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随着國家十四五規劃指出，要加快數字化發展，出台建設數字中(zhōng)國等引導性政策，安防監控行業各大(dà)細分(fēn)領域迎來了新一(yī)輪的利好。2021年，後疫情時代安全行業整體(tǐ)發展速度恢複。根據相關數據，安全行業第一(yī)、第二、第三季度的生(shēng)産規模、國内市場、企業利潤、出口市場等主要繁榮指數大(dà)幅增加，勞動力需求和企業投資(zī)也相應增加。安全企業對未來有很強的信心。

在多環境因素的影響下(xià)，2021年國内安防行業視頻(pín)監控市場的特點是什麼？

李煥佳：經過40多年的發展，中(zhōng)國安防監控行業發展迅速，逐步發展成為市場規模巨大(dà)、穩定的成熟産業。僅中(zhōng)國市場就占據了全球近60%的安全市場份額。受新冠肺炎疫情、國際貿易限制等國内外(wài)環境的影響，近兩年國内經濟增長放(fàng)緩，國内視頻(pín)監控市場的發展也受到影響，增長速度放(fàng)緩，市場重點也發生(shēng)了一(yī)定的變化。一(yī)是市場區域和用戶的變化。視頻(pín)監控建設正從主城區、發達地區延伸到城中(zhōng)村(cūn)、鄉鎮、村(cūn)等基層和欠發達地區。應用行業從傳統公安、司法、金融、交通等轉向教育、文化、博覽會、商(shāng)業住宅、醫院、環保等新興産業；二是建設重點的變化:國内視頻(pín)監控系統建設正從建設-運營轉向建設-考核-運維，監控系統運維比例逐步增加。

總體(tǐ)而言，安防監控行業不斷蓬勃發展，視頻(pín)監控市場具有以下(xià)特點：

1.行業将繼續保持發展趨勢，應用将向深度和廣度拓展

安全行業與經濟、科技、國際反恐形勢和居民安全意識密切相關。随着行業的不斷發展，公安、交通、金融、司法等傳統安全領域的應用将更加深入；教育、環境保護、醫療衛生(shēng)、安全生(shēng)産等應用增長加快，智能建築、社區、居民安全應用等民用領域也在快速增長，個性化用戶需求已成為一(yī)個重要的增長點。市場應用從一(yī)、二線城市延伸到三、四級城市和農村(cūn)地區，從一(yī)般需求到更詳細的需求，市場逐漸擴大(dà)。

目前，視頻(pín)監控産品的應用主要集中(zhōng)在交通、公安法、金融、教育、政府、商(shāng)品房等領域。2021年，以智安社區建設為主的社區視頻(pín)監控建設項目數量不斷增加，主要與視頻(pín)監控應用領域從重點部門到一(yī)般部門，從公共部門到個人有關。視頻(pín)監控領域在普通經濟領域的應用較少，未來市場空間較大(dà)，傳統産業将向深度和廣度拓展。

2.行業集中(zhōng)度不斷提高，技術創新成為核心因素

近年來，安全行業的技術、品牌和資(zī)本的整合越來越深入。企業之間的合作已經從技術、産品和資(zī)本擴展到品牌和渠道水平。行業集中(zhōng)度加快，市場份額進一(yī)步集中(zhōng)在主流企業。企業之間的競争逐漸轉向産品創新、性能優化、産品質量、企業品牌、企業服務等綜合競争。

在技術升級和價格戰的壓力下(xià)，小(xiǎo)企業将被加速淘汰。從今年的安全城市、智能交通等綜合項目，無疑是大(dà)企業，安全産品份額海兩大(dà)巨頭市場份額超過一(yī)半，視頻(pín)監控市場集中(zhōng)度将繼續逐年增加，寡頭壟斷競争模式将更加明顯，核心技術企業将在未來産業鍊競争中(zhōng)更具競争力和影響力。

物(wù)聯網、雲計算、人工(gōng)智能和大(dà)數據的技術和概念不斷深入安防視頻(pín)監控行業，技術變革和産品升級叠代不斷擴大(dà)和擴展安全行業的應用領域，技術創新已成為企業競争中(zhōng)最關鍵的因素。不同行業客戶的差異化和定制需求也促使企業不斷豐富産品線，重視技術創新。未來的技術發展趨勢将是高清、智能、多維、超集成、低成本。

