商；華為安防在前段時間也是改名為“機器視覺”，這個概念就比安防覆蓋的範圍更廣。
03、安防十年之變
我們看到的變化肯定不只是一個品牌名字的改變，一個公司定位的改變。
其實我認為，終歸還是行業的變化影響著企業的定位，經常聽一句話叫做“安防的邊界在變”，那到底安防哪些東西在變呢？我認為可以從四個維度去分析安防行業的變化。
▏安防的需求在變
我們給傳統的安防行業劃分了一些子系統，諸如視頻監控、防盜報警、樓宇對講、一卡通等等。
但是現在，當你問企業是做什麼的時候，對方會回答是做智慧城市、智慧社區、智慧樓宇、數據平臺的，這就是安防的需求在變。
之前安防行業是用一個或多個產品組合去解決系統的需求，現在更多的是用一個或多個系統集成去解決場景的需求。
這個過程的變化在於：
① 從組合到集成。組合是產品簡單的鏈接，典型的系統構架就是“前端—傳輸—後端”，而集成是系統與系統之間的對接，講求的是數據的融合和共享；
② 從為系統服務到為場景服務。安防之前是解決系統性的需求，比如裝個監控看守，裝個門禁管人。現在是解決場景性的需求，要考慮的是一個城市、一個社區、一棟大樓整體的智能化協同。
▏安防的定位在變
安防是一個行業嗎？答案是肯定的。但是隨著AIoT的發展，現在的安防更像是AIoT裡面的一個業務。
AIoT融合AI技術和IoT技術，通過物聯網產生、收集海量的數據存儲於雲端、邊緣端，再通過大數據分析，以及更高形式的人工智能，實現萬物數據化、萬物智聯化.
物聯網技術與人工智能追求的是一個智能化生態體系，除了技術上需要不斷革新，技術的落地與應用才是亟待突破的核心問題。
安防在整個AIoT裡面落地是比較快的，因此未來AIoT是行業，安防是服務AIoT的業務。
▏安防的玩家在變
去年深圳安博會，展商裡面多了很多新面孔。
剛才提到，安防會朝著AIoT的方向蔓延，那麼AI、互聯網、ICT、通訊等領域的企業都會進來，雖然現在大家都不把自己定義為安防企業，但是佈局的業務脫離不了安防行業。
那麼，安防市場的格局會不會變？我認為還有待時日。
第一， 安防行業之前都是比較傳統和封閉的，想要玩好的話，除了技術，還有很強的行業壁壘（行業理解、渠道、關係、規則等）需要攻破；
第二， AIoT的競爭才剛開始，而且賽道很長，脫穎而出需要時間。這裡面很多人都在關注華為安防，華為確實值得關注，因為剛才提到的渠道、關係等它都具備，從它頻繁的市場動作裡，我們看到了華為佈局安防的決心和信心，該有的它都有，未來可期。
▏安防的技術在變
我在安防行業做過幾年的技術，從應用層的技術到芯片層的技術都有接觸，這期間我認為行業的技術變革週期是過長的，典型的幾次技術變革，編解碼升級（MJPEG-MPEG-H.264-H.265）、傳輸升級（模擬-數字）、分辨率升級（CIF-D1-720P-1080P-5M-4K）。
現在隨著AIoT的融合，安防行業技術變革的步伐明顯加快，而且帶給行業的變化也更明顯。安防不再只是編解碼、單片機、模轉數的時代，物信融合、數字孿生、數據中臺……越來越多的概念需要去理解和消化。
04、什麼是AIoT
AIoT並不是新技術，而是一種新的IoT應用形態，從而與傳統的IoT應用區分開來。
如果物聯網是將所有可以行使獨立功能的普通物體實現互聯互通，用網絡連接萬物，那AIoT則是在此基礎上賦予其更智能化的特性，做到真正意義上的萬物互聯。
AIoT的關鍵，在於落地融合，安防相對來說是新興技術落地比較快的行業，所以我們來探討兩者的關係。
▏ AIoT業務流程
AIoT的業務流程有五個環節：感知——傳輸——存儲——分析——應用，以此實現萬物數據化、萬物智聯化。
物聯網技術與人工智能追求的是一個智能化生態體系，除了技術上需要不斷革新，技術的落地與應用，更是現階段物聯網與人工智能領域亟待突破的核心問題。
▏ AIoT發展歷程
▪ 單機智能
