我國安防產業經歷了30 多年的發展，從模擬監控到數字監控，再到高清化、網絡化，如今，智能化已開始大面積普及。技術的發展推動安防行業從起步、發展，逐漸邁向壯大、成熟，安防行業進步的歷程也是一部技術發展史。

在即將過去的2019年，一起來盤點一下2019年安防行業的“硬核”。

人工智能(AI)通常指通過普通計算機程序的手段實現的人類智能技術。AI技術具有天然在安防行業落地的場景、需求和應用，并正推動視頻監控等安防各個細分領域進行技術變革。計算機視覺、自然語言處理、語音識別、機器學習、機器人是人工智能的核心技術。2017和2018年，可謂是人工智能爆發元年，相比于2017和2018，2019年安防行業專注于AI應用落地，并且步伐加快。

深度學習技術與安防有著很高的契合度，在行業中一直非常熱門。眾所周知，目前安防監控視頻數據正以驚人的速度增長，最初的智能視頻分析技術應用中遇到了瓶頸，深度學習技術的興起則解決了這一困境。當下人臉識別、車輛識別等安防行業極熱門的應用均基于這一技術。

5G、大數據、區塊鏈、邊緣計算等一系列全新技術不斷地注入物聯網。國內安防行業尤其是視頻監控領域，正在進入“看得懂、看得明白”階段，要解決此問題，僅僅通過視頻手段很難解決，而借助物聯網技術則可大大提升識別結果和效率。目前，應用物聯網技術的安防產品已在智能交通、智慧商超、智能家居、智慧醫療等領域得到廣泛應用。

數字化背后的基礎技術是云計算，隨著物聯網應用和智慧城市的發展，幾乎所有數據都需要連接到云，再通過云端存儲、計算，通過網絡互相連接。例如，在跨省破案時，需要協調公安、交通等不同政府部門的基礎數據進行共享，此時就要通過云技術作為支撐才能實現。安防行業市場，已經率先展開了對云技術的應用。尤其是在政府的牽引下，公安、交通等行業已有成功落地案例。

邊緣學習全面布局。邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺。其功能是就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。

安防行業的相關應用產生了巨大的信息數據，也帶來了數據整合、數據存儲、數據分析應用等一系列問題，大數據技術能夠統一很難利用現有的數據庫管理工具進行處理的大型數據集，并從分析中得出其它信息，這進一步促進了大數據技術和產品在行業的落地應用。安防行業視頻結構化分析系統、車輛大數據平臺、人像識別布控系統、警務大數據平臺等產品方案，都離不開大數據的采集、建模和應用，大數據將成為新安防時代的典型特征之一。

5G元年，從商業價值和社會價值來看，基于高速率、低時延等技術特征的5G通信，將攜手AI應用，對安防監控、視頻通信、車聯網、智慧城市等領域帶來傳輸速率和計算速率的大變革、大提升。

人臉識別已經在安防領域占據了舉足輕重的地位。人臉識別在機場地鐵安檢、公共交通等領域應用越來越廣泛，尤其是在家庭、樓宇乃至社區等場景下，這項技術已然成為標配。人臉識別技術在社會應用領域全面開花，落地應用迅速，為安防行業帶來了極大的發展效益。隨著安防監控對高清化、智能化、網絡化、數字化的要求越來越高，攝像頭智能化是大勢所趨。

安防市場產業鏈異常復雜，人工智能、邊緣計算、云計算、大數據等技術已將傳統安防場景的六脈逐漸打通。未來，在國家政策支持與安防企業的不懈努力之下，新技術將加快應用到安防產業中，智能安防將不再是簡單的“安全與防范”，最終將形成大安防系統，守護社會與人民平安。