當前數字安防，有哪些變化和顯著特征？具體應用情況如何？
發布日期：2024-02-26 瀏覽：797
經濟復蘇提振安防行業景氣度。隨著技術升級，安防行業從專業安防向泛安防擴展，市場規模不斷提升。
當前，安防大數據智能應用處在一個怎樣的發展階段？有哪些變化和顯著特征？
當前安防大數據智能應用處在一個快速發展與多元融合的階段，特別是數字化浪潮到來，在AI、云計算、邊緣計算、物聯網等新技術的融合、加持下，呈現出以下顯著特征：
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字安防層面提升?！丁笆奈濉眹倚畔⒒巹潯诽岢觯骸笆奈濉睍r期，信息化進入加快數字化發展、建設數字中國的新階段。安防數字化轉型成為當下必然趨勢，依托大數據、云計算、移動互聯技術發展，安防體系升級改造加速，以警情業務為例，根據熙菱信息實際調研發現，多地公安部門原有情指系統規劃時間較早、體系相對陳舊、分散自治，未實現跨平臺、跨地域的融合貫通，由于情指工作蘊含數據、技術、業務等多項、海量高價值數據，警情分析常常面臨數據治理難、數據價值難以挖掘、數據分析工具不夠深刻、數據服務不到位等難題，亟需數字化升級。而數字化升級需求有望成為存量市場增長動力，帶動大數據智能產品的深化應用。
二是技術融合趨勢加快，向多元化、智能化的應用模式轉變。云計算、邊緣計算、物體識別技術、知識圖譜、智能大數據、數字孿生等技術與視頻結構化、人臉識別等主流技術進行多元融合并應用于安防領域，配合更加高清化、智能化的前端物聯設備，能夠對大規模、復雜的城市數據進行有效感知、采集、存儲、管理、分析、挖掘、計算和應用，從而實現對業務信息化、智能化和高效化處理。特別是安防數據治理領域，通過數據挖掘和模式識別技術，可從大量數據中提取出有價值的信息；通過數據分析和預測技術，可以對未來的趨勢進行預測和預警；通過數據可視化技術，可將復雜的數據以更加直觀的方式呈現出來，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、復雜化以及數據安全挑戰。隨著技術升級，數字化浪潮愈演愈烈，安防行業從專業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、生態環保等領域的智慧業務，賦能公共服務行業和城市數字化轉型；B端，在數字經濟政策牽引下，企業端加速數字化轉型步伐；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，數字城市、數字軌交、數字交通、數字安保、數字校園、數字社區……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；同時海量視頻數據背后的數據安全問題也不容忽視。
安防相關技術產品在數據價值挖掘、數據創新及數智融合中具體應用情況如何？有哪些新突破？
大數據智能應用服務提供商主要聚焦“智能物聯”“大數據建?！薄爸R圖譜”“流程再造”“數字孿生”等核心技術在數據價值挖掘、數據創新及數智融合中的應用。
智能物聯技術方面：構建感知設備與業務應用之間的橋梁，實現多維源端數據的安全接入、安全匯聚、安全轉發以及安全共享，不斷加強數據對接、弱網傳輸、跨網跨域、視頻秒播等環節的數據處理技術的提升，解決感知設備安全聯接復雜的問題，起到增強鏈接的作用。
大數據建模技術方面：通過將感知數據和業務數據融合，有效提高數據的應用價值，滿足更豐富的數據分析和查詢需求，實現從數據接入、處理、組織到服務的全生命周期管理，解決安防數據融合難的問題。
知識圖譜技術方面：推動數據治理的標準化、高效化，特別是通過對多源端數據的抽取、清洗、關系計算，組織形成全面豐富的知識網絡，對十億規模關系數據進行存儲和快速查詢、分析，從海量復雜的關系網絡中發現蛛絲馬跡，解決數據智能加工難的問題，大幅降低數據治理對人工能力要求的門檻。
流程再造技術方面：融合業務驅動的低代碼開發技術，推動面向安防領域的復雜系統構建，通過拖拽和配置方式，靈活構建，有效降低業務邏輯、業務流程梳理的再造成本，解決安防業務流程化重塑難的問題。
數字孿生技術方面：主要是支持無代碼、快速創建數字孿生可視化場景，適配多種標準技術，讓交互、展示更加貼合業務場景，并能對實體進行模擬分析，為優化決策提供依據。
如何有效推進安防場景的數據治理及數據創新應用？
數據治理貫穿數據全生命周期，是實現數據服務與應用的重要環節。在新的數據要素時代，特別是在數據計算、服務、應用和交易極大強化的情況下，數據治理的重要性不言而喻。不過隨著大語言模型浪潮的到來，依托傳統數據中臺工具進行人工數據治理的方法不再奏效，AI可為數據治理帶來全新的生產方式、生產效率以及數據產品形態和流通模式。面對安防行業需求碎片化、數據孤島等問題，以熙菱信息為代表的大數據智能應用服務提供商通過“AI+大數據融合”的方式推進數據的有效治理及創新應用。
在打破數據孤島方面：統一數據匯聚，梳理已有數據生產方，將多源異構數據統一匯聚至數據中心，使數據資產一目了然；同時，推進數據標準化，統一數據結構，要求描述同一類業務的數據主要結構相同，并支持在基礎上擴充；統一數據格式，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。
在提升數據質量方面：融合數據治理知識圖譜、AI能力，并結合數據內容、字段，采用表推薦方法，輔助業務人員快速理解梳理表數據的業務含義，并進一步規范數據標準，還通過AI技術自動識別數據中的異常值、缺失值和重復值等，采取數據處理方法推薦，填充缺失值、刪除異常值和去重等，從而提高數據的質量、準確性和完整性。
在提升數據業務價值方面：利用AI提升數據業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。智能化標簽將非結構化信息轉化為結構化信息，以擴展人員各類信息的維度分析，并完成高準確率內容識別，還可運用語義分析技術提高“數據資源業務化描述能力”；采用知識圖譜技術，通過實體匹配、綜合匹配等方式，基于多類數據，對各實體數據進行關聯關系、中間關系、隱藏關系等分析挖掘，形成靜態關系、動態關系信息；機器學習模型是借助有監督學習和無監督學習等相關技術手段，根據業務提取相關特征、選擇適合的機器學習算法，最終通過對樣本數據、特征數據進行持續迭代優化，對目標人員、行為進行預測。
全球安防行業市場規模擴大，海外安防需求市場現狀如何？
全球安防需求短期回落，智能安防有望促進需求恢復增長。全球安防市場規模龐大，發達國家市場領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儲繼續大幅加息的情況下，海外經濟體對于傳統需求安防的有所回落。長期看，隨著境外大部分地區疫情影響逐步減弱，全球安防行業將會迎來拐點，之后由智能安防接替發展，安防市場將會在2024年后開始恢復增長，預計到2026年全球安防行業市場規模為3306億美元。
新興國家安防需求增長較快。海外業務需要繼續面對區域因素、通貨膨脹等客觀情況,但全球市場廣闊,機會和挑戰并存,長期看依然具備增長潛力。據 Market Line數據顯示，歐美等發達國家安防市場趨于成熟，以更新換代需求為主，總體增速約6-13%；部分發展中經濟體制造業仍處擴張區間，東南亞、非洲、中東及中南美洲等地或將接棒成為海外主要增長驅動力。
持續深化全球布局，拓展盈利增長區。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，國際整體業務依舊實現穩健發展。在技術創新、產品研發、生產供應等方面的長期積累, 幫助公司保持較好的競爭力,保障境外市場穩健增長。