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目前中(zhong)美市場格局(ju)如(ru)下(xia)圖所示，主(zhu)要分(fen)為(wei)5大領(ling)(ling)域。傳(chuan)統(tong)的2個領(ling)(ling)域：監控設(she)備，視頻管理軟件領(ling)(ling)域。

一、市場概覽

這兩年科(ke)技界(jie)最熱門的(de)話題就是(shi)AI了，而最先得到應(ying)用的(de)是(shi)萬(wan)億級的(de)安防市場。根據Grand View Research的(de)調查，全(quan)球(qiu)安防市場年增長(chang)率為10.2%，將在2025年達(da)到$167.12Billion (約1萬(wan)億人民幣)。

傳統安(an)防領(ling)域(yu)主要包括監控設備，VMS軟件系統，以及安(an)防人(ren)員。然而(er)傳統安(an)防領(ling)域(yu)存在(zai)幾大痛點(dian)：1)機器(qi)對圖像視頻的(de)識別度低，主要靠人(ren)眼觀(guan)察分析為主，精確度低，反應速(su)度慢(man)。2)人(ren)力(li)安(an)防成本大，特別是在(zai)歐美(mei)等(deng)發達國家，而(er)且安(an)防人(ren)員培訓成本高(gao) ，流失率大，造成了安(an)防投入高(gao)但效(xiao)果差等(deng)問題。

隨著AI的(de)成熟(shu)，針對這兩大(da)痛點，新興起了三(san)個(ge)領(ling)(ling)域(yu)：人臉識(shi)別，行(xing)為識(shi)別，以及安防機(ji)(ji)器人。無論是(shi)(shi)中(zhong)國，還是(shi)(shi)美國，無論是(shi)(shi)傳統大(da)型公司，還是(shi)(shi)新崛起的(de)科技(ji)新貴，都嗅到(dao)了這三(san)個(ge)領(ling)(ling)域(yu)中(zhong)巨大(da)的(de)商機(ji)(ji)，爭先恐后開(kai)發AI產品，爭取快速的(de)占領(ling)(ling)這個(ge)巨大(da)的(de)市場(chang)。

目前中美市場格局(ju)如下圖(tu)所示，主(zhu)要分(fen)為5大領(ling)(ling)(ling)域。傳統(tong)的2個(ge)領(ling)(ling)(ling)域：監控設備，視頻管理(li)軟件領(ling)(ling)(ling)域。新興的3個(ge)領(ling)(ling)(ling)域：人臉(lian)識別，行為識別，還有(you)安防機器人。

二、監控設備與VMS軟件

第一個傳統領域就是監控視頻設(she)備領域。在中(zhong)國有海康和大華兩家巨(ju)頭公司(si)，在美(mei)國有Axis， CANnon等(deng)(deng)巨(ju)頭公司(si)。目前的(de)創新主要集中(zhong)在智能攝(she)像機(ji)。現在行(xing)業中(zhong)最(zui)多的(de)產(chan)品是各種(zhong)升(sheng)級(ji)版本的(de)安防攝(she)像頭，基本只是實現了簡單的(de)視頻處理功(gong)能, 比如motion detection等(deng)(deng)，這類公司(si)包(bao)括Ring(已經(jing)被Amazon收購(gou)), Nest，Arlo等(deng)(deng)。目前能將(jiang)AI應(ying)用(yong)在攝(she)像頭端的(de)公司(si)非(fei)常的(de)少(shao)。

另一個(ge)傳(chuan)統(tong)領(ling)域就是(shi)(shi)VMS軟件，和視(shi)頻設備一樣，這個(ge)領(ling)域無論中國還是(shi)(shi)美(mei)國，都被巨頭占據。在(zai)中國是(shi)(shi)以東方網力為(wei)首(shou)，在(zai)美(mei)國是(shi)(shi)以MileStone、Salient為(wei)首(shou)。在(zai)這個(ge)領(ling)域的(de)創新逐漸集中在(zai)AI和云服務上面。用AI對視(shi)頻進行(xing)深入的(de)處理(li)，并且(qie)將視(shi)頻的(de)存儲和處理(li)逐漸移到(dao)Cloud。

三、計算機視覺(jue)—人臉識別與(yu)行(xing)為識別

AI包括的細分領域很(hen)多，其(qi)中最(zui)熱門的就是計(ji)(ji)(ji)算機(ji)視覺(CV)和(he)機(ji)器人。首先我們(men)先來看看計(ji)(ji)(ji)算機(ji)視覺。計(ji)(ji)(ji)算機(ji)視覺是指(zhi)計(ji)(ji)(ji)算機(ji)讀(du)懂(dong)照片(pian)和(he)視頻中信(xin)息的技(ji)術。從(cong)技(ji)術組成上計(ji)(ji)(ji)算機(ji)視覺又包括三個方(fang)面：數據收(shou)集(ji)，硬件(jian)(jian)計(ji)(ji)(ji)算平臺，軟件(jian)(jian)算法。

