导读：据统计，从2019年到2020年全球安防市场规模增长了9%，在新冠疫情、中美贸易争端持续的大背景下，众多安防企业展现出发展的韧性，但从模拟化、数字化到智能化的发展过程中，近年来安防行业的发展增速明显放缓，这是每个行业发展到一定规模时都将面临的商业铁律。
回首2020年，智能安防产业链不断被延伸，伴随着行业智能化普及推进，AI融合场景应用的新技术频频出现。从频频刷脸的红外热成像、人脸识别、AI深度融合全场景等技术来看，2021年安防行业似乎也将迎来一波“大地震”。在我国疫情向好及经济复苏的双重形势下，未来安防行业将展现出新趋势、面临新挑战、迎接新机会。
新的一年，安防企业如何顶住大环境因素带来的巨大压力，持续跑赢市场?下面小编汇总了部分2020年安防热门技术应用情况，从中一窥2021年安防市场发展趋势。
近年来，生物识别技术的不断发展成熟，被应用在各大场景下，其中安防也成为了率先落地应用的领域之一，逐步成为安防门禁等应用的主流。生物特征识别技术具有安全性好、不易丢失、难以仿冒和携带方便等诸多优点，细分包括有指纹认证、掌纹识别、指静脉识别到人脸识别、虹膜识别等，生物识别技术变得更加成熟的同时，也正在迈进“视觉”时代。
在非接触生物识别技术中，人脸识别是较为重要模块，自2019年“刷脸”应用已经较为广泛，而2020年新冠疫情爆发背后的需求更进一步推动了发展，目前正在呈螺旋上升趋势。从中长远期发展动态看，在不远未来仍将是AI落地安防的重要方向。此外，生物识别技术仲的指静脉识别也是近年来智能锁厂商着重布局的一大趋势，能够有效抵御照片、视频、三维模型、假体面具等仿冒欺诈，因为其高度专一性，让智能锁安防上升一大高度。
当前，人脸应用在交通这一部分上，不乏入局者试图分一杯羹，“时尚弄潮儿”企业代表有AI四小龙(商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技)，其人脸算法水平在AI企业中技术知名，传统企业则是主要由海康威视、大华股份这些传统巨头组成。随着技术的进步和成熟，以及市场应用需求的逐渐演变，多生物识别技术的声音将会在安防市场越来越响亮。
红外热成像技术
2020年一场全国响应的防控新型冠状病毒感染的肺炎疫情阻击战打响。在这场阻击战中，以安防产品技术为代表的各大技术被应用在疫情防控的一线。其中，红外热成像技术成为了安防市场的当红“辣子鸡”，备受业内厂商热议关注，其内部零配件自然也是水涨床高，出现过一件难求的境地。红外热成像的技术原理是根据物体热辐射的特点，对人们进行温度测量和热状态分析，快速筛查人们体温，一旦人体温超出超过设定摄氏度设备进行告警。大大减少了工作人员的任务量，保障安全可靠、遗漏性降至较低点。
当前，以人脸识别为基础功能的智能摄像机已经非常成熟，安防行业内大部分企业具备技术以及成套设备的能力。通过红外热成像技术以及人脸识别技术叠加，实现温感摄像头系统结合了人脸识别和热成像体温检测功能采集相关信息，实现身份信息与体温匹配。据悉，在2020年抗击疫情过程中，行业内专注红外热成像的企业包括大华股份、海康威视等，快速响应工信部号召向疫区供货、支援疫区前线，如热成像人体测温解决方案、红外测温枪等。
5G技术
2020年进入到5G进一步成熟的大规模建设之年，其应用落地进程速度加快，覆盖了公共安全、智能制造、医疗、能源等热点领域，涉及多个场景的应用模式。在安防行业，一直以来受制于传输系统的限制，安防行业移动视频监控领域的应用一直只是整个视频监控系统的一小部分，市场规模也一直受制于技术的发展增长有限。可以说5G技术的出现，有效解决了视频物联网面临的感知、连接等通讯传输问题，促进使安防相关的传感器实现互联，助推以大安防为核心的智慧城市各细分领域的应用快速落地。