3.人工(gōng)智能應用促進産業創新發展，加深跨境合作

随着安防監控行業的不斷發展，對商(shāng)業和民用視頻(pín)監控設備的需求不斷增加。人工(gōng)智能的應用促使更多的軟硬件産品從公安、交通、教育、銀行、社區等領域衍生(shēng)出來，應用程序更多地轉向業務水平。視頻(pín)監控系統與人工(gōng)智能技術的深度融合進一(yī)步提高了其識别率、準确性和分(fēn)析率，從而可能衍生(shēng)出更多的信息數據。

應用領域不斷擴大(dà)，産品技術快速變化，市場規模不斷擴大(dà)，産業資(zī)本積極進入，共同推動視頻(pín)監控行業競争升級，新軌道、新技術、新模式快速成熟叠代。智能使視頻(pín)監控系統的安全屬性逐漸減弱，而物(wù)聯網屬性越來越強，家庭安全、雲人工(gōng)智能服務、人工(gōng)智能算法供應商(shāng)、産品模塊等新形式也在不斷出現，給行業帶來了創新和活力。在互聯網+的發展趨勢下(xià)

4.視頻(pín)監控系統成為管理起點，運維受重視的比例增加

中(zhōng)國無疑是新冠肺炎疫情爆發後防疫管理最好的國家。視頻(pín)監控系統作為一(yī)種重要的管理手段，在基層網格化管理中(zhōng)發揮着重要作用，在重點區域做了很多工(gōng)作，比如隔離(lí)監控、防控管理、日常流動人員(yuán)管理等。視頻(pín)監控在刑偵破案、公安防控、社區維穩、防疫等方面發揮着立竿見影的作用。随着視頻(pín)監控覆蓋率的提高，用戶開(kāi)始更加關注視頻(pín)圖像信息的應用。視頻(pín)圖像質量與視頻(pín)監控系統的應用效果密切相關，是直接反映監控系統運行效果的關鍵指标之一(yī)。在今年招标的視頻(pín)監控運維項目中(zhōng)，部分(fēn)已經開(kāi)始要求使用運維軟件對運維效果進行評估，或者直接評估用戶關注的系統指标，如設備在線率、完整性率、視頻(pín)質量、前端設備查次數、硬盤存儲時間等。一(yī)個城市的區級視頻(pín)監控操作和維護項目提到，在犯罪現場檢索監控攝像頭。如果因設備故障而沒有視頻(pín)，操作和維護單位将扣除當前的維護費(fèi)用。從這一(yī)方面可以反映出，用戶對視頻(pín)監控系統的穩定性和操作和維護質量的要求越來越高。

《中(zhōng)國安全》:請談談現階段海量視頻(pín)監控下(xià)的運維市場情況。

李煥佳：視頻(pín)監控系統已成為城市治安管理的重要組成部分(fēn)。随着國家新基礎設施的發展和智慧城市的不斷建設，視頻(pín)監控系統正朝着高清、智能、規模、密集的方向發展，城市安全監控規模呈指數級增長。據機構預測，到2022年，中(zhōng)國的探索總數可能達到6.26億。視頻(pín)監控逐漸形成了規模擴大(dà)、設備類型複雜(zá)、網絡結構複雜(zá)、參與維護的人數衆多、産品升級步伐加快、系統建設升級活動越來越頻(pín)繁的趨勢。

雖然許多視頻(pín)監控系統在設計中(zhōng)非常重視前端設備的質量，但缺乏對其運行和維護的管理。因此，故障往往無法及時發現和解決，導緻系統無法正常運行，甚至半失效。目前，視頻(pín)監控操作和維護存在以下(xià)問題：

2015 年，國家發展改革委員(yuán)會等九部委就發文要求，重點公共區域安裝視頻(pín)監控攝像機完好率要達到 98%，公共區域的視頻(pín)監控攝像機完好率要達到 95%。同年，公安部要求通過圖像信息部級聯網平台的運維管理模塊對各省平安城市運維情況進行考核，聯網指标、在線率、完好率和圖像質量成為公安系統視頻(pín)監控運維情況考核的标準。國家及地方政府對視頻(pín)運維的要求在逐年提高，視頻(pín)運維保障成本也在飛速上漲。

視頻(pín)監控系統如果采用傳統的人工(gōng)運維方式， 其被動運維效率低下(xià)，經常出現漏檢問題，數據統計不全、考核無法下(xià)手，無法适應城市視頻(pín)規模高速增長和相關業務應用不斷增加的管理需求，運維管理隻會越來越被動。從人力成本上漲、技術複雜(zá)性和專業性等因素綜合衡量，未來以智能化技術工(gōng)具為主導的專業運維必是行業的發展方向。

《中(zhōng)國安防》：未來，視頻(pín)監控系統運維與AI将怎樣融合，又(yòu)會給市場帶來怎樣的影響?

