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当前数字安防,有哪些变化和显著特征?具体应用情况如何?

2024-01-30 08:54:51 中国安防协会,未来智库 点击量:33835
  【智慧城市网 市场分析】经济复苏提振安防行业景气度。随着技术升级,安防行业从专业安防向泛安防扩展,市场规模不断提升。
 
  当前,安防大数据智能应用处在一个怎样的发展阶段?有哪些变化和显著特征?
 
  当前安防大数据智能应用处在一个快速发展与多元融合的阶段,特别是数字化浪潮到来,在AI、云计算、边缘计算、物联网等新技术的融合、加持下,呈现出以下显著特征:
 
  一是存量市场更新升级明显,从满足基本治安需求层次向数字安防层面提升。《“十四五”国家信息化规划》提出:“十四五”时期,信息化进入加快数字化发展、建设数字中国的新阶段。安防数字化转型成为当下必然趋势,依托大数据、云计算、移动互联技术发展,安防体系升级改造加速,以警情业务为例,根据熙菱信息实际调研发现,多地公安部门原有情指系统规划时间较早、体系相对陈旧、分散自治,未实现跨平台、跨地域的融合贯通,由于情指工作蕴含数据、技术、业务等多项、海量高价值数据,警情分析常常面临数据治理难、数据价值难以挖掘、数据分析工具不够深刻、数据服务不到位等难题,亟需数字化升级。而数字化升级需求有望成为存量市场增长动力,带动大数据智能产品的深化应用。
 
  二是技术融合趋势加快,向多元化、智能化的应用模式转变。云计算、边缘计算、物体识别技术、知识图谱、智能大数据、数字孪生等技术与视频结构化、人脸识别等主流技术进行多元融合并应用于安防领域,配合更加高清化、智能化的前端物联设备,能够对大规模、复杂的城市数据进行有效感知、采集、存储、管理、分析、挖掘、计算和应用,从而实现对业务信息化、智能化和高效化处理。特别是安防数据治理领域,通过数据挖掘和模式识别技术,可从大量数据中提取出有价值的信息;通过数据分析和预测技术,可以对未来的趋势进行预测和预警;通过数据可视化技术,可将复杂的数据以更加直观的方式呈现出来,便于用户进行决策。
 
  三是应用外延不断拓宽,面临场景碎片化、复杂化以及数据安全挑战。随着技术升级,数字化浪潮愈演愈烈,安防行业从专业安防不断向泛安防扩展:G端,全面拓展公共安全、交通出行、城市治理、民生服务、生态环保等领域的智慧业务,赋能公共服务行业和城市数字化转型;B端,在数字经济政策牵引下,企业端加速数字化转型步伐;此外,C端市场的消费者用户随着意识不断提升,这一市场正在升温。目前来看,数字城市、数字轨交、数字交通、数字安保、数字校园、数字社区……场景碎片化、复杂化等痛点依然存在,需要投入大量的人力、物力去解决场景化的问题;同时海量视频数据背后的数据安全问题也不容忽视。
 
  安防相关技术产品在数据价值挖掘、数据创新及数智融合中具体应用情况如何?有哪些新突破?
 
  大数据智能应用服务提供商主要聚焦“智能物联”“大数据建模”“知识图谱”“流程再造”“数字孪生”等核心技术在数据价值挖掘、数据创新及数智融合中的应用。
 
  智能物联技术方面:构建感知设备与业务应用之间的桥梁,实现多维源端数据的安全接入、安全汇聚、安全转发以及安全共享,不断加强数据对接、弱网传输、跨网跨域、视频秒播等环节的数据处理技术的提升,解决感知设备安全联接复杂的问题,起到增强链接的作用。
 
  大数据建模技术方面:通过将感知数据和业务数据融合,有效提高数据的应用价值,满足更丰富的数据分析和查询需求,实现从数据接入、处理、组织到服务的全生命周期管理,解决安防数据融合难的问题。
 
  知识图谱技术方面:推动数据治理的标准化、高效化,特别是通过对多源端数据的抽取、清洗、关系计算,组织形成全面丰富的知识网络,对十亿规模关系数据进行存储和快速查询、分析,从海量复杂的关系网络中发现蛛丝马迹,解决数据智能加工难的问题,大幅降低数据治理对人工能力要求的门槛。
 
  流程再造技术方面:融合业务驱动的低代码开发技术,推动面向安防领域的复杂系统构建,通过拖拽和配置方式,灵活构建,有效降低业务逻辑、业务流程梳理的再造成本,解决安防业务流程化重塑难的问题。
 
  数字孪生技术方面:主要是支持无代码、快速创建数字孪生可视化场景,适配多种标准技术,让交互、展示更加贴合业务场景,并能对实体进行模拟分析,为优化决策提供依据。
 
  如何有效推进安防场景的数据治理及数据创新应用?
 
