當前數(shù)字安防，有哪些變化和顯著特征？具體應用情況如何？
發(fā)布日期：2024-02-26 瀏覽：628
經(jīng)濟復蘇提振安防行業(yè)景氣度。隨著技術(shù)升級，安防行業(yè)從專業(yè)安防向泛安防擴展，市場規(guī)模不斷提升。
當前，安防大數(shù)據(jù)智能應用處在一個怎樣的發(fā)展階段？有哪些變化和顯著特征？
當前安防大數(shù)據(jù)智能應用處在一個快速發(fā)展與多元融合的階段，特別是數(shù)字化浪潮到來，在AI、云計算、邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的融合、加持下，呈現(xiàn)出以下顯著特征：
一是存量市場更新升級明顯，從滿足基本治安需求層次向數(shù)字安防層面提升。《“十四五”國家信息化規(guī)劃》提出：“十四五”時期，信息化進入加快數(shù)字化發(fā)展、建設(shè)數(shù)字中國的新階段。安防數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為當下必然趨勢，依托大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)技術(shù)發(fā)展，安防體系升級改造加速，以警情業(yè)務為例，根據(jù)熙菱信息實際調(diào)研發(fā)現(xiàn)，多地公安部門原有情指系統(tǒng)規(guī)劃時間較早、體系相對陳舊、分散自治，未實現(xiàn)跨平臺、跨地域的融合貫通，由于情指工作蘊含數(shù)據(jù)、技術(shù)、業(yè)務等多項、海量高價值數(shù)據(jù)，警情分析常常面臨數(shù)據(jù)治理難、數(shù)據(jù)價值難以挖掘、數(shù)據(jù)分析工具不夠深刻、數(shù)據(jù)服務不到位等難題，亟需數(shù)字化升級。而數(shù)字化升級需求有望成為存量市場增長動力，帶動大數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品的深化應用。
二是技術(shù)融合趨勢加快，向多元化、智能化的應用模式轉(zhuǎn)變。云計算、邊緣計算、物體識別技術(shù)、知識圖譜、智能大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等技術(shù)與視頻結(jié)構(gòu)化、人臉識別等主流技術(shù)進行多元融合并應用于安防領(lǐng)域，配合更加高清化、智能化的前端物聯(lián)設(shè)備，能夠?qū)Υ笠?guī)模、復雜的城市數(shù)據(jù)進行有效感知、采集、存儲、管理、分析、挖掘、計算和應用，從而實現(xiàn)對業(yè)務信息化、智能化和高效化處理。特別是安防數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域，通過數(shù)據(jù)挖掘和模式識別技術(shù)，可從大量數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息；通過數(shù)據(jù)分析和預測技術(shù)，可以對未來的趨勢進行預測和預警；通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，可將復雜的數(shù)據(jù)以更加直觀的方式呈現(xiàn)出來，便于用戶進行決策。
三是應用外延不斷拓寬，面臨場景碎片化、復雜化以及數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)升級，數(shù)字化浪潮愈演愈烈，安防行業(yè)從專業(yè)安防不斷向泛安防擴展：G端，全面拓展公共安全、交通出行、城市治理、民生服務、生態(tài)環(huán)保等領(lǐng)域的智慧業(yè)務，賦能公共服務行業(yè)和城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型；B端，在數(shù)字經(jīng)濟政策牽引下，企業(yè)端加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐；此外，C端市場的消費者用戶隨著意識不斷提升，這一市場正在升溫。目前來看，數(shù)字城市、數(shù)字軌交、數(shù)字交通、數(shù)字安保、數(shù)字校園、數(shù)字社區(qū)……場景碎片化、復雜化等痛點依然存在，需要投入大量的人力、物力去解決場景化的問題；同時海量視頻數(shù)據(jù)背后的數(shù)據(jù)安全問題也不容忽視。
安防相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品在數(shù)據(jù)價值挖掘、數(shù)據(jù)創(chuàng)新及數(shù)智融合中具體應用情況如何？有哪些新突破？
大數(shù)據(jù)智能應用服務提供商主要聚焦“智能物聯(lián)”“大數(shù)據(jù)建模”“知識圖譜”“流程再造”“數(shù)字孿生”等核心技術(shù)在數(shù)據(jù)價值挖掘、數(shù)據(jù)創(chuàng)新及數(shù)智融合中的應用。
智能物聯(lián)技術(shù)方面：構(gòu)建感知設(shè)備與業(yè)務應用之間的橋梁，實現(xiàn)多維源端數(shù)據(jù)的安全接入、安全匯聚、安全轉(zhuǎn)發(fā)以及安全共享，不斷加強數(shù)據(jù)對接、弱網(wǎng)傳輸、跨網(wǎng)跨域、視頻秒播等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)的提升，解決感知設(shè)備安全聯(lián)接復雜的問題，起到增強鏈接的作用。
大數(shù)據(jù)建模技術(shù)方面：通過將感知數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù)融合，有效提高數(shù)據(jù)的應用價值，滿足更豐富的數(shù)據(jù)分析和查詢需求，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)接入、處理、組織到服務的全生命周期管理，解決安防數(shù)據(jù)融合難的問題。
知識圖譜技術(shù)方面：推動數(shù)據(jù)治理的標準化、高效化，特別是通過對多源端數(shù)據(jù)的抽取、清洗、關(guān)系計算，組織形成全面豐富的知識網(wǎng)絡，對十億規(guī)模關(guān)系數(shù)據(jù)進行存儲和快速查詢、分析，從海量復雜的關(guān)系網(wǎng)絡中發(fā)現(xiàn)蛛絲馬跡，解決數(shù)據(jù)智能加工難的問題，大幅降低數(shù)據(jù)治理對人工能力要求的門檻。
