在电影《疯狂的石头》开场，由道哥、小军、黑皮组成的盗窃团伙伪装成搬家公司工作人员，堂而皇之地进入私人住宅，大肆搬运他人财物，如入无人之境。事后警方依靠监控录像排查，却因摄像头没有拍到犯罪分子正脸无法锁定嫌疑人，只能不了了之，传统安防设备弊端凸显。

一般来说，传统安防普遍被大家所诟病的方便为：

1、面对人口流动大的环境，缺乏精准监控能力；

2、监控系统产生了海量数据，视频数据利用率低，多依赖人工检索，效率颇慢；

3、传统安防设备偏向于被动防御，多用于事后的证据查找，缺少主动预防能力；

4、信息之间相对孤立，各辖区、各平台之间信息割裂，形成多个数据孤岛。

对比之下，智能安防呼之欲出。

相比传统安防，智能安防则由传统安防发展而来，随着光电信息技术、通信技术、云计算、计算机技术、边缘计算、AI技术的发展，更具备数字化、网络化的智能安防应运而生——智能安防通过光电信息技术采集信息，与此同时，通过通信和云计算等技术实现平台之间的网联化，而且其借助人工智能技术还可以大大提升视频数据的处理能力。

回到开篇案例，依托新技术，智能安防系统显然可以轻易对犯罪嫌疑人的体型、行动轨迹、高频出现场所进行数据分析和精准追踪；在预防方面，业主可以在手机端及时获知嫌疑人的非法入侵信息，并及时报警阻止犯罪，有效提升防护效果。

政府、市场需求双管齐下  智能安防大爆发

2015年，国务院办公厅印发《关于加强社会治安防控体系建设的意见》，将社会治安防控信息化纳入智慧城市建设总体规划，当前建设智慧城市已成为各地方政府关注的重点。

2018年，中共中央、国务院发布《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》，雪亮工程加速向全国推广。雪亮工程是以县、乡、村三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的“群众性治安防控工程”。

此后，在智慧城市、平安城市、雪亮工程等政府项目拉动下，智能安防开始了大爆发——据中安网《2020年中国安防行业调查报告》显示，2020年我国安防行业总产值为8510亿元，其中安防产品总产值约为2600亿元，以我国智能安防渗透率为6%进行测算，智能安防市场规模超过500亿元。

据前瞻产业研究院整理的数据显示，智能安防行业市场规模逐年扩大。

智能安防之争：华为、海大宇、AI四小龙的征战

通常而言，智能安防，包括安防设备主要分为视频监控、门禁识别、防盗报警三大类设备，其中视频监控产品仍是最主要的市场。随着智能安防市场的逐年增长，除了传统的“海大宇”视频设备厂商，越来越多的企业开始入局。

因此，智能安防企业大致分为三类：

第一类是以海康威视、大华股份、宇视科技为代表的智能安防软硬件厂商。这类企业的特点是在安防领域深耕多年，在原有产品外，陆续推出面向智能安防市场的解决方案。

其中，海康威视凭借强大的销售渠道、规模效应和技术优势，已经成长为全球第 一的安防企业。海康威视认为，智慧安防是未来智能物联落地的主战场。

海康威视的目标是与渠道客户共同构建本地化服务生态，面向中小企业用户提供 AIOT 能力和应用，完善售前、中、后全流程服务，增加订阅式增值服务，助力一站式智慧安防落地体验和服务升级。

第二类是以华为、百度、阿里为代表的科技巨头。这类企业的特点是发挥自身的云端和平台优势，推出面向智能安防领域的解决方案。

2019年，华为发布智能安防新品牌Huawei HoloSens，以及基于“鲲鹏+昇腾”的智能视频云平台和算力强劲的摄像机，产品可以用于智能时代的多个行业，产品可以满足城市发展对全息感知、数据智能的安防需求。

《华为智能安防开放架构与生态白皮书》提出了“平台+AI+生态” 的开放合作体系，并倡议“将开放进行到底”，自此华为正式进入智能安防市场。

第三类是以“AI四小龙”商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技为代表的人工智能公司，它们从计算机视觉领域出发，以算法切入，在图像处理、人脸识别、视频压缩上具有技术优势。

AI算法公司时常被人诟病的一点是盈利能力不足，且技术缺少应用场景变现，而智能安防市场为AI企业提供了非常合适的落地场景。

2015年起，传统安防开始走向智能化，安防行业两大问题待解——视频内容智能化的解读能力较弱和海量数据价值的深挖能力严重不足，这成为了AI企业赋能安防行业的重要机遇。借着这股东风，人工智能具体纷纷推出了智能安防产品，并将应用进一步外延至智慧城市。

智能安防市场规模虽然逐年扩大，但仍然存在着不少隐忧：

首先，智能安防市场应用场景同质化严重，企业间竞争激烈，各企业是否能在不同细分领域建立自身优势，将成为公司在智能安防市场存活的关键；

其次，在消费级市场，做好用户隐私与安全防护之间的平衡以及成本控制，是智能安全产品在消费者市场实现大范围推广的重要因素；

最后，企业需要不断提升自身的研发水平和对供应链的把控能力，尽量避免芯片短缺的情况发生，与产业链一起首先实现芯片的“去美化”，然后逐步实现芯片的国产化。