1)數據(ju)就像是糧食，一(yi)個好(hao)的(de)算法(fa)要想落地，需要海量(liang)的(de)數據(ju)來(lai)訓練(lian)。很(hen)多應用場景落地比較慢的(de)原因就是因為數據(ju)量(liang)不夠大，無(wu)法(fa)很(hen)好(hao)的(de)訓練(lian)算法(fa)模型。所以一(yi)家CV公司能否(fou)獲取大量(liang)的(de)高質量(liang)數據(ju)就成為了成功的(de)關(guan)鍵之一(yi)。

2)硬(ying)件(jian)(jian)(jian)計(ji)算平臺則像是骨骼。因為巨(ju)大的(de)數據(ju)處理量和算法的(de)復雜度高(gao)，對(dui)硬(ying)件(jian)(jian)(jian)的(de)處理速(su)度要求也(ye)就高(gao)。特別是在對(dui)算法模型的(de)訓練(lian)階段，對(dui)硬(ying)件(jian)(jian)(jian)的(de)處理速(su)度要求最高(gao)，往往采(cai)用的(de)是GPU。當算法訓練(lian)完成之后，一部分應用場景可以回歸到價格便宜的(de)CPU上使用。現在一些公司也(ye)相繼推出了專(zhuan)門的(de)AI 芯片。

3)軟件算法(fa)就(jiu)是計算機(ji)視覺的靈魂(hun)了。得(de)益于深(shen)度(du)學習(xi)的應用(yong)，計算機(ji)視覺算法(fa)在近(jin)些年(nian)取得(de)了重大(da)的突(tu)破，經典(dian)算法(fa)有Convolutional Neural Networks(CNNs), R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN.

從發展(zhan)歷程(cheng)上看，計算機(ji)視覺經歷了從物體識別(bie)，人臉識別(bie)，以及行為識別(bie)的過程(cheng)。

2)人(ren)臉識(shi)別：根據人(ren)體特(te)征和(he)人(ren)臉特(te)征對人(ren)進(jin)行識(shi)別，應用場(chang)景包括對逃犯的抓捕等。

3)行為識別: 根據人(ren)(ren)的動作行為和周圍物(wu)體進行綜(zong)合判(pan)斷，比(bi)如區分(fen)一個人(ren)(ren)是在(zai)打傘(san)避雨(yu)，還是在(zai)拿(na)著棍棒(bang)斗毆等;又比(bi)如區分(fen)一個人(ren)(ren)是坐在(zai)椅子(zi)上思考，還是在(zai)蕩秋(qiu)千玩耍等。應用場景比(bi)如對犯罪行為的監控。

目前(qian)人臉識別(bie)在中國落地最快。一些(xie)計算機視覺分析的軟(ruan)件公司已經成為(wei)了獨角獸，包(bao)括商湯(tang)、曠視、和(he)依圖等(deng)。

(人臉(lian)識別視(shi)覺分析)

在美國，因(yin)為私密(mi)原因(yin)，人(ren)臉(lian)識別目前尚處(chu)于不開放(fang)的階(jie)段。

與(yu)人臉識(shi)別漸(jian)漸(jian)形成紅海的情況相(xiang)比，行為識(shi)別雖然被人們討論了很(hen)多，簡單(dan)的跨線探測功能也已經被實現(xian)，但(dan)存在精確率(lv)(lv)低(di)，誤報率(lv)(lv)高(gao)的問題。真(zhen)正利(li)用(yong)深(shen)度學習開(kai)發的行為識(shi)別應用(yong)才剛剛興起(qi)，處(chu)于(yu)藍海階段，這類公司包括中(zhong)國的皓圖智(zhi)能，美國的Umbo Computer Vision。

四、安防機器人

機(ji)器人(ren)(ren)(ren)大家都很(hen)熟悉了。從Robot(機(ji)器人(ren)(ren)(ren))這(zhe)個名字在(zai)1921年被捷克作家 Karel Capek提出(chu)到現在(zai)已經接近100年。在(zai)這(zhe)100年間(jian)，無數的相關(guan)科技得到了巨大的發展(zhan)，而(er)機(ji)器人(ren)(ren)(ren)則是大量(liang)技術(shu)相集(ji)合的產物，主要(yao)包括Sense(感知), Understand(理解(jie)), Act(行為) 三個方面。