李煥佳：視頻(pín)診斷AI算法的深入研究，以及AI技術和大(dà)數據融合，實現智能運維(AIOPS)。

1.視頻(pín)運維的技術基石—視頻(pín)診斷AI算法

近幾年人臉識别、目标識别等視覺分(fēn)析類算法發展迅速，但專門應用于運維場景的算法沒有受到太多的關注。業内視頻(pín)診斷産品，在算法層面沒有突破性發展，哪怕是最優秀的選手，識别率最高隻能達到 90%-95%。這個準确率對于小(xiǎo)規模應用勉強可以接受，但是一(yī)旦設備數量超過萬路的項目， 誤報數量也是非常驚人的，需要投入大(dà)量人力進行複核過程，無法實現自動化、智能化運維。

目前發展比較成熟可以大(dà)規模應用的人臉識别、目标識别算法，之所以發展如此迅速，主要原因是：

（1）此類算法需要的模型訓練生(shēng)産資(zī)料非常容易獲得；

（2）AI 基礎層供應端的産業配套齊全，包括一(yī)站式數據治理平台、計算硬件平台、AI 軟件開(kāi)發平台；

（3）完整的産業鍊供給，使得需要該類技術的企業隻需要投入較少資(zī)金即可采購到高質量的解決方案進行集成。

而視頻(pín)診斷的 AI 分(fēn)析算法，并不具備人臉識别場景那麼好的發展條件。要想生(shēng)産出高質量的産品， 那麼在算法定義、數據收集、模型訓練、準确率評估幾個方面都存在更高的門檻。

(1)算法定義：視頻(pín)監控的圖像異常情況非常繁多，類型界定模糊，無法統一(yī)量化标準，因此大(dà)多數圖象場景需要多種算法組合，對單種圖像異常類型仍需要定義大(dà)量的模型才能适應不同場景;

(2)數據收集：異常故障多為偶發事件，數據量非常少，并且無法模拟，無法批量生(shēng)産訓練數據，需要具有大(dà)量項目基礎數據積累才能形成孵化産品，建立可持續采集、持續發布的應用模式才能具備持續優化産品的能力;

(3)模型訓練：異常故障數據多集中(zhōng)在常見故障，異常的圖像樣本個體(tǐ)差異非常大(dà)，傳統的模型訓練方式和成效，隻能滿足一(yī)些基本的功能，精度可達到90%以上。如果沒有應對不常見視頻(pín)質量問題和圖像個體(tǐ)差異的措施，系統功能和準确率會出現嚴重偏科的情況。

(4)準确率評估：異常故障界定必然會受到主觀判斷差異的影響，1千個用戶心中(zhōng)就有1千套衡量标準，一(yī)套标準隻能趨近大(dà)多數場景的期望，标準算法隻能無限趨近大(dà)部分(fēn)用戶的期望，無法滿足所有用戶場景的需求。因此視頻(pín)診斷系統就需要配套技術手段應對這些矛盾沖突，才能有效提升實戰應用的準确率。

視頻(pín)診斷系統要提升準确率和适應性，除了要解決标準化AI算法持續優化問題，還需要關注産品交付過程中(zhōng)，算法定義、數據收集、模型訓練、準确率評估4個環節如何做到自動化、智能化，将自主學習的理念融入到産品使用過程中(zhōng)。

