随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域的应用不断深化，尤其是在G端（政府端）的智能安防领域，AI正成为推动社会治理现代化和安全保障升级的关键力量。本文将深入探讨AI在智能安防中的应用方向，供大家参考。

上次对G端的AI应用方向大致的说了一下，今天针对这几个方向具体的聊一下，感兴趣的小伙伴可以看一下。

安防行业发展历程

在讲AI智能安防之前，先讲讲这个安防行业的发展历程，正如政府信号化建设一样，这个安防建设也是有40多年的发展历程：

第一个阶段：单机化建设

1979-1983年：模拟监控

适用领域：重要特殊部门

特点：系统由前端模拟摄像机、后端矩阵、单录像机和CRT电视墙组成。

第二个阶段：数字化建设

1984-1996年：数字监控

适用领域：金融、文物、军工、邮政

特点：采用数字化技术，市场竞争主要集中在品牌产品与组装式产品之间。

第三个阶段：网络化建设

1997-2008年：高清化/网络化监控

适用领域：金融、公安、能源、交通、教育、电信、机场、海关

特点：满足车牌识别、人脸识别、事故分析、过程监控及智能化监控等需求，视频监控逐步与客户应用系统融合。

第四个阶段：智能化建设

2009-2012年：智能化监控

适用领域：安保、交通、能源、环境、政府应急、广播电视

特点：安防应用从传统的事后调查取证扩展到事前分析、预警、演练，以及事中的跟踪、指挥、调度、协调与沟通。

第五个阶段：智慧化建设

2012-2024年：智慧化监控

适用领域：智慧城市

特点：将现有视频监控网升级为智能化程度更高的智慧化视频监控系统。

第六个阶段：大模型建设

2024年至今：大模型时代

适用领域：智慧城市

特点：借助大模型的支持，视频监控系统中的海量数据得以更高效地进行分析和处理。

AI安防行业定义

AI技术为传统安防行业注入了新的活力。安防行业通过视频监控、出入口控制、实体防护、违禁品安检和入侵报警等技术手段，结合新一代信息技术，防范各类风险与挑战，构建起立体化的社会治安防控体系，保障国家安全和社会稳定。AI+安防则是将人工智能技术应用于城市级、行业级和消费级安防场景中的实际落地应用。

行业痛点

• 布控需求：传统安防依赖人工监测和布控，基于人员及其轨迹进行监控。
• 数据处理：视频监控产生庞大的数据量，信息繁杂，有效数据挖掘难度大。
• 人力耗费：单个案件侦破可能需要调看数千小时的录像，对警力消耗极大。
• 事前管理：传统安防侧重事后侦查，存在源头管理和动态管理不足的问题。

技术改进

• 精准识别：借助计算机视觉的人脸识别和视频行为分析技术，能够准确识别和追踪人员及其轨迹。
• 关联分析：通过多属性关联进行深度数据挖掘。
• 节省人力：大幅缩短查阅录像和锁定嫌疑人轨迹的时间，从数天减少到几分钟甚至几秒。
• 分析与预警：实现对监控信息的实时分析，提前预警并迅速响应，使安防管控从前置预警阶段开始。