  数据治理贯穿数据全生命周期,是实现数据服务与应用的重要环节。在新的数据要素时代,特别是在数据计算、服务、应用和交易极大强化的情况下,数据治理的重要性不言而喻。不过随着大语言模型浪潮的到来,依托传统数据中台工具进行人工数据治理的方法不再奏效,AI可为数据治理带来全新的生产方式、生产效率以及数据产品形态和流通模式。面对安防行业需求碎片化、数据孤岛等问题,以熙菱信息为代表的大数据智能应用服务提供商通过“AI+大数据融合”的方式推进数据的有效治理及创新应用。
 
  在打破数据孤岛方面:统一数据汇聚,梳理已有数据生产方,将多源异构数据统一汇聚至数据中心,使数据资产一目了然;同时,推进数据标准化,统一数据结构,要求描述同一类业务的数据主要结构相同,并支持在基础上扩充;统一数据格式,要求每一个属性的定义相同,格式、长度、枚举范围等保持一致。
 
  在提升数据质量方面:融合数据治理知识图谱、AI能力,并结合数据内容、字段,采用表推荐方法,辅助业务人员快速理解梳理表数据的业务含义,并进一步规范数据标准,还通过AI技术自动识别数据中的异常值、缺失值和重复值等,采取数据处理方法推荐,填充缺失值、删除异常值和去重等,从而提高数据的质量、准确性和完整性。
 
  在提升数据业务价值方面:利用AI提升数据业务价值的方式多种多样,以智能标签、知识图谱、机器学习为例。智能化标签将非结构化信息转化为结构化信息,以扩展人员各类信息的维度分析,并完成高准确率内容识别,还可运用语义分析技术提高“数据资源业务化描述能力”;采用知识图谱技术,通过实体匹配、综合匹配等方式,基于多类数据,对各实体数据进行关联关系、中间关系、隐藏关系等分析挖掘,形成静态关系、动态关系信息;机器学习模型是借助有监督学习和无监督学习等相关技术手段,根据业务提取相关特征、选择适合的机器学习算法,最终通过对样本数据、特征数据进行持续迭代优化,对目标人员、行为进行预测。
 
  全球安防行业市场规模扩大,海外安防需求市场现状如何?
 
  全球安防需求短期回落,智能安防有望促进需求恢复增长。全球安防市场规模庞大,发达国家市场领域和市场类型都相对成熟,安防市场不断向下渗透。在高通胀粘性和美联储继续大幅加息的情况下,海外经济体对于传统需求安防的有所回落。长期看,随着境外大部分地区疫情影响逐步减弱,全球安防行业将会迎来拐点,之后由智能安防接替发展,安防市场将会在2024年后开始恢复增长,预计到2026年全球安防行业市场规模为3306亿美元。
 
  新兴国家安防需求增长较快。海外业务需要继续面对区域因素、通货膨胀等客观情况,但全球市场广阔,机会和挑战并存,长期看依然具备增长潜力。据 Market Line数据显示,欧美等发达国家安防市场趋于成熟,以更新换代需求为主,总体增速约6-13%;部分发展中经济体制造业仍处扩张区间,东南亚、非洲、中东及中南美洲等地或将接棒成为海外主要增长驱动力。
 
  持续深化全球布局,拓展盈利增长区。各个安防龙头于早期就开始布局海外市场,通过国际化扩张、本土化运营以及品牌化定位,积极搭建全球供应体系,国际整体业务依旧实现稳健发展。在技术创新、产品研发、生产供应等方面的长期积累, 帮助公司保持较好的竞争力,保障境外市场稳健增长。
 
  文章来源:中国安防协会,未来智库

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