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　　【中国安防展览网 品牌专栏】近年来高新技术发展迅猛，深度学习、物联网等产业纷纷兴起。我国向来重视科学技术，针对当前局势及国内需求，出台了大量相关优厚政策。同时，人们对于高科技所带来的便捷越来越期待，对新兴事物的兴趣也越来越浓厚。在此背景下，无数资本纷纷入局，希望能在人工智能、深度学习等新一波的浪潮中崭露头角。在这百舸争流的大环境中，海康威视以它一贯的“学霸”作风立于潮头，并在这场实力交锋的试炼中，交出了一份令市场满意的答卷。
 

　　海康威视，2001年成立，创始团队仅28人，注册资本500万。这十多年，它是如何快速成长为市值3000亿的安防行业的的？
 

　　海康威视市值已逾3000亿人民币，自年初起股价涨幅近40%
 

　　海康威视是一家怎样的公司？海康威视以视频为核心的物联网解决方案提供商，为提供安防、可视化管理和大数据服务。
 

　　创始人陈宗年，1982年从从江苏南菁高中毕业，本科就读于当时的武汉华中工学院 (现在的华中科技大学)，学习计算机外部设备专业。
 

　　大学毕业后，陈宗年一直在中国电子科技集团公司第52研究所工作，从普通技术员做起，一干就是30年。
 

　　在过去，监控行业“模拟”技术当道，模拟摄像机、模拟录像机的非日本莫属，中国企业几乎没有发展的机会。上世纪末，音视频监控技术从模拟范式向数字范式的转变，陈宗年所在的52所抓住了这个机会，在1999年底开始研制数字音视频监控系统核心产品。
 

　　2001年，美国“9·11”恐怖袭击事件给数字监控市场带来了快速的发展，这个时候陈宗年和52所已做好了技术、产品和人才的准备。于是，2001年年底他们成立了海康威视公司，创始员工28人。
 

　　而如今，海康威视员工2万人(截止2016年底)，其中研发人员超9300人，研发投入占企业销售额的7-8%，数额占据业内前茅(据资料显示2011-2015年海康威视研发投入近50亿元，仅2015年度就超17亿元)。
 

　　海康威视是博士后科研工作站单位，在国内设有五大研发中心，在海外建立蒙特利尔研发中心和硅谷研究所。
 

　　此外，海康威视拥有视音频编解码、视频图像处理、视音频数据存储等核心技术，及云计算、大数据、深度学习等前瞻技术，针对公安、交通、司法、文教卫、金融、能源和智能楼宇等众多行业，提供专业的细分产品、IVM智能可视化管理解决方案和大数据服务。
 

　　在视频监控行业之外，海康威视基于视频技术，将业务延伸到智能家居、工业自动化和汽车电子等行业，为持续发展打开新的空间。
 

　　海康威视是安防行业的*：2016年， A&S《安全自动化》公布的“安防50强”榜单中，海康威视位列位 。海康威视还连续五年(2011-2015)蝉联iHS视频监控市场占有率第1位，硬盘录像机、网络硬盘录像机、监控摄像机第1位，视频管理软件第3位(2015)。
 

　　海康威视为何能成为独角兽
 

　　深厚的国资背景
 

　　安防行业，或者说视频监控领域，业已成为事关国家安全和社会稳定的行业，上升到了国家战略高度。在这种局面下，出身中国电子科技集团公司52所，背靠国资委的海康威视，在与民营企业出身的大华竞争时有一定的优势。
 

　　同时，凭借出身和自身的技术支撑，海康成为了政府公共安全项目和智慧城市建设中大的赢家之一。
 

　　正确的布局意识
 

　　在2012年前后，数字化监控设备刚刚进入市场，当时存量市场与增量市场相混合，传统监控设备与数字化监控设备掺杂，用户选择很尴尬。
 

　　海康适时推出了视频监控综合平台，这是一个软件平台，它能够兼容市面上主流的模拟摄像系统，将传统监控设备够接进来，这种需求非常符合过渡时期的客户要求。
 

　　然而，一旦使用了海康的平台，几乎必然会配套后续的海康摄像机，这为海康带来了很强的用户粘性。
 

　　人工智能版图
 

　　作为长期专注视频监控的，海康位置在AI方面拥有长久的优势。它不但拥有大量视频及图像数据，并且多年在成像采集、图像处理以及模式识别等领域拥有技术积累。
 

　　在2014年，海康威视研究院成立，主要负责视频智能分析、图像处理、编解码等研发工作，并负责公司全线智能产品。
 

　　研究院院长浦世亮于法国鲁昂大学获得博士学位，今年只有40岁。事实上，这位年轻的院长仅仅是一个代表，据了解，近500人规模的海康威视研究院的成员平均年龄也只有28岁，整体呈现年轻化，这对于海康威视未来的技术发展无疑是一个好消息。
 

