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责任编辑:cres |来源:企业网D1Net  2018-03-28 14:53:32 本文摘自:复兴锐正资本

一、市场概览
 
这两年科技界最热门的话题就是AI了,而最先得到应用的是万亿级的安防市场。根据GrandViewResearch的调查,全球安防市场年增长率为10.2%,将在2025年达到$167.12Billion(约1万亿人民币)。
 
传统安防领域主要包括监控设备,VMS软件系统,以及安防人员。然而传统安防领域存在几大痛点:1)机器对图像视频的识别度低,主要靠人眼观察分析为主,精确度低,反应速度慢。2)人力安防成本大,特别是在欧美等发达国家,而且安防人员培训成本高,流失率大,造成了安防投入高但效果差等问题。
 
随着AI的成熟,针对这两大痛点,新兴起了三个领域:人脸识别,行为识别,以及安防机器人。无论是中国,还是美国,无论是传统大型公司,还是新崛起的科技新贵,都嗅到了这三个领域中巨大的商机,争先恐后开发AI产品,争取快速的占领这个巨大的市场。
 
目前中美市场格局主要分为5大领域。传统的2个领域:监控设备,视频管理软件领域。新兴的3个领域:人脸识别,行为识别,还有安防机器人。
 
二、监控设备与VMS软件
 
第一个传统领域就是监控视频设备领域。在中国有海康和大华两家巨头公司,在美国有Axis,Cannon等巨头公司。目前的创新主要集中在智能摄像机。现在行业中最多的产品是各种升级版本的安防摄像头,基本只是实现了简单的视频处理功能,比如motiondetection等,这类公司包括Ring(已经被Amazon收购),Nest,Arlo等。目前能将AI应用在摄像头端的公司非常的少。
 
另一个传统领域就是VMS软件,和视频设备一样,这个领域无论中国还是美国,都被巨头占据。在中国是以东方网力为首,在美国是以MileStone、Salient为首。在这个领域的创新逐渐集中在AI和云服务上面。用AI对视频进行深入的处理,并且将视频的存储和处理逐渐移到Cloud。
 
三、计算机视觉—人脸识别与行为识别
 
AI包括的细分领域很多,其中最热门的就是计算机视觉(CV)和机器人。首先我们先来看看计算机视觉。计算机视觉是指计算机读懂照片和视频中信息的技术。从技术组成上计算机视觉又包括三个方面:数据收集,硬件计算平台,软件算法。
 
1)数据就像是粮食,一个好的算法要想落地,需要海量的数据来训练。很多应用场景落地比较慢的原因就是因为数据量不够大,无法很好的训练算法模型。所以一家CV公司能否获取大量的高质量数据就成为了成功的关键之一。
 
2)硬件计算平台则像是骨骼。因为巨大的数据处理量和算法的复杂度高,对硬件的处理速度要求也就高。特别是在对算法模型的训练阶段,对硬件的处理速度要求最高,往往采用的是GPU。当算法训练完成之后,一部分应用场景可以回归到价格便宜的CPU上使用。现在一些公司也相继推出了专门的AI芯片。
 
3)软件算法就是计算机视觉的灵魂了。得益于深度学习的应用,计算机视觉算法在近些年取得了重大的突破,经典算法有ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs),R-CNN,FastR-CNN,FasterR-CNN,MaskR-CNN。
 
从发展历程上看,计算机视觉经历了从物体识别,人脸识别,以及行为识别的过程。
 
1)物体识别:狭义的物体识别包括从图片中识别物体的种类,比如苹果、杯子等。广义的物体识别还包括文字识别,数字识别等。应用场景包括无人收获店等。
 
2)人脸识别:根据人体特征和人脸特征对人进行识别,应用场景包括对逃犯的抓捕等。
 
3)行为识别:根据人的动作行为和周围物体进行综合判断,比如区分一个人是在打伞避雨,还是在拿着棍棒斗殴等;又比如区分一个人是坐在椅子上思考,还是在荡秋千玩耍等。应用场景比如对犯罪行为的监控。
 
目前人脸识别在中国落地最快。一些计算机视觉分析的软件公司已经成为了独角兽,包括商汤、旷视、和依图等。
 
在美国,因为私密原因,人脸识别目前尚处于不开放的阶段。
 
与人脸识别渐渐形成红海的情况相比,行为识别虽然被人们讨论了很多,简单的跨线探测功能也已经被实现,但存在精确率低,误报率高的问题。真正利用深度学习开发的行为识别应用才刚刚兴起,处于蓝海阶段,这类公司包括中国的皓图智能,美国的UmboComputerVision。
 
四、安防机器人
 
机器人大家都很熟悉了。从Robot(机器人)这个名字在1921年被捷克作家KarelCapek提出到现在已经接近100年。在这100年间,无数的相关科技得到了巨大的发展,而机器人则是大量技术相集合的产物,主要包括Sense(感知),Understand(理解),Act(行为)三个方面。
 
近些年机器人逐渐走出了实验室,开始进入了商业领域。在安防领域,机器人的主要应用场景就是用机器人取代安防人员,机器人可以不受环境影响,24小时全天工作,而且工作状态稳定,不需要培训就可以更加精确的完成安防任务,也解决了安防人员流失率高的问题,而随着技术的进一步发展,价格优势也将逐渐展现出来。
 
然而由于中国安防人员工资低,对于安防机器人的需求不如欧美国家,目前在安防机器人领域存在巨大的空白,一些创业公司都处于非常早期的阶段。
 
相较而言,美国安防市场最火热的就是安防机器人的崛起,并且在全球处于领先地位。因为美国市场安防人工成本高昂,但效果很差的问题,用机器人辅助和取代人工安防一直是美国安防的一大痛点。从2009年开始,美国的创业者们已经开始了在安防机器人领域的探索,诞生了如SMP,Gamma2,KnightScope等一些安防机器人的先驱公司,也吸引了很多VC的资金,因为当时技术不成熟,造成了机器人功能不够,造价极高等问题,很多年这些公司无法将产品商用,更无法产生利润。
 
随着最近三年,机器人技术的逐渐成熟,功能逐渐完善,而且产品的造价逐渐降低,从2017开始几家公司逐渐都进入到了商业应用的水平。
 
然而要达到大规模商用,各家公司面临着进一步降低成本的巨大挑战,谁能在保证功能的情况下,先一步降低成本,实现大规模量产,谁将成为下一个独角兽公司。
 
纵观中美两大市场,还缺少的就是可以将传统摄像头监控、移动机器人、后台分析澳门正规博彩十大网址串联起来,打通各个环节,形成IoT结构的公司。目前这个角色由系统集成商担任,系统集成商如JohnsonControl,采购各家产品,为客户订制解决方案,然而由于产品来自各个不同的公司,联通性存在问题。随着技术的进一步积累,相信这个问题也一定会被某家公司解决。
 
五、结语
 
除了安防领域,机器人和计算机视觉还逐渐应用在金融、医疗、智慧城市、智能硬件等各个领域。无论如何,每一次技术的更新,必将诞生一批新的伟大的企业。机器人和计算机视觉的成熟必将造就一批独角兽公司。复星锐正愿意助力于每一位优秀的企业家,共同打造最伟大的企业。

关键字:视频监控 安防

本文摘自:复兴锐正资本

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