值得一提的是，5G技术不但可以获取更多维度的实时海量数据，而且还能与AI相融合，能够完成对海量“实时”数据进行全局分析，助力用户做出更加有效、及时的安全防范。相信5G技术会成为推动安防行业走向下一个时代的助推剂，将摩擦出新的火花。可以肯定，2021年伴随5G的进一步成熟，安防应用各方面都能得到更深入的应用，实现5G+AI的智能安防产品应用解决方案，未来值得期待。
AI深度融合全场景应用技术
近些年人工智能持续融入行业场景化应用，并成为了传统行业变革求新、提高效益的利器。2020年AI+安防的融合性应用以夜晚场景下视频监控应用较具代表性，在安防领域特别是视频监控，AI技术的应用让传统的视频数据发挥了更大的价值，并且已经有了成熟的产品和解决方案，在交通、楼宇/园区、民用安防等领域纷纷落地。同时可以发现，随着行业智能化普及推进，性价比更高、价格更实惠的智能化设备及应用方案普及应用率正在不断提高。
当前，前端智能化已经形成产业共识，无论是传统安防企业还是ICT、人工智能企业等业界主流厂家推出的产品均是以智能为基础。实现视觉感知智能化，极大提升数据采集的质量，降低后端数据处理的算力消耗，降低整体TCO，同时分布式处理也提升了系统可靠性。
视频智能分析技术
在视频监控飞速发展的今天，智能视频分析技术极大地发挥与拓展了视频监控系统的作用与能力，成为了AI落地安防的重要技术。视频智能分析主要包括行为分析和特征识别，基于计算机视觉技术对监控场景的视频图像内容进行分析，进而提取场景中的关键信息。目前，从安防企业发展的产品和技术实现的功能来看，视频智能分析还处于感知智能发展阶段。
初步来看，视频智能分析在准确率和融合检测能力在2020年得到不少新的突破点，但是智能安防行业的视频智能分析还有待提升，包括其他监控系统，在数据应用上只是进行简单的结构化数据应用，价值未发挥出来。我们相信，未来基于智能分析技术的安防应用将会是安防发展的一个大方向，而传统的视频监控系统也将会因为智能分析技术的大规模应用，逐步向智能大数据综合应用系统发展。
边缘计算
随着物联网应用场景的丰富，设备规模的扩大，以及芯片技术的发展，边缘计算概念开始得到认可，其中安防智能化也在不断延伸，行业内对于AI算法的需求越来越大，绝大多数智慧城市解决方案都需要相对应的算法来实现相关功能。除了速度的提升，边缘计算还能够大幅减少云计算和数据传输成本，因此边缘计算能力越来越被安防厂商所重视。事实上，随着泛安防行业更注重整体解决方案的运行效率以来，边缘计算和中心智能决策能力就越来越得到重视，尤其是城市管理口方面，智慧警务、智慧政务都对数据处理提出了新的要求。
从2020年云计算的发展程度来看，我国边缘智能依然处于发展的初级阶段，在技术、业务、商业模式等各方面的摸索还不够。同时各部门间信息孤岛现象严重，跨地域互通难度极大，想要完成大数据引擎的分布式架构目前来看还有不小的难度。边缘计算与智能中心作为智慧城市构建中不可缺少的一环，在巨大的市场空间之下，对于安防企业发展来说，也是难能可贵的机遇。
云计算
新的技术正在对安防产业链带来革新，也在为企业带来更多的市场机遇和挑战。在安防产业的智慧化转型过程中，软件可以定义很多东西，视频监控的云化趋势正在增强，但这并不意味着模式的转变，因为云端的发展还未达到行业的标准。对于用户而言，云的部分优势已经得到他们的青睐。不难预测，未来云计算的核心竞争将聚焦在应用开发环境的优越性上，谁能够提供廉价、完善和前沿的开发技术栈环境，谁就能够获得更多的开发的人用户，当开发的人用户选择了云服务商后，他们其实就为终端用户做出了选择。