　　2015年,基于对深度学习技术的积累与突破，海康威视推出后端产品“猎鹰”“刀锋”智能服务器,现已在南昌“天网项目二期”、武进智慧交通等项目中进行了应用。
 

　　2016年10月24日，海康威视在北京举行新品发布会，联手英伟达和Movidius发布了多款基于深度学习技术的产品，包括“深眸”系列智能摄像机、“神捕”系列智能交通产品、“超脑”系列智能NVR、“脸谱”系列人脸分析服务器等等。
 

　　海康威视总经理胡扬忠表示：这一波的人工智能在2006 年从多伦多大学开始起步，到 2012 年就已经非常热门，这几年成果非常厉害。海康原来做智能分析时，是通过建模的方式来做的，早在 2003 年开始做车牌识别，团队从那里起步，2006 年做技术开发发，后来我们从建模切换到人工智能。
 

　　对于未来是否会与BAT竞争的问题，海康威视总经理胡扬忠指出，从来没想去跟BAT竞争，像BAT这样的公司，其经营模式主要是针对消费者市场，利用互联网将自己的用户群体做大，并通过软件得到比较好的回报。而海康主要还是把自己的事情做好，从算法、硬件到软件系统，坚持自己的专业化道路。
 

　　对于公司业绩增速放缓的情况，胡扬忠表示，主要是受行业因素影响。过去几年产业进入了一个洗牌的阶段，2013到2015年洗牌比较明显，到2016年已经减轻，整个行业进入到了比较平和的阶段。
 

　　展望未来一两年，公司还是比较乐观的，在范围内，预计整个公司所处的行业仍能保持10%的平均增长。
 

　　海康威视发表报告：《盘点人工智能在安防领域的应用》
 

　　一、人工智能技术
 

　　海康威视从2006年开始研发智能技术，历经10年的积累，其智能技术已被用到产品线的方方面面，而作为智能技术发展的目标——“人工智能”，更是我们矢志不渝的追求。立足现在，放眼未来，我们把当前的人工智能研发重点聚焦在视频结构化技术和大数据技术两方面。
 

　　1.视频结构化技术
 

　　视频结构化技术是融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等前沿的人工智能技术，是视频内容理解的基石。
 

　　视频结构化在技术领域可以划分为三个步骤：目标检测、目标跟踪和目标属性提取。
 

　　目标检测过程是从视频中提取出前景目标，然后识别出前景目标是有效目标(如：人员、车辆、人脸等)还是无效目标(如：树叶、阴影、光线等)。在目标检测过程主要应用到运动目标检测、人脸检测和车辆检测等技术。海康威视研究院在2016年PASCAL VOC目标检测中获得，是海康威视10年研发积累的好体现。
 

　　目标跟踪过程是实现特定目标在场景中的持续跟踪，并从整个跟踪过程中获取一张高质量图片作为该目标的抓拍图片。在目标跟踪过程中主要应用到多目标跟踪、目标融合以及目标评分技术。海康威视研究院在2015年MOT Challenge算法测评中获“计算机视觉的多目标跟踪算法”。
 

　　目标属性提取过程是对已经检测到的目标图片中目标属性的识别，判断该目标具有哪些可视化的特征属性，例如人员目标的性别、年龄、着装，车辆目标的车型、颜色等属性。目标属性提取过程主要基于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。
 

　　同时，为了解决视频结构化的高性能分析计算问题，我们于2015年设计研制了嵌入式GPU集群服务器，充分利用多GPU的并行处理能力，提高视频结构化处理的综合效能。
 

　　2.大数据技术
 

　　大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力，是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑。其包含三大部分：海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘。
 

　　海量数据管理被用于采集、存储人工智能应用所涉及的数据资源，并基于时间轴进行数据累积，以便能在时间维度上体现真实事物的规律。同时，人工智能应用长期积累的庞大知识库，也需要依赖该系统进行管理和访问。
 

　　当前，海康威视研究院开发的海康大数据平台已能支撑千亿级规模的车辆通行记录存储管理和应用。
 

　　大规模分布式计算使得人工智能具备强大的计算能力，能同时分析海量的数据，开展特征匹配和模型仿真，并为众多用户提供个性化服务。
 

　　数据挖掘是人工智能发挥真正价值的核心，利用机器学习算法自动开展多种分析计算，探究数据资源中的规律和异常点，辅助用户更快、更准地找到有效的资源，进行风险预测和评估。
 

