回首2019年，安防產業在不斷進步，而在進步的過程中，充滿了各種新事物和新機遇。在此，OFweek安防網盤點了安防產業的十大關鍵詞，告訴你這一年來，安防行業的模樣變化。

一、數字孿生

數字孿生（Digital Twin）是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。

“數字孿生”的概念在智慧城市、安防行業中已被多次提及，其主要是指通過大數據和萬物互聯建造與物理世界一一對應、可感可知的數字世界，讓人們從數字世界中獲取改善物理世界的運行效率和人們生產生活。

“數字孿生”是一個更宏大的概念，相當于在數字世界復刻一座城市。“數字孿生”是為物理城市建設、運營及規劃增加一套完整的數字基礎設施。最終對于正在運轉中的城市，達到事無巨細的感知能力。針對城市整體，實現一城一景一孿生，實現一座城市一個全景觀察。

在“數字孿生”概念下，業界龍頭正打造智慧城市產業領域平臺與生態。

海康威視PBG以AI Cloud為核心技術框架，為城市搭建統一的智能感知網，實現完整的城市狀態、特征、事件的感知采集，構建與物理城市并存的數字孿生城市，建立統一的城市大數據平臺，并借此開展城市數據的共享、開發和治理，為城市各行業、各領域的智慧應用賦能，升級一體化政務服務體系，增強群眾的獲得感、幸福感和安全感。

在數字孿生的助力下，安防大數據也不再是人、機動車、非機動車三類，而是動態追蹤現實物體軌跡、聯動分析的基礎。

二、黑名單

黑名單，顧名思義，是不受歡迎甚至受到管控的那一類人或物。

安防行業中，視頻監控的使用一直是最常見的區域。在人工智能的加持下，遍布全國各地、數以億計的視頻監控攝像機每時每刻都在采集視頻圖像，產生了海量的大數據。由此，大數據中匯聚的“黑名單”便應運而生。

黑名單人臉監控識別系統可以將經過攝像頭視野的人臉與黑名單進行比對，判斷其是否屬于名單中的某人。同時，也可以反向對需要布控的人員加入到黑名單數據庫同時可對黑名單庫按照抓拍機、時間、地點、相似度告警閾值等信息，對人臉進行布防。

據報道，憑借著黑名單數據庫、黑名單布防等在網絡高清攝像機的應用以及人工智能技術加持，社會治安破案率得到了明顯提升。

三、鯤鵬芯片

一直以來，我國的安防市場的核心技術一直被國外壟斷，以國內安防龍頭海康威視、大華等企業來說，都需要依賴眾多美國公司提供的芯片，在這方面，華為一直努力實現核心技術的自主可控，將主動權掌握在自己手中。

在華為召開的安防發布會上，華為推出了自研的芯片——鯤鵬920。鯤鵬920芯片采用7nm工藝，主打低功耗強性能，可以支持64個內核，主頻可達2.6GHz，SPECint Benchmark評分超過930，超出業界標桿25%。同時，能效比優于業界標桿30%。鯤鵬920芯片通過國密算法實現了芯片級的數據加密，保障數據偷走不泄露。

例如，華為開發的“智能視頻云平臺”就搭載了全新鯤鵬920芯片。據華為宣稱，該平臺從芯片到架構，是全自主創新邊緣視頻云平臺，性能超業內產品三倍，且價格相比較低。

四、城市大腦

2016年，杭州市政府和阿里巴巴開始合力打造杭州“城市大腦”。這個“城市大腦”將用于解決杭州交通擁堵等問題，目標是讓數據幫助城市來做思考和決策，讓杭州這個城市可以自我調節、與人類互動。每天有來自杭州市70余個部門和企業的數據匯入了城市大腦，日均新增數據達到了8000萬條以上。

城市大腦就基于城市中上百萬的攝像頭組成的視頻監控體系，通過視頻分析技術，目前已經能實現19類的事態發展預判和監管，甚至可以將隱患消滅于萌芽狀態。除此之外，城市大腦依托道路上的監控攝像頭，能夠充分打通動態和靜態交通，甚至可以預測交通流量，從而實現智能調度，提高了交通安全程度。

