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　　【安防展览网 市场分析】对于任何一个行业而言，技术进步的驱动是行业持续创新与发展的重要因素。在5G、超高清、AI等新技术的推动下，国家相关政策的支撑和指导下，安防行业必然进入由技术到产品的转化阶段。本文分析了现有5G、超高清、AI等新技术的特点和发展情况，并结合安防行业现状进行了总结和提炼。
 

　　一、新技术现状
 

　　1. 5G
 

　　5G是第五代通信技术，主要特点是更大的带宽、更快的传输速度、更低的通信延时与更高的可靠性。相较于4G，在传输速率方面，5G峰值速率为10-20Gbps，提升了10-20倍，用户体验速率将达到0.1Gbps-1Gbps，提升了10-100倍；流量密度方面，5G目标值为10Tbs/km2，提升了100倍；网络能效方面，5G提升了100倍；可连接数密度方面，5G每平方公里可联网设备的数量高达100万个，提升了10倍；频谱效率方面，5G相对于4G提升了3-5倍；端到端时延方面，5G将达到1ms级，提升了10倍；移动性方面，5G支持时速高达500km/h的通信环境，提升了1.43倍。
 

　　截止到目前，中国已经正式发放商业5G牌照，华为在5G基础设施的建设和配套设备上走在世界的前沿，冬奥会、央视春晚都已经实现了5G的实时转播。
 

　　2.超高清
 

　　视频分辨率是用于度量图像内像素多少的一个参数。我们常见的视频分辨率包括720P、1080P、2K、4K、8K，甚至10K、16K等。
 

　　按照视频画质清晰度划分，通常有标清、高清、超高清这几个概念。标清一般描述的是传统的广播电视、DVD的清晰度，原始分辨率在480P左右。720P、1080P这样的分辨率一般代表了高清的定义。
 

　　而超高清的定义一般包括4K、8K等分辨率标准。8K的分辨率是7680*4320，通常情况下，它被称为超高清8K或者简称8K。一张8K的图像大约有3300万个像素点。它的像素是4K图像的4倍。在65英寸的电视上，肉眼几乎感觉不到颗粒感。之所以被称为8K，因为图像在宽度上大约有8000个像素点，规格仍属于超高清的范畴，因此有些人称之为Ultra HD 8K。
 

　　3. AI
 

　　基于人工智能、机器学习的技术已经在安防行业内落地应用，比如人脸、车辆的检测与识别，针对目标物的跟踪与属性分析。
 

　　同时，配合AI算法本身，支持AI的半导体技术也在发生着日新月异的发展与变化，更为可喜的是，其中越来越多的出现了中国的身影。
 

　　在AI与论文方面，无论在数量或质量上，国内的研究成果都处于世界前列的水平，而且发展势头迅猛。可以负责任的预测，与安防行业联系非常紧密的视频方向AI，中国必然会成为“”。
 

　　在5G、超高清、AI的技术支撑下，安防系统会给用户带来全新的体验。恰似移动互联网通过支付、零售等新模式改变了大众的生活方式一样，全新的安防概念产品或方案，将在以下几个层面给用户带来变化：
 

　　1.看得更快速
 

　　5G在数据传输模式上的革命，以及AI在数据本身内容上的提升，配合业内芯片性能、算力的提升，用户对视频的感受会更直接、迅速、舒适。随时、随地使用任意合适的终端，直接感受到异地自己关心的视频和视频中的信息，就像现在使用文本一样的便捷沟通，这种体验的提升是相当诱人的。
 

　　2.看得更清晰
 

　　超高清的分辨率，配合简洁的用户操作，用户在安防系统中看到的视频比身临其境更要逼真，反馈更多的细节。另外，因为帧率和色彩的提升，用户的感受也会更加舒适。
 

　　3.看得更明白
 

　　配合了机器学习技术后，除了用户看到的视频画面外，对于视频画面的内容也被实时的显示出来。包括视频中有多少人员，每个人是谁，是否有风险的提示，是否曾经或多次出现等等。对于用户而言，视频本身加上内容呈现给用户，技术为用户的理解过程做了减法。
 

　　1.全链路智能化
 

　　5G技术的落地必然会促进从底层基础设施到顶层用户习惯的变革。配合5G的加持，AI可以融入安防行业产品线的任何一环，从各种传感器、Ip Camera到后端的存储产品、视频综合平台，做到全栈智能化的概念。
 

　　这一全链路智能化的概念不仅仅体现在安防产品线上。跟其他行业一样，5G配合AI甚至会影响设计、研发、测试、生产、运维、售后整个产品生命周期，相比于之前会更、更准确，给安防产业运营链条带来翻天覆地的变化。
 

　　2.端、边缘计算与中心计算相融合的多维度数据分析
 

　　为了解决计算资源不足、成本较高、数据规模较大、安全可靠性等中心计算的弊病，端与边缘计算的的需求日益显著，伴随5G以及机器学习前置化的发展，这已经成为安防业内必然的方向。值得一提的是，这其中的边缘计算有可能是独立的计算资源，还有可能是由端组成的边缘计算云。与传统的云计算相比，端和边缘节点将计算分散，强调计算的针对性与可定义性，与全网结合形成“云边端三体协同” 的端到端的技术架构，从而有效的降低中心压力、带宽成本，提高分发和响应速度。
 

　　在这样的技术架构下，对于超高清技术背景下的超大视频数据量，计算任务被分解，计算目标更明确，过滤、筛选过程更有效。同时，端、边、云的技术架构不存在规模的限制，并非仅能在智慧城市这类大型系统中应用是一个可落地的技术方案。
 

　　3.细分领域空间巨大
 

　　目前安防行业经历多年的发展，产品、行业、厂商、方案已经相对成熟。但5G、超高清、AI等新技术的出现，必然会催生更多、更细化的领域和空间，具有很大潜在市场空间。
 

　　5G必然会带动芯片、硬件方案的变化，配合5G基础设施的成熟，产业链细分程度会越来越高。超高清技术一定会带动行业内终端设备、显示设备的革新与换代。在人工智能方面，虽然目前已经出现了实例强劲的独角兽公司，如商汤、旷视、依图、云从，但很多细分场景，如低照场景、小像素目标、高速或遮挡下的跟踪识别等方向还存在很大的空间，等待新的投入和变革来丰富和解决整个市场的需求。
 

　　碎片化的安防行业是挑战也是机遇，在行业中某个细分领域解决用户的问题，是目前发展的一个方向。