对于传统安防巨头而言，AI创业公司的算法优势并不能轻易拿下安防产业链闭环，区别于其他市场，公司必须要深入了解客户需求、整个销售体系、产品体系还有方案，技术要融入到整个产业链的前后端才可以站稳脚跟。
例如在安防市场业务占重头，各个对于安防产品采购标准和要求不尽相同，区域性十分明显。而作为高度封闭的市场，采购者也更倾向于选择具备实力、在安防行业有丰富经验的厂商。从招标
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对于传统安防巨头而言，AI创业公司的算法优势并不能轻易拿下安防产业链闭环，区别于其他市场，公司必须要深入了解客户需求、整个销售体系、产品体系还有方案，技术要融入到整个产业链的前后端才可以站稳脚跟。
例如在安防市场业务占重头，各个对于安防产品采购标准和要求不尽相同，区域性十分明显。而作为高度封闭的市场，采购者也更倾向于选择具备实力、在安防行业有丰富经验的厂商。从招标流程和标准来看，对供应商的资质和证明材料要求严格，一定程度上将很多新进AI厂商挡在了门外。
当下进入安防市场的AI公司主要分两类，一类是提供软件解决方案的图像识别技术公司，如商汤科技、旷视科技;另一类是提供硬件解决方案的芯片公司，如寒武纪、地平线等。
对于这些公司而言，它们往往拥有的算法，但缺乏深厚的行业积累以及行业资源，也因此走了不少弯路。在进入安防市场初期，旷视科技曾从海康威视、大华股份等巨头公司挖人，在杭州成立分公司，但很发现地域差异以及技术背景问题，团队很难融合。
这迫使他们必须亲自深入市场，在一个个城市打造样板。安防行业对AI技术有着真实、刚性、规模化的需求，技术难度方面也要求极高，例如深圳一个人脸识别项目，将几万路视频接入同一系统，需要在千亿级别的照片中做搜索。这不仅需要极高的人脸识别准确率，对人脸的抓拍速度、识别的速度同样很重要，同时芯片也要做到又快、又小、又好，这对算法的、算法的优化、网络结构剪枝能力等都有非常高的要求。
从技术角度来讲，目前国内智能分析技术主要还集中在两大类：一类是采用画面分割前景提取等方法对视频画面中的目标进行提取检测，通过各种不同的规则来区分不同的事件，从而实现不同判断并产生相应的报警联动等，例如早期的一些行为分析类功能（跨界、区域、检测、人员聚集等）以及早期的交通事件检测等都属于这类算法技术的应用。另一类是利用模式识别技术，对画面中特定的物体进行建模，并通过大量样本进行训练，从而达到对视频画面中的特定物体进行检测及相关应用。
从应用角度来讲，目前国内智能分析技术主要有四大类：一类是实时报警类；第二类是数据统计类；第三类是属性识别类；第四类是图像处理类。
一类：实时报警类。主要是通过分析技术对实时视频进行内容的分析和判断，发现某种状态达到报警规则的要求时，系统即可发出报警联动。如基础的跨线报警、闯入报警、报警、聚众报警等，当然随着应用的深入，各行业应用中也出现了很多带有行业特征的实时报警应用，如校园报警；交通行业的拥堵报警、行人上高速报警；行业的攀高报警、离岗报警；金融行业的尾随报警、贴假广告报价等等。
根据用户业务需求，为金融、教育等社会单位机构，甚至普通消费者提供视频大数据应用服务，基于智能视频应用的视频大数据将成为智慧城市各个领域实现“智慧化”的关键支撑。
智慧城市是通过新一代信息化技术，提升城市管理者对城市方方面面的信息感知能力、信息分析和处理能力，从而能提高针对性的智能化全社会服务模式。城市中大量的音视频等物联传感设备，需要从重点区域、重点人群中实时监控，对有疑问情况进行实时预警预判，真正为管理和民众安全提供可靠保障。此外，需要拿捏好数据挖掘与隐私保护之间的平衡点，做到真正的“防”与“安”。
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