在單機智能階段，設備與設備之間不發生相互聯繫，智能設備需要等待用戶發起交互需求。這種情境下，單機系統需要精確感知、識別、理解用戶的各類指令，如語音、手勢等，並正確決策、執行和反饋。
AIoT行業目前正處於這一階段。以家電行業為例，過去的家電就是一個功能機時代，需要你通過按鍵幫你把溫度降下來或者實現食物的冷藏；現在的家電實現了單機智能，通過語音命令就可以實現調節溫度、打開風扇等。
無法互聯互通的智能單品，只能是一個個數據和服務的孤島，遠遠滿足不了人們的使用需求。
要取得智能化場景體驗的不斷升級、優化，首先需要打破單品智能的孤島效應。
▪ 互聯智能
互聯智能場景，本質上指的是一個相互互聯互通的產品矩陣，採用“一個大腦（雲或者中控），多個終端（感知器）”的模式。
以實際生活為例，當用戶在臥室裡對空調說關閉客廳的窗簾，而空調和客廳的智能音箱中控是連接的，他們之間可以互相商量和決策，進而做出由音箱關閉客廳窗簾的動作；又或者當用戶晚上在臥室對著空調說出“睡眠模式”時，不僅僅空調自動調節到適宜睡眠的溫度，同時，客廳的電視、音箱，以及窗簾、燈設備都自動進入關閉狀態。
在互聯智能階段，智能設備之間相互連接，任何智能設備都可以幫助用戶實現相應指令。
▪ 主動智能
主動智能階段，智能系統可以根據用戶行為偏好、用戶畫像、環境等各類信息，隨時待命，具有自學習、自適應、自提高能力，能夠主動提供適用於用戶的服務，而無需等待用戶提出需求，正如一個私人秘書。
相比互聯智能，主動智能真正實現了AIoT的智能化和自動化，能夠極大改變我們的生活。試想一下，伴隨著清晨光線的變化，窗簾自動緩緩開啟，音箱傳來舒緩的起床音樂，新風系統和空調開始工作。
然後你開始洗漱，洗漱臺前的私人助手自動為你播報今日天氣、穿衣建議等。洗漱完畢，早餐和咖啡已經做好。當你走出家門，家裡的電器自動斷電，等待你回家時再度開啟。
▏AIoT市場前景
從全球市場規模來看，在2019年，AIoT全球市場規模只有51億美元，預計到2024年會達到162億美元。
未來，AIoT有著巨大的增長潛力。
▏部分公司AIoT戰略佈局
目前，BAT、華為、京東、小米，都已經開始佈局AIoT的戰略，也對應不同的市場應用場景，各自有側重點，所以，從這些巨頭的佈局中，可以一窺未來AIoT的發展方向。
▏安防與AIoT的關係
AIoT是一個很大的產業，未來，安防的邊界會越來越模糊，可能只是AIoT行業裡面的一項業務，能產生大量有價值的數據。
▏數據的重要性
現在這個時代，信息紛繁雜亂，巨量的信息流，每個人每天接受的量都非常大。所以，從這個角度來看，這是一個參差錯落的時代。
這麼多數據產生後，如何去分辨和利用它呢？每一個數據都需要去實證，才是有價值的。
那麼用什麼樣的方法去實證這些數據呢？這需要一種受科學體系認同的一個方法，這個叫“範式革命”。
以上三種狀況，都是需要數據支撐和支持的，所以，數據對於這個時代是非常重要的。
▏數據演化技術路線
數據很重要，但它也有一個技術演化的路線。
▪ 數據中臺
數據要應用，那麼首先要做一個數據中臺，這個中臺就是將信息數據化，進行統一收集和調度。
“中臺”，最早是由阿里在2015年提出的“大中臺，小前臺”戰略中延伸出來的概念。
中臺就是公共服務平臺，數據中臺就是將數據加工以後封裝成一個公共的數據產品或服務。
打個比方，每個人家裡的廚房都有油/鹽/醬油/醋/料酒/生抽…很多種調料（數據），你（業務部門）特別喜歡吃糖醋排骨/糖醋魚/糖醋里脊/糖醋豬蹄…（各種業務應用），你老媽（IT部門）覺得每天都按照比例調製糖醋汁很麻煩、很浪費時間，還每次都有偏差（每次數據有誤差）。
於是你老媽決定按照“1料酒；2醬油；3白糖；4醋；5水”的比例（數據算法）調製好一大桶糖醋汁（數據產品），以後每天倒一點糖醋汁就可以很快做出一盤糖醋XX（業務應用）。
這個調製糖醋汁的過程就相當於構建了一個數據中臺，糖醋汁就是數據產品。數據產品往往不是直接提供給用戶使用的，而是提供給業務應用使用的（類似於糖醋汁不是用來直接喝的，而是用來做糖醋XX的）。另外，為了調製更快更準確，可能還需要買一些密封大桶/漏斗/量杯（數據工具）。
