安防平台以解决方案的形式将安防产品与各行业用户的需求联系起来。传统安防平台可以实现对不同安防子系统的集中管控，实现各个子系统的分布式部署和集中管理，实时采集和检测各个子系统的感知数据和运行状态，并与相关信息进行通信。综合分析状态，调动相应的子系统，实现各种事件的系统联动，完成各子系统与安防平台之间的资源共享、信息交换、警情联动处理等功能，并根据不同应用场景形成行业。一套行之有效的综合信息融合智能管控平台，具有行业背景。
随着人工智能、大数据、物联网等技术的飞速发展，安防行业的边界和安防设备的种类不断扩大，各种新兴行业的应用需求如智慧教育、智慧公安、智慧城管、智慧医疗持续发展。新兴的智能门禁、智能电表、RFID采集器等多维传感设备逐渐进入实际应用场景，接受现实检验。传统安防正在快速向集约化、智能化安防转变，安防行业进入智能安防时代，打破安防平台边界，延伸赋能千行百业的智能安防平台需求，同时提出对安全平台的更高要求。
一、AI 平台市场需求与机遇
以视频监控为核心，叠加车闸、门禁、周界防御等传感设备的传统安防平台，是安防行业技术防御的重要手段。一开始，它极大地满足了客户的需求。当时，主要客户群集中在金融、社区、门店等安防服务客户。从产业模式来看，传统安防产业结构必须优化升级，安防服务需求更加突出。人工智能等技术在提升服务效率和服务质量以降低成本、提高质量和效率方面具有强大的作用。
在乡村振兴、新型城镇化加快发展、智慧城市建设加快、平安城市高水平应用、民用安防市场逐步升温的形势下，特别是在当前疫情防控常态化和“十四五”开局 2019年新形势下，疫情防控按下了行业数字化的快进键。安防行业转型整合步伐将进一步加快，市场需求和市场形态也在发生变化。
随着人工智能、云计算、大数据、物联网、5G等技术的发展，安防客户的需求也在深度、广度、复杂度、行业精细化等方面发生变化，不断超越传统安防行业边界。视频监控的需求已经从初级阶段的“看得见”、“清晰”延伸到更高层次的“看得懂”，需要在传统安防平台基础上结合人工智能等技术进行智能化升级。安防系统产生的大量音视频等非结构化数据无法快速查询。需要经过算法处理，将这些海量数据转化为结构化数据，进而挖掘视频大数据的潜在商业价值。
目前，集成智能算法的前端设备越来越多。然而，由于智能前端设备的计算能力有限，难以融合多种智能算法来满足复杂场景多维度智能分析的需求。需要后端平台的智能处理。为了保证后端计算的效率，可以使用云架构。系统整体采用云、边、端三合一的智能体，满足需求和场景不断变化的需求，尤其是在很多传统行业。如工业制造、港口物流、交通能源等信息化升级过程中提出的更延伸的需求，同时兼顾高实时数据和海量数据处理的需求。因此，从传统安防行业的产业优化升级和安防千业融合的发展趋势来看，AI平台是支撑业务需求的核心中心，其市场需求是很大。
二、人工智能平台面临的挑战
在当今世界前所未见的巨变新时代和中华民族伟大复兴的战略大局下，新一波科技革命孕育了新兴产业，促进了产业升级。人工智能平台在安防行业和千行百业快速升级发展的新阶段机遇与挑战并存。
1、海量异构大数据的融合