AI安防政策梳理

自2015年起，国务院及科技部等机构陆续发布了多项推动安防智能化的政策，主要内容聚焦于完善社会治安防控网络的建设。

• 2015年4月，国务院发布《关于加强社会治安安防体系建设的意见》，意见内容：将社会治安信息化纳入智慧城市建设总体规划,充分运用新的一代互联网、物联网、大数据、云计算和智能传感、遥感、卫星定位、地理信息系统等技术,创新社会治安防控手段,提升公共安全管理数字化、网络化、智能化水平。
• 2016年6月，工信部等联合发布《”互联网”人工智能三年行动实施方案》，方案内容：主要任务提及将智能安防作为人工智能产品创新的重点应用推广领域:即提出实施智能安防推广工程,鼓励安防企业与互联网企业展开合作,研发集成图像与视频精准识别、生物特征识别等多种技术 AI 安防产品,推动安防产品智能化、集约化、网络化。
• 2016年12月，国务院发布《”十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，规划中提出重点推进智能家居、智能汽车、智慧农业、智能安防、智慧健康、智能机器人、智能可穿戴设备等研发和产业化发展。
• 2018年1月，中共中央、国务院发布《关于推进城市安全发展的意见》，意见里提出强化安全科技创新和应用,加快实现城市安全管理的系统化、智能化。
• 2021年6月，中安协发布《中国安防行业“十四五”发展规划(2021-2025 年)》，规划中指出要以实现高质量发展为总目标，全面推进安防行业进入智能时代。在核心技术、产业升级、理论研究等方面实现质的突破:在结构优化、应用拓展、行业管理等方面做出新的成效。
• 2021年12月，交通运输部发布《数字交通”十四五”发展规划》，规划中指出交通运输网络安全政策体系基本建立,信息系统安全等级保护能力普遍提升,行业关键信息基础设施清单和数据分级分类管理制度不断完善,行业密码和密钥管理体系不断健全。
• 2022年1月，国务院发布《”十四五”数字经济发展规划》，规划指出要聚焦公共卫生、社会安全、应急管理等领域,深化数字技术应用,实现重大突发公共事件的快速响应和联动处置。建立健全数据安全治理体系,研究完善行业数据安全管理政策。建立数据分类分级保护制度研究推进数据安全标准体系建设,规范数据采集、传输、存储、处理、共享、销毁全生命周期管理,推动数据使用者落实数据安全保护责任。
• 2022年4月，应急管理部发布《”十四五”应急管理标准化发展计划》，规划中指出要加强应急管理标准化相关基础研究,为标准化工作提供理论指导和科技支撑,优先安排对应急管理行业领域标准化具有全局性、战略性影响的重大研究项目,以及应急管理信息化、智能化相关标准研究项目。
• 2022年7月，国务院安委会办公室发布《十四五”全国道路交通安全规划》，规划中指出法治思维、系统观念不断融入道路交通安全治理,大数据人工智能、5G 等新技术充分应用于道路交通安全管理工作,交通秩序明显改善,风险防控、执法管控与应急救援等能力明显提升。
• 2022年7月住房和城乡建设部、国家发展改革委联合发布《”十四五”全国城市基础设施建设规划》，规划中指出鼓励社区建设智能停车、智能快递柜、智能充电桩、智能灯杆、智能垃圾箱、智慧安防等配套设施,提升智能化服务水平。
• 2024年1月，工业和信息化部、教育部、科技部、交通运输部、文化和旅游部、国务院、国资委、中国科学院多部门联合发布《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，意见中指出要深入推进 5G、算力基础设施、工业互联网、物联网、车联网、千兆光网等建设,前瞻布局 6G、卫星互联网、手机直连卫星等关键技术研究,构建高速泛在、集成互联、智能绿色、安全高效的新型数字基础设施。

AI安防行业分类

AI+安防行业按照应用场景分类可分为以下六类：公安、金融、教育、楼宇/社区、家庭、交通。

• 公安领域：分析AI在公共安全中的应用，如智能监控、犯罪预防和应急响应
• 教育领域：介绍AI在学校安全管理中的应用、如校园监控、学生行为分析和紧急情况处理
• 家庭安全：描述AI在家用安防设备中的应用，如智能摄像头、报警系统和个人隐私保护
• 金融领域：探讨AI在金融机构中的应用，包括风险控制、身份验证和反欺诈系统
• 楼宇/社区：闸述AI在楼宇和社区管理中的应用，例如门禁系统、访客管理和环境监测
• 交通领域：分析AI在交通安全中的应用，包括智能交通管理系乡

AI安防应用内容

智慧警务

智慧警务是AI与安防应用结合最早且最为成熟的领域。为满足新时代城市安全的需求，视频监控、深度学习和大数据等尖端技术与警务工作深度融合，引领平安城市建设。通过先进的生物识别技术，构建感知广泛、研判多维、处置高效的精准警务系统，实现实时监控、自动预警和快速追踪的实战应用，助力公安机关打击犯罪、维护社会治安。

AI视频监控系统是智慧警务的核心。公安AI识别监控系统具备基于视频流的动态对比识别和基于图片流的静态对比识别两种基础能力。动态对比识别系统主要由市及区县级公安部门建设，用于实时抓拍比对和告警；而大型静态库则由省级公安部门建设，以满足各级公安的数据查询需求。

智慧金融安防

在金融科技引领金融业数字化转型的时代背景下，金融机构的安全管理和防范工作正面临全新挑战。整个金融行业正经历新一轮产业升级，而人工智能成为推动金融安防领域变革的强大动力。具体到应用场景，智慧金融安防主要涵盖金融机构网点安保、认证比对及VIP识别等方面。

智慧教育

智慧教育融合了自动化、计算机、网络通信、视频压缩、射频识别及智能控制等多元技术，通过集成门禁控制、视频监控、报警联动与消费一卡通等系统，为校园安全和教学秩序提供了坚实的保障。

智能楼宇/社区

社区楼宇/社区是AI+安防技术的另一重要应用领域。作为社会治理的基本单元，社区与商务楼宇及园区承载着城市就业人口的高度密集活动。智能视频监控系统、人脸识别门禁、智能楼宇对讲和智能车禁道闸等AI安防产品在这些区域的应用已初具规模。在国家政策的大力扶持下，随着全国城镇老旧小区改造、“智慧社区”及“智慧安防小区”建设等重点工作的不断推进，预计未来几年内，AI安防在社区楼宇领域的应用将保持高速稳定的发展态势。

