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AI安防的边界，正在变得愈加模糊。其业务从单一的人或车比对，走向基于视频监控的城市级管控平台。而安防摄像机的身份随之突变为线下城市画像的入口。全国各行各业采用的监控摄像头一天约 50PB数据，是上千个国际级图书馆的数据量级。海量的数据是安防发展 AI 的迫切动力，也是重要的基础条件。
图片来源：图虫创意
智慧安防不断发展 “碎片化”始终存在
人工智能为安防产业带来了丰富的想象力以及传统安防功能价值的变革。但是，智慧安防发展过程中，“碎片化”现象也始终存在。这种论调正被越来越多的厂商所提及，碎片化的应用场景是AI落地过程中不可跨越的问题。
总体而言，安防一直是一个非常碎片化的市场，用户不集中，应用与产品都很分散，需要在无数小区域，靠一单一单的销售去获得，要完成从满足客户碎片化需求的开发响应、到快速交付能力的建设非常复杂。
也正因为如此，当前业内厂商普遍都比较期待AI项目标准化的尽快到来，标准建设将在一定程度缓解碎片化的痛点，让项目的交付变得更便于执行。而当算力大幅提升、成本大幅下降、国家持续推动城市数据统一时，碎片或将成为完玉。不过，现阶段看，AI应用的标准同样需要充分考虑各种场景因素，标准建设也将是一个纷繁复杂的过程。
“碎片化”的安防为参与者带来巨大机遇
安防碎片化的行业需求需要大量人力物力以及长时间经验积累，海康、大华此类传统巨头经过多年深耕已建立起较高的竞争壁垒，新进入者无法在短时内实现赶超。但由于AI安防应用需求的碎片化，各方参与者都获得了巨大的机会。除了深耕G端的传统龙头厂商，对B端客户有深入理解的应用软件开发商和行业解决方案提供商，在C端生态布局完善的互联网企业以及提供AI算法、算力、芯片等AI基础设施的新兴科技公司都将具备较大竞争优势。
人工智能在安防领域的应用是场景化的，而场景化应用又是碎片化的。未来市场将不会在竞争中产生，产业玩家更多走向竞合，生态优势成为新的安防企业核心竞争优势。当前人工智能的产业链条涉及到从基础算法模型、基础硬件、基础产品、行业应用、场景应用、解决方案到应用交付的不同环节，任何一家企业都无法独立打造出完整的产业链，因此分工协作共同解决用户需求提供端到端的解决方案成为新的趋势。当下，针对碎片化场景，如何解决用户需求，如何坚守及创新，成为每一位产业人士思考的问题。