随着安全业务的快速发展，安全数据量呈指数级增长，数据类型也从单一的结构化数据演变为非结构化、半结构化和结构化并存。安防行业海量异构大数据时代已经悄然到来。海量数据和各种数据类型的出现，一方面对存储、计算、网络传输等能力提出了更高的要求，如何满足不同类型、品牌、型号的需求。设备接入是AI平台应用的第一要务。传统的安全平台数据存储在不同的系统、不同的区域、不同的节点和不同的设备中，给数据的传输和共享带来了很大的麻烦。面对碎片化、孤立的数据，首先要把它们有机地关联起来，然后分析挖掘关联数据的潜在价值信息，为决策提供更全面的信息。这对海量异构安全大数据的聚合提出了新的要求。要不断建立和完善数据标准，实现系统间数据的互联互通和数据信息的标准化共享。通过标准化约束提升行业标准化水平，提升数据标准化与共享能力，促进安全与业务大数据的关联与融合ibms前端采集器，夯实业务应用的基石。
2、业务需求导向
在聚合大数据资源的基础上，通过人工智能等技术的加持，以客户为中心，满足用户需求，提升业务效率。但在实施AI技术的过程中，坚持市场需求、业务应用、客户价值等理念尤为重要。在非标要求极高的安防行业，如何平衡客户价值和项目产品利润是安防企业面临的关键选择。
目前，公安、应急、交通等行业的政府或企业仍需要人脸识别进行视觉算法。随着城市精细化治理的不断深入，出现了更多新的算法需求。未来，安防应用场景将不仅仅局限于人员和车辆的管理，更多的是对物品、案件甚至突发事件的预测，因此需要不断扩大对长尾算法的需求如何在攻击长尾场景时降低算法成本，快速找到新需求和产品之间的最短路径是一个大问题。
3、技术与业务场景结合
随着人工智能技术的不断深入，以及传统安防向智能安防的快速转变，人工智能技术在安防场景中的快速高效落地，对算法开发提出了更高的要求。人工智能技术与应用场景的有效结合，共同发展，形成可行的整体解决方案，是决定“AI+安全”发展的核心因素。就科技厂商而言，他们拥有包括AI在内的前沿技术能力，其行业业务水平相对于用户而言相对薄弱。这就需要技术厂商的技术工程师对行业业务有深入的了解，才能更好的应用技术和业务应用。场景组合。
4、隐藏价值信息的挖掘
物理空间包含大量信息。视频正在成为对物理世界进行实时描述和历史回顾的重要载体。视频数据中包含的有效信息也是海量的。通过飞行中的飞机照片，虽然看不到机身的航班号，但可以从飞机的姿态、天气、飞行方位、航线地理信息等方面推断出飞机的航班号。然而，目前计算机视觉仅从视频中提出人脸、人体、服装、步态等信息，而客观物理世界中更多维度的信息需要对视频数据进行进一步挖掘。人工智能是一种新型的智能机器，可以以与人类智能类似的方式做出反应。它需要能够“显式”和“了解”物理世界中潜在的不可见信息。目前，人工智能仍处于起步阶段，其算法训练和模型构建仍需要大量人工辅助。系统的智能程度取决于它背后投入了多少劳动力。因此，人工智能要走向更高级的阶段，还有很长的路要走。
三、AI平台应用前景与趋势
1、平台集约化
传统安防系统应用场景相对有限，系统功能列表一、不够规范，集成度低，严重阻碍了各行业对安防发展的需求。 AI平台作为安防平台的智能化升级产品，必须建立一个智能综合管理平台，支持多种安防子系统和各类安防物联网传感设备，集成多种安防信息化应用和先进技术。除了满足传统安防子系统日常巡检、监控、报警等基本能力外，还可以为多层次用户提供丰富全面的管理和业务应用。从传统的离散安防平台到集约化的AI平台，其集约化表现在：一是数据集约化，可全面接入各类安防物联网传感设备；二是存储密集型，全面支持海量异构数据三是能力集约化，对海量异构数据提供全面多维度的分析，通过标准化服务提供集约化支撑能力，便于业务应用与服务的融合四是经营集约化。管理与行业业务管理相结合。
2、应用智能