曠視也加快了城市大腦建設的步伐。曠視城市大腦基礎平臺由AI超算中心、大數據中心、云平臺、城市感知神經網、應用服務支撐組成。

大數據中心依托于城市感知神經網獲取視頻、物聯網、互聯網和政法業務數據等各種資源，形成數據總線，通過給AI超算中心共享基礎數據，為各個城市分大腦提供原料；通過云平臺獲取算力、算法、存儲和網絡等資源；通過應用服務支撐向上層智能應用提供綜合態勢、實時仿真、深度分析、關聯比對和共性、個性服務支撐；通過IOC智能運營中心一張圖統一呈現城市管理綜合態勢、分析決策，進行聯動指揮和事前預警。

五、中臺

2019年，數據中臺火了起來，互聯網巨頭如BATD紛紛打造自家的數據中臺，將海量的數據作為自身的資產，并擅于利用數據中臺將數據進行整合、智能分析，以數據驅動決策。于是，中臺熱度激增，各行各業都在探索中臺在企業或行業中的落地，同樣也蔓延到了安防領域。

在數據開發中，核心數據模型的變化是相對緩慢，維護的工作量很大，但業務創新的速度、對數據提出的需求的變化則非常快速，數據中臺的出現，就是為了彌補數據開發和應用開發之間，由于開發速度不匹配，出現的響應力跟不上的問題。簡而言之，數據中臺就是聚合和治理跨域數據，將數據抽象封裝成服務，提供給前臺以業務價值的邏輯概念。

當下智能安防進入到深度挖掘數據應用價值的階段，而展開數據應用的前提首先是建立起一個良好的數據資源環境，在這個過程中，數據中臺正好扮演的是以視頻數據為核心的場景級和行業級數據治理和賦能平臺。

為了響應公安部大數據戰略規劃要求，更為了滿足用戶層出不窮、變化多樣的安防業務需求，一些安防廠商將系統層中共性的、基礎的數據和能力抽象出來作為一個“中臺”來賦能上層應用系統，支撐警務應用創新和警務流程再造。

東方網力數據業務中臺，對下利用東方網力在視頻聯網和數據聯網的匯聚接入能力進行數據融合治理，并在此基礎上形成各類主題庫、專題庫、標簽庫、關系庫、搜索庫等；對上基于行業用戶對于數據分析的需求高度抽象的能力中心，滿足科信、刑偵、治安、指揮等警種對于數據統計、態勢分析、對象關系、動態軌跡、行為規律、各類標簽的分析及應用，以共享服務的形式提供給實戰應用系統。

六、5G

近年來，對移動數據的需求日益增長，第五代移動通信系統5G已經成為通信業和學術界探討的熱點。當然，5G應用不僅僅局限于手機或機場，其帶來的更多表現在給物聯網、云計算和大數據、人工智能等帶來新的變革。以視頻監控圖像應用為核心的智能安防即是具有代表性的應用場景之一。

5G連接的定義是理論上可以通過光纖以近乎光速的速度傳輸信息和數據，這比當前的光纖網絡快了近1000倍。

5G的高傳輸率、高寬帶、高可靠的特性，使其以更快的速度為云端提供更加高清的監控數據，從而助力安防云端做出更精確、更有效、更快速的安全防范決策。

屆時，5G多維連接的特性將進一步擴大了安防監控的范圍，為IT系統上智能安防云端提供更多維、更全面的參考數據。并且，5G高傳輸率、高寬帶、高可靠的特性，將使其以更快的速度為云端提供更加高清的監控數據，從而助力安防云端做出更精確、更有效、更快速的安全防范決策。

七、AIoT

IoT作為智慧城市基礎，是城市建設大勢所趨，但其帶來的龐大數據則是人力分析所不能及的，數據若無法轉化為有意義的信息則毫無意義。AI技術剛好扮演著處理數據的重要角色。融合而成的AIoT將進一步改善當前技術生態環境。

AIoT依托智能傳感器、通訊模組、數據處理平臺等，以云平臺、智能硬件和移動應用等為核心產品，將龐雜的城市管理系統降維成多個垂直模塊，為人與城市基礎設施、城市服務管理等建立起緊密聯系。