流程再造技術(shù)方面：融合業(yè)務驅(qū)動的低代碼開發(fā)技術(shù)，推動面向安防領(lǐng)域的復雜系統(tǒng)構(gòu)建，通過拖拽和配置方式，靈活構(gòu)建，有效降低業(yè)務邏輯、業(yè)務流程梳理的再造成本，解決安防業(yè)務流程化重塑難的問題。
數(shù)字孿生技術(shù)方面：主要是支持無代碼、快速創(chuàng)建數(shù)字孿生可視化場景，適配多種標準技術(shù)，讓交互、展示更加貼合業(yè)務場景，并能對實體進行模擬分析，為優(yōu)化決策提供依據(jù)。
如何有效推進安防場景的數(shù)據(jù)治理及數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用？
數(shù)據(jù)治理貫穿數(shù)據(jù)全生命周期，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務與應用的重要環(huán)節(jié)。在新的數(shù)據(jù)要素時代，特別是在數(shù)據(jù)計算、服務、應用和交易極大強化的情況下，數(shù)據(jù)治理的重要性不言而喻。不過隨著大語言模型浪潮的到來，依托傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中臺工具進行人工數(shù)據(jù)治理的方法不再奏效，AI可為數(shù)據(jù)治理帶來全新的生產(chǎn)方式、生產(chǎn)效率以及數(shù)據(jù)產(chǎn)品形態(tài)和流通模式。面對安防行業(yè)需求碎片化、數(shù)據(jù)孤島等問題，以熙菱信息為代表的大數(shù)據(jù)智能應用服務提供商通過“AI+大數(shù)據(jù)融合”的方式推進數(shù)據(jù)的有效治理及創(chuàng)新應用。
在打破數(shù)據(jù)孤島方面：統(tǒng)一數(shù)據(jù)匯聚，梳理已有數(shù)據(jù)生產(chǎn)方，將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚至數(shù)據(jù)中心，使數(shù)據(jù)資產(chǎn)一目了然；同時，推進數(shù)據(jù)標準化，統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，要求描述同一類業(yè)務的數(shù)據(jù)主要結(jié)構(gòu)相同，并支持在基礎(chǔ)上擴充；統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，要求每一個屬性的定義相同，格式、長度、枚舉范圍等保持一致。
在提升數(shù)據(jù)質(zhì)量方面：融合數(shù)據(jù)治理知識圖譜、AI能力，并結(jié)合數(shù)據(jù)內(nèi)容、字段，采用表推薦方法，輔助業(yè)務人員快速理解梳理表數(shù)據(jù)的業(yè)務含義，并進一步規(guī)范數(shù)據(jù)標準，還通過AI技術(shù)自動識別數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和重復值等，采取數(shù)據(jù)處理方法推薦，填充缺失值、刪除異常值和去重等，從而提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量、準確性和完整性。
在提升數(shù)據(jù)業(yè)務價值方面：利用AI提升數(shù)據(jù)業(yè)務價值的方式多種多樣，以智能標簽、知識圖譜、機器學習為例。智能化標簽將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化信息，以擴展人員各類信息的維度分析，并完成高準確率內(nèi)容識別，還可運用語義分析技術(shù)提高“數(shù)據(jù)資源業(yè)務化描述能力”；采用知識圖譜技術(shù)，通過實體匹配、綜合匹配等方式，基于多類數(shù)據(jù)，對各實體數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)關(guān)系、中間關(guān)系、隱藏關(guān)系等分析挖掘，形成靜態(tài)關(guān)系、動態(tài)關(guān)系信息；機器學習模型是借助有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習等相關(guān)技術(shù)手段，根據(jù)業(yè)務提取相關(guān)特征、選擇適合的機器學習算法，最終通過對樣本數(shù)據(jù)、特征數(shù)據(jù)進行持續(xù)迭代優(yōu)化，對目標人員、行為進行預測。
全球安防行業(yè)市場規(guī)模擴大，海外安防需求市場現(xiàn)狀如何？
全球安防需求短期回落，智能安防有望促進需求恢復增長。全球安防市場規(guī)模龐大，發(fā)達國家市場領(lǐng)域和市場類型都相對成熟，安防市場不斷向下滲透。在高通脹粘性和美聯(lián)儲繼續(xù)大幅加息的情況下，海外經(jīng)濟體對于傳統(tǒng)需求安防的有所回落。長期看，隨著境外大部分地區(qū)疫情影響逐步減弱，全球安防行業(yè)將會迎來拐點，之后由智能安防接替發(fā)展，安防市場將會在2024年后開始恢復增長，預計到2026年全球安防行業(yè)市場規(guī)模為3306億美元。
新興國家安防需求增長較快。海外業(yè)務需要繼續(xù)面對區(qū)域因素、通貨膨脹等客觀情況,但全球市場廣闊,機會和挑戰(zhàn)并存,長期看依然具備增長潛力。據(jù) Market Line數(shù)據(jù)顯示，歐美等發(fā)達國家安防市場趨于成熟，以更新?lián)Q代需求為主，總體增速約6-13%；部分發(fā)展中經(jīng)濟體制造業(yè)仍處擴張區(qū)間，東南亞、非洲、中東及中南美洲等地或?qū)⒔影舫蔀楹Ｍ庵饕鲩L驅(qū)動力。
持續(xù)深化全球布局，拓展盈利增長區(qū)。各個安防龍頭于早期就開始布局海外市場，通過國際化擴張、本土化運營以及品牌化定位，積極搭建全球供應體系，國際整體業(yè)務依舊實現(xiàn)穩(wěn)健發(fā)展。在技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)供應等方面的長期積累, 幫助公司保持較好的競爭力,保障境外市場穩(wěn)健增長。