传统安防平台主要以视频监控、报警、控制等功能为主。其中，视频监控支持实时监控、历史追溯，通过云台和镜头控制实现画面场景的变化。现场人员、地点、物体、事件等信息仍需人工判断，并采取相应的控制措施。多点视频图像存在视角不连续、图像分割离散等问题，缺乏多点视频监控联动控制等智能化应用。通过构建视频数据全维度分析的AI平台，根据不同行业用户的需求，提取场景中的关键元素，对元素的状态进行智能监控识别，实现智能监控、跟踪、元素目标的识别和预警。结合其智能控制能力，可实现高低点、高低点、低低点联动，实现目标元素的跨镜跟踪，点与点之间的相互协调联动，并自动根据不同的事件报警指导工单处理流程。实现报警处理的智能化方式。
3、业务闭环
高度集约化、智能化的人工智能平台突出技术、服务、管理高度统一的特点，面向多用户、多层次、多部门、多渠道，结合有效的顶层规划和设计，并加强个人、组织和机构之间的关系。可消除地域、层次、空间和时间的差距，实现统一规划、统一建设、统一管理、统一服务，打造“一盘棋、一网通、一体化、一桌一图”五统一构建“智能信息、集中管控”的业务闭环智能平台，提供高效、安全、有价值的系统。
四、AI平台市场推广保障措施
1、标准规范指导和牵引
在一个企业、一个行业乃至一个国家，标准化水平已经成为核心竞争力的基本支撑因素，标准和规范对于行业的发展具有重要而深远的意义。人工智能平台的发展正处于机遇期，面对机遇和挑战，应高度重视技术标准的制定。 《国家中长期科技发展规划纲要》明确提出，将实施技术标准战略作为科技发展战略之一。 2011年由公安部科技信息局提出，全国安全与报警系统标准化技术委员会归口。此后，行业内的视频监控打破了个别企业的局面，朝着统一标准的方向发展，有利于视频数据的互联互通和标准共享。但在实际实施过程中，一些企业对标准的内容存在误解，在互联互通的过程中还存在一些障碍。此外，不同行业标准之间存在一定差异，限制了跨行业共享。为此，在人工智能平台的推广中，首先要建立比较完善的标准规范，并不断优化完善，通过标准规范的引导，促进人工智能平台的可持续发展。
2、人才队伍建设与培养
人工智能平台的建设涉及到技术的引进和应用，以及新技术支持下的行业业务业务机制的创新。要着力培养一批懂行业业务、懂信息技术、既懂统筹又懂项目管理的新型人才，加强业务实践、信息技术、相关管理等特殊人才培养，提高人才之间的相互影响。流动，逐步形成顶层设计、平台搭建、平台使用、业务整理、数据分析、业务应用、运维管理等各个领域的专业技术人才团队，有效满足人工智能的需求平台建设、资产运维、业务应用。
3、科技业务创新整合
安防与其他行业的融合发展是未来的大趋势。但是，安防与其他行业的融合，不仅是要根据各自行业的属性，提供深入、合理、科学的行业安防解决方案，而且是安防与其他行业的融合。产业与商业的深度融合，从单一的提供安全技术的手段到提升业务质量、增效降本、提升业务生产力、赋能发展。产业融合的过程需要安全相关技术、行业技术、人工智能技术在技术维度的深度融合，以及技术与业务应用场景的融合。技术是为了商业赋能。同时，在新技术的加持下，商业也需要在商业模式上进行创新，形成技术发展和商业创新的双引擎驱动，不断提升商业效率和价值。
五、结论
安全信息技术的重点越来越集中在数字化、网络化、智能化和集成化解决方案上。 AI集成应用平台仍面临海量异构数据聚合接入、技术与场景应用匹配、技术水平不断提升等挑战。然而，凭借其先进的设计理念，它将被越来越多的用户所接受。同意，市场发展前景广阔。在市场推广的过程中，辅以切实有效的保障措施，推动人工智能平台的可持续发展，最终将极大推动我国安防行业乃至千家万户的技术水平智能化、先进化发展。行业。