近年来，安防厂商与用户日渐意识到仅基础设施的云化，容易造成“云上烟囱”(各软件独立，资源独占，接口个性化，调用方式不同)的现象，全面云化的架构在行业被提及的次数越来越多，随着探索的深入，全新的云化架构的轮廓也日渐清晰，云计算开发技术栈会越来越复杂，让应用开发领域的分工更加明确，面向终端用户的应用开发将变得更加简洁，应用生成的方式会越来越多元，建立应用程序的服务商会越来越多，对于安防企业来说，不失为一大机会。
AIoT技术
上方谈及到云计算与边缘计算带给安防服务商多重机会，其中云计算服务的普及不仅为用户提供了弹性伸缩的经济性，还提供了一个泛在的可连接性，这就需要接触到AIoT技术上的应用。2021年，提及AIoT的人越来越多，作为结合人工智能与物联网的新名词，其展示了人工智能技术涌入物联网设备、大型物联网设备在云边端展现的智能能力。AIoT的本质是通过各种传感器收集多元的数据。在新的时代中，大量的智能摄像机与AIoT设备相互连接或组合，让视频的应用不再局限于安全防范，例如视频与消防探测器的融合、视频与门禁系统的结合，视频与温度、湿度传感器的组合灯，让多功能的视频应用解决方案开始不断面世。
在智能家居领域，我们可见的家电、门锁、照片、开关、音箱等都已经是互联网设备，在个人和家庭领域物联网技术竞争已经不再重要，竞争的焦点已经迁移到内容生态和用户网络效应，未来物联网的应用场景将更为广泛。随着边缘计算的发展，AIoT在细分领域同样开始生根发芽，例如智慧零售、智慧园区、智能停车场与智慧校园等。作为一种新的市场战略，AIoT才刚刚处于发展初期，但当下已经有多种智能设备开始涌现，并在特定的场景实现了落地，如随处可见街道上已经密布了各种摄像头，这些摄像头便是通过专门网络构筑了天眼系统;预计未来十年这样的建设和更新不会轻易结束，未来随着行业间的边界的消失，可能也会出现新的跨界巨头高调进入到行业中来。
视频编解码技术
2020年疫情的爆发催生了很多在线需求，如在线会议、远程协助、网络课程、屏幕共享等，其次5G的进一步成熟也极大推进了视频应用需求的爆发。其中视频技术基本核心的技术攻克在于视频的数据压缩(编码)。随着安防领域进入智能时代，视频编解码技术作为数字视频监控中的核心技术之一，是目前智能安防较具应用场景和实战价值的方向，拥有广阔的发展前景，视频编解码技术主要有MJPEG、MPEG4、H.264、H.265等。目前行业广泛应用的是由美国MPEGLA组织按统一标准授权使用的H.264、H.265视频编码标准算法;音频编码方面采用G.722.1、G.723.1、G.711等多种算法。
调查发现，近年由于AI技术驱动，智能视频相关产品不断发展，智能视频应用领域对标准需求日益旺盛，不少安防企业着重布局视频编解码技术、行业知名解决方案等技术应用。伴随人们多重需求逐步凸显，未来的视频编码技术将会有更高分辨率、更高帧率等挑战。同时，面对更多形式的视频内容，例如全景视频、点云、深度学习特征图等，视频编码技术也将与时俱进，不断发展。现有技术方兴未艾，未来技术仍然可期。
存储技术
新基建对数据的处理提出了海量、多元、实时的挑战。作为“新基建”的重要内容，视频、图像、音频等数据存储技术面临变革境地，安防智能化成为了近两年较为明显的一个发展趋势。在智能安防时代中，随着高清的普及，对于视频存储的时长与数据分析的要求越来越高。目前的视频监控系统中，90%以上的数据是海量非结构化数据，解决海量数据的存取对存储系统的可靠性、性能、扩展能力提出了新挑战。举个例子，在机场视频监控系统中，数据将呈现海量增长。当前安防行业大规模的高清视频监控系统应用中，需要满足海量高清的视频数据存储，高清视频数据如720P、1080P、5MP、8MP等高分辨率IPC的接入，达到实时数据读写目标，因此传统存储的性能面临极大的挑战，究竟谁能够成功破局，期待一下。
