2017年以來，人工智能技術已成為名副其實的顯學，購物網站上的AI客服、微博上的廣告推送、手機里的Siri……民眾對新技術的高需求與包容性使得等與生活密切相關的領域開花，智能技術可以說已經無處不在。相比2017年才開始的“AI生活大爆炸”，安防是較早應用人工智能技術的行業之一，尤其是視頻監控領域。當下，“智慧安防”被公認為行業的發展趨勢。

AI已成為安防的標配，以海大宇科為代表的傳統安防企業以及商湯、曠視、依圖、云從等AI新貴均全面進軍智慧安防，從產品線來看，主要分為視頻結構化分析系統、人像識別布控系統、車輛大數據平臺、警務大數據平臺等。目前隨著技術逐漸成熟，產品也向智慧能源、智慧醫療、智慧金融等領域延伸。毫無疑問，人工智能技術將是未來安防企業研究的重點。

值得一提的是，2000年，中國安防市場進入了以DVR 為核心的小范圍數字監控時代。這一階段，中國安防產業發展實現了第一次飛躍，DVR和DVR板卡成為這一時期最具代表性的產品。這期間，崛起了包括夏新（原廈門廈新）、黃金眼、松本先天下、海康威視、大華、大立等在內的一大批中國廠商。到2016年，以海康威視、大華股份為龍頭的中國安防企業開始借助智能化創新，掌握市場主導權。

而自2004年實施全國科技強警示范城市建設和“3111”試點工程建設以來， 科技產品和示范城市建設全面開展，這也為城市視頻監控聯網、高清攝像機、車牌識別、人臉識別、視頻智能分析等智能技術的更新迭代提供了廣泛的應用場景。而隨著2017年全國“雪亮工程”建設推進會在山東臨沂的召開，越來越多的省市加入到“雪亮工程”的建設當中，大批的安防企業在視頻聯網領域得到快速發展，完成了從模仿到創新的“善變”。

與此同時，中國安防技術的發展也經歷了四個階段：一是以實體防護技術和簡單報警技術為主導的“門、窗、鎖、柜＋專線報警”階段。

這一時期產品技術以探測、報警及實體防護為主，監控建設以博物館、要害單位為主，視頻監控開始由國外引入并起步發展，形成了初步的產品技術形態和產業鏈形態；二是以模擬視頻監控向數字監控過度為主導的區域聯網報警＋DVR視頻監控階段。

這一時期，安防產品的應用范圍也越來越廣，深入到金融、房地產、運輸服務等行業。電子安防產品企業發展迅速，初步形成了以深圳、廣州為代表的“珠三角”地區，以杭州、上海為代表的“長三角”地區，以天津、北京為代表的“京津環渤海”地區的三大產業集群；三是以數字化、網絡化、高清化、集成化為特征的安防技術“IT化”階段。

這一時期，全國開始了平安城市建設，各地城市報警與監控系統建設陸續展開，大大推動了安防產品的應用；四是以網絡遠程傳輸、海量信息存儲、生物特征識別、視頻智能分析為特征的安防技術“智能化”階段。這一時期，深度學習算法帶來了人工智能在安防行業的快速發展和應用，一些人工智能初創企業也逐步進入安防市場。

在近年安防產業出現的高頻次技術詞語中，人臉識別、車牌識別、特征識別、機器視覺及視頻結構化均屬于人工智能范疇，人工智能技術已經成為安防行業熱議的話題，人工智能將很大可能會帶動安防行業下一輪技術變革。

此前安防行業實現了從模擬到數字技術、產品的變革，僅僅是在傳輸和存儲方面的技術升級，就帶來了“平安城市”建設的巨大市場需求和市場競爭格局的重新洗牌。

在安防行業穩步發展的同時，展會被譽為是一個行業發展的風向標，也成為了備受人們關注的焦點，這其中，以CPSE安博會的發展最為突出。從1989年第一屆CPSE安博會的2000平方米展出面積到第十六屆CPSE安博會11萬平方米的展出面積，國內外參展商近1100家，參展展品從最初的防火防盜的需求發展到現在人臉識別、大數據平臺、”互聯網＋“安防等人工智能領域。CPSE安博會展會規模與號召力不斷擴大，成為了名符其實的“全球安防第一展”。

而在2017年的CPSE深圳安博會上，其參展觀眾更是突破歷史新高，這其中的很大一部分的原因便是受諸多人工智能產品吸引而來。而隨著安防產業進入智能化時代，各安防企業都競相展示他們AI相關的技術與產品，從前端智能攝像機，到后臺的智能分析，再到上層的應用等，無不充斥著AI的身影，這也為中國安企進入“大安防”提供了新的機遇。

而在安防產業的智能化變革中，一些傳統的安防企業開始轉型成為物聯網解決方案提供商，通過以外在安防行業中所沉淀的技術，以視頻為中心，強大的技術儲備、行業級解決方案以及龐大的供應鏈體系切入其他領域。

同時，隨著智能化時代的到來，智能家居及民用市場也逐步成為眾多安防企業們發力的目標。如海康威視和大華股份都先后成立旗下民用安防品牌“螢石”和“樂橙”切入智能家居及民用安防市場，從而推動了市場快速發展。

在今天，中國安防正成為世界安防市場中的一股不可忽視的力量，中國安防產品、技術和應用開始引領全球安防產業的發展。人工智能將安防產業帶向智能服務的軌道，在新的產業生態下，企業家們需要重新調整和定義自己的品牌定位以及發展戰略，才足以應對日益激烈的競爭格局。

不過，人工智能在實際應用中還需要面對更多、更復雜的場景，以智慧安防中應用最多的人臉識別技術為例，目前人臉識別準確率已達到99％以上，超過人眼識別準確度，但在實際應用中算法偏見、遮擋、光線、特殊表情等因素會提升誤判可能性，應用價值大打折扣，此前亞馬遜人臉識別就曾將28名美國國會議員誤判為違法分子。而數據顯示，以視頻監控為代表的智慧安防滲透率不足2％。

智慧安防往往有特定的場景要求，從數據的識別、傳輸到處理均面臨著不小的挑戰：前段設備只有在特定場景下才能保持較好的識別率，識別出后需要將大量視頻數據傳輸到云中心，這對網絡帶寬提出了很高的要求；而云中心數據利用率較低，基于結構化視頻數據的深度智能尚處于發展早期；而無論哪個環節都需要提供足夠安全的網絡，否則數據泄露將會造成嚴重的后果。

而智慧安防應用方案落地后，也不得不考慮用戶學習與組織保障成本。鑒于智慧安防流程長、涉及系統眾多，一套具有前瞻性、系統性的頂層設計必不可少，這也是智慧安防能否真正落地并取得實際效果的前提。