近些年機器(qi)人(ren)逐(zhu)漸(jian)走(zou)出了(le)(le)實驗室，開始進入了(le)(le)商(shang)業領(ling)域。在安(an)防(fang)領(ling)域，機器(qi)人(ren)的(de)(de)主(zhu)要應用場景(jing)就是用機器(qi)人(ren)取代安(an)防(fang)人(ren)員，機器(qi)人(ren)可以不受環境影(ying)響，24小時全天工作，而(er)且工作狀態(tai)穩(wen)定，不需要培訓就可以更加精確的(de)(de)完(wan)成安(an)防(fang)任務，也解(jie)決了(le)(le)安(an)防(fang)人(ren)員流(liu)失(shi)率高的(de)(de)問題，而(er)隨著(zhu)技術的(de)(de)進一步(bu)發展，價(jia)格優勢也將逐(zhu)漸(jian)展現出來(lai)。

然而由(you)于(yu)中國(guo)安防(fang)人員工資低(di)，對于(yu)安防(fang)機器(qi)人的(de)需求不如(ru)歐美國(guo)家，目前在安防(fang)機器(qi)人領域存在巨大的(de)空白(bai)，一些創業公(gong)司(si)都處于(yu)非(fei)常早(zao)期的(de)階段。

相較而言(yan)，美(mei)(mei)國(guo)安(an)(an)防(fang)(fang)市(shi)場(chang)最火熱的(de)就是安(an)(an)防(fang)(fang)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)的(de)崛(jue)起(qi)，并且在全球處于領(ling)先(xian)地位。因(yin)為美(mei)(mei)國(guo)市(shi)場(chang)安(an)(an)防(fang)(fang)人(ren)(ren)工(gong)成(cheng)本高昂，但效(xiao)果很(hen)(hen)差(cha)的(de)問題(ti)，用機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)輔助和(he)取代人(ren)(ren)工(gong)安(an)(an)防(fang)(fang)一(yi)直是美(mei)(mei)國(guo)安(an)(an)防(fang)(fang)的(de)一(yi)大痛點。從2009年開(kai)始，美(mei)(mei)國(guo)的(de)創業者們已(yi)經開(kai)始了在安(an)(an)防(fang)(fang)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)領(ling)域的(de)探索，誕生(sheng)了如SMP, Gamma2，KnightScope等(deng)一(yi)些(xie)安(an)(an)防(fang)(fang)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)的(de)先(xian)驅公司(si)(si)，也吸引(yin)了很(hen)(hen)多VC的(de)資金(jin)，因(yin)為當(dang)時技術(shu)不成(cheng)熟，造(zao)成(cheng)了機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)功能不夠，造(zao)價極高等(deng)問題(ti)，很(hen)(hen)多年這(zhe)些(xie)公司(si)(si)無法將產品(pin)商用，更無法產生(sheng)利潤。

(美國安(an)防機(ji)器人示例)

隨著最近三年，機器(qi)人技術的逐漸(jian)成熟，功能逐漸(jian)完(wan)善，而且產(chan)品(pin)的造價逐漸(jian)降低，從2017開始幾家公司逐漸(jian)都進(jin)入到了商業應用(yong)的水(shui)平。

然而(er)要達到大規(gui)模(mo)商用(yong)，各(ge)家公司(si)面臨著進一步降低(di)成(cheng)(cheng)本(ben)的巨大挑戰(zhan)，誰能在保證功(gong)能的情(qing)況下(xia)，先一步降低(di)成(cheng)(cheng)本(ben)，實(shi)現大規(gui)模(mo)量(liang)產，誰將(jiang)成(cheng)(cheng)為下(xia)一個獨(du)角(jiao)獸公司(si)。

縱觀(guan)中美兩大市(shi)場，還缺少的(de)(de)就是可以將傳統攝(she)像頭監控、移動機(ji)器(qi)人、后臺分(fen)析服(fu)務器(qi)串(chuan)聯(lian)起來，打(da)通各(ge)個環節(jie)，形成IoT結構的(de)(de)公司(si)(si)。目(mu)前這個角色由(you)(you)系(xi)統集(ji)成商擔(dan)任，系(xi)統集(ji)成商如Johnson Control，采購各(ge)家(jia)產品(pin)，為客(ke)戶(hu)訂制解(jie)決方案，然而(er)由(you)(you)于(yu)產品(pin)來自(zi)各(ge)個不同的(de)(de)公司(si)(si)，聯(lian)通性(xing)存在(zai)問(wen)題。隨著技(ji)術的(de)(de)進(jin)一步積(ji)累，相信這個問(wen)題也一定會(hui)被某家(jia)公司(si)(si)解(jie)決。

五、結語

除了安防領域(yu)，機(ji)器人和(he)(he)計算機(ji)視(shi)(shi)覺還逐漸應用(yong)在(zai)金融、醫療、智(zhi)慧(hui)城市、智(zhi)能(neng)硬件等(deng)各個領域(yu)。無論如何(he)，每一次技(ji)術(shu)的更新(xin)，必將(jiang)誕生一批(pi)新(xin)的偉大的企業。機(ji)器人和(he)(he)計算機(ji)視(shi)(shi)覺的成熟必將(jiang)造就一批(pi)獨角獸(shou)公司。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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