視頻(pín)診斷技術的準确率和适應能力是實現智能化運維的基石，弘度科技通過多年研究設計的有源視頻(pín)質量診斷技術（Active-VQD）為打造智能化的視頻(pín)運維體(tǐ)系提供可靠的數據來源。全新自主研發的有源主動學習框架重新定義視頻(pín)圖像質量評估系統，對實時和錄像畫面中(zhōng)存在的質量問題進行智能分(fēn)析、判斷和告警，允許針對單個攝像機設置分(fēn)析模型，實現“千機千面”，降低因為攝像機工(gōng)作環境不同或用戶的主觀判斷差異所緻的誤報、漏報，與同類産品相比可大(dà)大(dà)提升産品的準确性和适應能力，診斷準确率高達99%。

2.未來視頻(pín)運維産品的價值增長點—AI技術和大(dà)數據的融合實現智能運維(AIOPS)

城市級的視頻(pín)監控系統規模越來越大(dà)，視頻(pín)聯網的組網結構環節越來越多且複雜(zá)，一(yī)個請求的可能路徑以笛卡爾乘積方式增加，一(yī)個節點異常往往會引起網絡上多個資(zī)産告警。用戶側出現各種視頻(pín)無法調用或者質量下(xià)降的現象，很有可能是多個環節異常造成的。這給故障發現、故障定位、故障應急處理帶來巨大(dà)的挑戰。針對這種情況，把人工(gōng)智能引入到自動化巡檢診斷過程，以及通過人工(gōng)智能進行故障定位提高運維效率，縮短故障恢複時間。

現階段的視頻(pín)運維工(gōng)具主要是發現單個視頻(pín)設備的故障，但無法精準地定位故障原因及業務影響分(fēn)析，例如某個視頻(pín)點位無錄像，可能原因有硬盤故障、無硬盤、未配置錄像計劃、設備關機、網絡中(zhōng)斷等。近年來，各種網絡監測、物(wù)聯網監測設備都已上線為智慧城市保駕護航，雖然可以實時監測前端設備工(gōng)作狀态，使運維更加便捷，但遠遠達不到故障精準定位的嚴格要求。

清華大(dà)學裴丹教授總結說“智能運維落地的核心挑戰是：從工(gōng)業界的角度，我(wǒ)(wǒ)們有數據、有應用， 但是缺乏一(yī)些算法和經驗；從學術界的角度，我(wǒ)(wǒ)們有不少理論算法，但是缺乏實際的數據以支持科學研究，也不熟悉運維的場景。基于這個思路，我(wǒ)(wǒ)們通過收集大(dà)量的視頻(pín)監控系統運行數據，不斷地研究越來越多運維場景和人工(gōng)智能之間的結合點。

視頻(pín)監控智能運維場景有十幾種，由于篇幅所限，本次主要從根本原因上對運維場景進行分(fēn)析。在大(dà)型視頻(pín)監控系統中(zhōng)，完成一(yī)次視頻(pín)點播服務需要經曆多個産品、多個節點、多個進程，會調用多個接口。一(yī)旦視頻(pín)點播鍊路上某個節點異常，會導緻上遊所有節點表現異常，此時監控系統上會表現為多個産品同時告警。理想狀态下(xià)故障點及之前的節點堵塞，故障點之後的節點沒有請求，此時隻需将點播路徑上的負載及情況可視化就能夠快速定位問題。不過實際情況是一(yī)個接口往往被很多用戶使用，一(yī)個節點上一(yī)般提供多個接口服務，流媒體(tǐ)服務器等分(fēn)流設備後有多個同類型節點，這些因素構成了一(yī)個複雜(zá)的 IT 服務網絡。在複雜(zá)網絡下(xià)，視頻(pín)

質量下(xià)降，很難在監控系統上引起明顯特征。這種場景适合應用人工(gōng)智能，人工(gōng)智能系統能夠很好的捕捉這個特征，在故障發生(shēng)且還沒有引起大(dà)規模業務堵塞的時候通知(zhī)處置系統采取動作。這不僅降低了運維人員(yuán)應急處置壓力，更為重要的是提升了系統連續性。基于運維知(zhī)識圖譜選取數據，訓練模型可以有效降低模型訓練時的數據範圍，去(qù)除服務網絡上無關數據幹擾，使模型訓練更快速準确。在訓練根本原因分(fēn)析模型時，主要是找出異常發生(shēng)位置與路徑上各種監控指标的關系。

未來，通過 AI 和大(dà)數據技術的快速融合，通過全局搜索、關聯分(fēn)析、機器學習、數據建模等，視頻(pín)運維的故障精準定位應可自動分(fēn)析各種故障因素進行排查并最終确定故障原因且可自動給出維護的指導意見來輔助運維，視頻(pín)運維工(gōng)具終将成為易用工(gōng)具。