　　二、人工智能应用
 

　　当前人工智能技术的迅猛发展，积极推动着安防领域向着一个更智能化、更人性化的方向前进，主要体现在以下这几个方面：
 

　　1.在公安行业的应用
 

　　公安行业用户的迫切需求是在海量的视频信息中，发现**的线索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。
 

　　汇总的海量城市级信息，再利用强大的计算能力及智能分析能力，人工智能可对*的信息进行实时分析，给出可能的线索建议，将**的轨迹锁定由原来的几天，缩短到几分钟，为案件的侦破节约宝贵的时间。
 

　　其强大的交互能力，还能与办案民警进行自然语言方式的沟通，真正成为办案人员的专家助手。
 

　　以车辆特征为例，可通过使用车辆驾驶位前方的小电风扇进行车辆追踪，在海量的视频资源中锁定涉案的嫌疑车辆的通行轨迹。
 

　　2.在交通行业的应用
 

　　在交通领域，随着交通卡口的大规模联网，汇集的海量车辆通行记录信息，对于城市交通管理有着重要的作用，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。
 

　　城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息，以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。
 

　　3.在智能楼宇的应用
 

　　在智能楼宇领域，人工智能是建筑的大脑，综合控制着建筑的安防、能耗，对于进出大厦的人、车、物实现实时的跟踪定位，区分办公人员与外来人员，监控大楼的能源消耗，使得大厦的运行效率优，延长大厦的使用寿命。
 

　　智能楼宇的人工智能核心，汇总整个楼宇的监控信息、刷卡记录，室内摄像机能清晰捕捉人员信息，在门禁刷卡时实时比对通行卡信息及刷卡人脸部信息，检测出盗刷卡行为。还能区分工作人员在大楼中的行动轨迹和逗留时间，发现违规探访行为，确保核心区域的安全。
 

　　4.在工厂园区的应用
 

　　工业机器人由来已久，但大多数是固定在产线上的操作型机器人。可移动巡线机器人在全封闭无人工厂中将有着广泛的应用前景。
 

　　在工厂园区场所，安防摄像机主要被部署在出入口和周界，对内部边边角角的位置无法涉及，而这些地方恰恰是安全隐患的死角，利用可移动巡线机器人，定期巡逻，读取仪表数值，分析潜在的风险，保障全封闭无人工厂的可靠运行，真正推动“工业4.0”的发展。
 

　　5.在民用安防的应用
 

　　在民用安防领域，每个用户都是个性化的，利用人工智能强大的计算能力及服务能力，为每个用户提供差异化的服务，提升个人用户的安全感，确实满足人们日益增长的服务需求。
 

　　以家庭安防为例，当检测到家庭中没有人员时，家庭安防摄像机可自动进入布防模式，有异常时，给予闯入人员声音警告，并远程通知家庭主人。而当家庭成员回家后，又能自动撤防，保护用户隐私。
 

　　夜间，通过一定时间的自学习，掌握家庭成员的作息规律，在主人休息时启动布防，确保夜间安全，省去人工布防的烦恼，真正实现人性化。
 

　　三、存在的问题
 

　　人工智能在安防领域的应用有着非常好的前景，但目前国内的基础还较薄弱，在应用过程中还有较多问题需要完善和解决：
 

　　1.视频成像质量受环境影响较大，存在光照不足、图像模糊、目标尺寸过小或相互遮挡等问题，不利于人工智能对视频内容的辨识。
 

　　2.数据资源分散，开放和共享程度低，难以开展多维数据融合分析，使得人工智能缺乏有效的数据支撑。
 

　　3.领域专业知识的积累不足。早期的智能分析技术属于单场景的目标检测和行为分析，对视频内容的理解能力偏弱，同时也很少涉及大范围场景的关联行为分析，没有积累下有效的经验知识用于异常分析和风险预测。
 

　　4.缺乏有效的自主完善能力。当前很多的智能，只是一种反应式智能，根据输入条件进行自动判断而已，并不具备成长能力。人工智能应具备基于时间的经验积累，以及群体间的经验分享能力，才能不断完善，使得智能能力更强，更。
 

　　总结
 

　　人工智能是安防领域的未来，在通往未来的道路上，还有许许多多障碍和困难需要跨越和克服，但总体趋势是乐观的，海康威视坚信：只有具备自主、个性化、不断进化完善的人工智能大脑，才能解决安防领域日益增加的需求，成为广大用户的专家和助手，提升整个安防领域的智能化水平，推动安防产业的升级换代。
 

　　原标题 市值3000亿的海康威视，如何通过人工智能技术成为安防行业独角兽(报告)