當然，如果你家十天半個月才做一次糖醋XX(低頻)，那就沒有必要調製一大桶糖醋汁放那兒（不需要構建這個數據產品）。
所以，在做數據中臺之前，先自問一下：
有沒有糖醋汁、八寶粥混料的需求？（有沒有數據產品的需求？）有多少人吃？（使用這個數據產品的需求量大不大？）多久吃一次？（需要這個數據產品的頻率高不高？）
如果以上都合理，就可以開始規劃數據中臺了。數據中臺的核心理念在於“數據取之於業務，用之於業務”，即它相比於數據平臺注重的是對業務的積累和沉澱，構建了從數據生產到消費，消費後產生的數據再回流到生產流程的閉環過程。
那安防行業提的數據中臺，就是比如一些大型、超大型的項目中，視頻數據的統一處理分發。
▪ 軟件定義一切
軟件定義網絡，誕生了SDN。IT團隊可動態，並可編程配置與塑造邏輯網絡層。
軟件定義存儲，誕生了SDS，所有存儲相關的控制工作，都僅在相對於物理存儲硬件的外部軟件中。
軟件定義計算，誕生了雲計算。使得計算資源可以任意配置，只需投入很少管理工作就能駕馭網絡。
軟件，正在重新定義所有你能想到的東西，我們正在身處一個軟件定義的世界。
過去我們說的PAAS（平臺即服務）、IAAS（基礎設施即服務）和SAAS（軟件即服務），未來可以說是XaaS（一切皆服務）。
▪ 數字孿生
對物理世界數字化建模重構，進而實現對其優化與反哺。我們有的安防企業提的孿生城市也是類似的概念，重建一個數字化的城市模型。
▏數據為王
不管什麼樣的技術，IT/CT/OT，這一切技術演化的基礎就是數據。所以，這是一個數據為王的時代，數據非常重要。
05、安防+AI的下半場
如果給“安防+AI”也劃個階段，“算法-算力-數據-方案-實施-運維”，前三個階段可稱為上半場，做的是技術佈局，大家基本完成，下半場做場景落地，接下來的競爭更為激烈。
單從技術維度來講，各玩家的AI已經開始同質化了，技術同質化，但是服務可以找差異化，這可能會成為脫穎而出的核心競爭力。
AI在做場景落地的時候面臨的主要問題，一是技術實現和用戶理解的差異；二是標準化技術和個性化需求的距離；三是數據安全和用戶隱私的保護；四是價格承受力。
AI之前應用較多的場景是To G（城市管理、公安、交通等），現在要開始降維和普惠，關注To B市場了（社區、教育等），甚至是更小的場景。
06、如何抓住AIoT的機會
▪ 解決方案商
在AIoT的趨勢下，解決方案商或者傳統硬件製造企業怎麼辦？
圍繞兩個目標：行業做強，產業做大。
①探索AI：現在AI不僅僅是計算機視覺，ISP、傳輸、存儲、運維等環節AI都開始發揮效能，All in AI，AI帶來的變化是全產業鏈的，舉個例子，交換機後臺管理的智能化、網線檢測的智能化、控制檯操作的智能化，這些都是傳統硬件廠商的探索AI；
②探索生態：前面也提到過生態的趨勢，目前生態裡面最缺的就是各種優秀的硬件企業，積極瞭解和參與各類大廠的生態平臺建設。
③堅守品質：不管哪種轉型之路，一定要堅持把產品的品質做好做精，這才是硬件製造企業最核心的競爭力。
▪ 集成商/工程商
在AIoT的趨勢下，集成商/工程商怎麼辦？
集成商/工程商面臨的問題主要有三個：標準化程度很低、碎片化程度很高、個性化定製很多。
所以，圍繞這三個問題去思考，如果把這些都想通了，或者是想通了其中的一兩個問題，未來在AIoT發展的道路上就會有優勢，然後去解決這些問題，而且在這一點上，集成商/工程商是更有優勢的，因為離客戶更近，更能理解客戶需求。這就是集成商/工程商未來的出路。
隋朝王通在《中說•周公》中有一句話，“通其變，天下無弊法；執其方，天下無善教。”
也希望大家能洞察行業更多的變化，在發展的道路上可以更順利一些！
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