從政府公開(kāi)的相關規劃可知(zhī)，在“十四五” 期間政府對于公共安全投入的大(dà)方向保持不變，平安中(zhōng)國依然是主要的建設方向之一(yī)。2021 年作為“十四五”的開(kāi)篇之年，新基建、智慧城市建設等相關政策助推人工(gōng)智能、雲計算、大(dà)數據、5G 等前沿技術在安防行業得到進一(yī)步的應用，新技術 + 新場景将成為國内視頻(pín)監控市場的新增長點，同時雪亮工(gōng)程、智安小(xiǎo)區、城鎮老舊(jiù)小(xiǎo)區改造等項目也将帶來一(yī)定的增量市場。同樣地，視頻(pín)監控運維市場也将随之水漲船高。

清華大(dà)學裴丹教授總結道：智能操作和維護的核心挑戰是：從工(gōng)業角度來看，我(wǒ)(wǒ)們有數據和應用，但缺乏一(yī)些算法和經驗；從學術角度來看，我(wǒ)(wǒ)們有很多理論算法，但缺乏實際數據來支持科學研究，不熟悉操作和維護場景。基于這一(yī)理念，我(wǒ)(wǒ)們不斷研究越來越多的操作和維護場景和人工(gōng)智能的結合點，通過收集大(dà)量的視頻(pín)監控系統運行數據。

視頻(pín)監控有十幾種智能操作和維護場景。由于空間有限，本次操作和維護場景的分(fēn)析主要是根本原因。在大(dà)型視頻(pín)監控系統中(zhōng)，完成視頻(pín)點播服務需要體(tǐ)驗多個産品、多個節點和多個過程，并調用多個接口。一(yī)旦視頻(pín)點播鍊接中(zhōng)的某個節點出現異常，上遊所有節點都會出現異常。此時，監控系統将同時顯示多個産品。理想情況下(xià)，故障點和之前的節點被堵塞，故障點後的節點沒有要求。此時，點播路徑上的負載和情況可視化可以快速定位問題。然而，實際情況是，許多用戶經常使用一(yī)個接口。一(yī)個節點通常提供多個接口服務。流媒體(tǐ)服務器等分(fēn)流設備後，有多個相同類型的節點，構成複雜(zá)的IT服務網絡。在複雜(zá)的網絡下(xià)，視頻(pín)。

質量下(xià)降，很難在監控系統中(zhōng)引起明顯的特征。該場景适用于人工(gōng)智能，人工(gōng)智能系統可以很好地捕捉到這一(yī)特征，并通知(zhī)處置系統在故障發生(shēng)且未造成大(dà)規模業務堵塞時采取行動。這不僅降低了操作和維護人員(yuán)的應急壓力，而且提高了系統的連續性。根據操作和維護知(zhī)識地圖選擇數據，訓練模型可以有效地降低模型訓練的數據範圍，消除服務網絡上無關的數據幹擾，使模型訓練更快、更準确。在分(fēn)析模型的根本原因時，主要是找出異常位置與路徑上各種監控指标之間的關系。

未來，通過人工(gōng)智能和大(dà)數據技術的快速整合，通過全球搜索、相關分(fēn)析、機器學習、數據建模等，視頻(pín)操作和維護的準确定位應自動分(fēn)析各種故障因素，最終确定故障原因，并自動提供維護指導輔助操作和維護，視頻(pín)操作和維護工(gōng)具最終将成為一(yī)種易于使用的工(gōng)具。

從政府披露的相關規劃可以看出，在十四五期間，政府對公共安全投資(zī)的總體(tǐ)方向保持不變，平安中(zhōng)國仍然是主要的建設方向之一(yī)。2021年，作為十四五的開(kāi)始，新基礎設施、智慧城市建設等相關政策促進了人工(gōng)智能、雲計算、大(dà)數據、5g等前沿技術在安全行業的進一(yī)步應用。新技術+新場景将成為國内視頻(pín)監控市場的新增長點。同時，雪亮工(gōng)程、智安社區、城市舊(jiù)社區改造等項目也将帶來一(yī)定的增量市場。同樣，視頻(pín)監控和運維市場也将上漲。

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