在AIOT的助力下，安防產業不僅解決了分析、反饋兩大環節問題，通過機器學習，深度學習對數據進行海量異構化數據的分析和處理，再加上邊緣計算的助力，得以實現前端攝像頭對視頻數據的結構化處理。還基于機器視覺，賦予前端攝像頭更敏捷的觀察能力，例如當前業界廣泛流行的人臉識別、區塊鏈、姿態識別、3D結構光技術等等，都為安防行業注入了新的活力。

八、場景

眾做周知，AI四要素分別是大數據、算力、算法、場景，大數據、算力、算法作為輸入，只有在實際的場景中進行輸出，才能體現出實際的價值。

通俗一點，可以把場景理解為“市場”，如果沒有場景落地、平臺業務支持，基本上很難往下走。

從不可復制性的角度來說，計算能力和大數據都是可復制的，但是市場是不可復制的，就好像今天BAT三家分別在社交、電商和搜索有各自的主戰場和場景；滴滴、摩拜有交通出行的場景；微信、支付寶有支付場景；新美大、58，有日常生活的場景和使用習慣。

有了這樣的戰場，未來人工智能時代，我們就可以借助新技術，從而把握先機，否則的話，你空有技術、空有數據是遠遠不夠的。你提供給誰？通過什么渠道給用戶呢？所以最關鍵的還是場景。有了應用場景，數據自然會產生，也會驅動技術發展，人才也會隨之而來。

目前，安防行業的應用場景也很廣泛，例如智慧停車、智能交通、智慧社區等，保障了各類環境的安全。

九、SDC軟件定義攝像機

軟件定義攝像機是華為于2018年向業界推出的全新產品，以“按需定義、分層智能、持續演進”三大核心價值，打破傳統攝像機一體化的局限，賦予攝像機全新的生命力，讓產品可以隨客戶和產業所需而演進，讓AI廣泛而深入地集成于產品并輻射到攝像機網絡，同時以全新運維體系做到算法可迭代、設備可感知、網絡可管理。

面對人工智能時代的瞬息萬變，軟件定義攝像機作為華為公司戰略級投入的明星產品，實現了解耦、開放的攝像機系統，以SDC OS、SDC Studio、SDC Controller三個核心組件，結合超強算力人工智能芯片，讓產品更智能、更靈活、更開放、更高效。

其在三個方面具備突出優勢。第一，無需人工干預，自動適應多種應用場景；第二，支持智能應用的持續加載和不斷升級，快速豐富智能分析的同時，提升智能分析的商用速度；第三，進行自我健康度檢測，隨時上報自身當前的工作狀態，確保攝像機全天候無故障工作。

十、AI芯片

“AI+安防”的應用已成為安防行業下一個增長點，AI的發展離不開大數據，而數據處理離不開芯片。因此，擁有海量數據和場景訴求兩大特征的芯片成為安防行業發展的重要支持。

從技術方面來看，AI芯片的典型代表包括GPU、FPGA和ASIC三種。不過，GPU并未專門針對安防監控需求進行優化，處理大量視頻數據時功耗高，FPGA和ASIC在效能方面有更好的表現。盡管ASIC在性能功耗上往往有更好的表現，不過FPGA也憑借自己獨特的優勢在一片紅海的AI芯片領域占據了一席之地。

FPGA不僅可針對每一種具體的應用根據算法結構進行深度定制，達到較高的計算效率和能效，技術風險也低于ASIC，適用于高密度計算，在深度學習的推理階段有著更高的效率和更低的成本。

不過，AI芯片能否成為安防行業重要領域，答案是毋庸置疑的。相比摩爾定律芯片每18-24個月迭代一次，AI芯片正以9個月迭代一次的速度演進。所以未來的安防行業對AI芯片的需求會越來越大，各類安防廠商也紛紛涌入。

總結：安防的2019是創新的一年，大部分傳統安防企業還在觀望時，AI、5G、數字孿生、中臺等已經在開始落地并應用。與此同時，各類行業問題也隨之而來，讓各大安防企業身處“競逐”的跑道中，奮力拼搏！