智慧家居

智能家居安防系统通过将传感器、智能设备与互联网技术融合于家庭环境中，实现对家庭安全的智能监控、管理和控制。其核心目标是提供便捷、智能且高效的安全保护方案，使家庭成员能够实时掌握家中的安全状况，并迅速做出响应。具体应用场景包括智能门锁、智能摄像头、智能安防传感器、智能警报系统及智能门窗传感器等，广泛适用于家庭成员防护、宠物监护及老年人护理等多个领域。

智慧交通

智慧交通是集人工智能、物联网和大数据等新一代信息技术与交通运输深度相融合的应用方式。具体而言，它通过整合物联网、空间感知、云计算和移动互联网等先进技术，结合交通科学、系统方法、人工智能和知识挖掘等理论工具，构建实时动态的信息服务体系。通过对交通数据的深度分析，智慧交通能够优化资源配置、提升公共决策能力、加强行业管理和改善公众服务，推动交通运输更加安全、高效、便捷、经济、环保和舒适地运行与发展，促进相关产业的转型升级。目前，我国的智慧交通主要应用于公路交通信息化、城市道路交通管理和服务信息化以及城市公交信息化等领域。

行业特征：应用场景广泛，场景碎片化

AI+安防作为保障性行业，具有较为广泛的应用场景，在不同的应用场景下均有专业的服务企业。同时，由于服务场景碎片化，安防项目交付的复杂度显著提升。在AI落地过程中，碎片化的应用场景是一个无法回避的挑战。具体表现为：

用户分布不集中，应用和产品较为分散，导致销售工作难度增大。

解决方案高度定制化，每个场景和地点的需求各不相同，定制化项目方案难以满足所有需求，产品的适应性较差。

各类应用数据难以实现互联互通。例如，户政和交管部门之间信息互不联通等使得数据难以打通。

从客户碎片化需求到交付解决方案的过程复杂。

AI与安防项目的结合使得整体研发和执行周期延长，产品和服务解决方案的复用率低，单个项目成本较高。因此，迫切需要标准化AI安防项目，以简化交付流程并提高效率。

AI安防产业链分析

产业链分析

AI+安防产业链条由上游的模组、芯片等厂商，中游的AI技术提供商、Saas服务商、安防产品硬件厂商和下游专门的渠道运营服务商等组成。

行业规模

根据中安网预测，2024年中国安防行业总产值将达10,490亿元。随着人工智能技术的广泛应用，预计其在安防领域的渗透率将达到10%，从而使2024年AI与安防融合的市场规模达到1,049亿元。

信息来源：中安网、融中研究整理

行业竞争格局

行业龙头与AI初创企业共同推动了AI+安防领域的发展。早期进入安防行业的企业凭借稳固的市场地位占据优势。

目前，国内三大巨头——海康威视、大华股份和天地伟业已跻身全球前十强。根据a&s发布的“2024年度全球安防50强榜单”，海康威视、大华股份、天地伟业、韩华、TKH和爱峰位列2024年全球安防行业前十名。其中，中国企业表现尤为突出：海康威视以97.22亿美元的销售收入稳居榜首，大华股份以45.54亿美元紧随其后，天地伟业则以8.59亿美元位列第七。

信息来源：：A&S、融中研究整理

我国AI+安防企业的全球竞争力持续增强。根据a&s发布的“2024年度全球安防50强榜单”，从国家和地区分布来看，中国共有20家企业入围（包括台湾的6家），数量居首；销售额总计达170.956亿美元，占比高达57%。紧随其后的是韩国8家、美国5家、日本3家，印度、荷兰、瑞典和英国各有2家，澳大利亚、巴西、丹麦、德国、以色列和新西兰各有1家。从业绩变化来看，2024年上榜企业中有36家实现了业绩增长，14家出现下滑，而所有上榜的中国企业均实现了增长。

行业未来发展趋势

商业模式

行业商业模式经历了从销售产品到销售解决方案，再到提供一体化视频服务的转变。AI+安防行业的早期发展阶段以硬件为核心，企业主要专注于大规模制造安防硬件产品，软件则处于辅助地位，整个产品线中硬件占比远高于软件系统。这种模式下，产品种类分散，单个公司难以全面覆盖一个系统所需的所有类型的产品，且各公司间产品差异化较小，容易被仿造或跟进。

目前，行业内最主要的商业模式是销售全套的安防解决方案，产品包含了硬件产品、防务系统等集成式解决方案。行业解决方案提供商则专注于各垂直应用场景，如机场、码头、港口、加油站、银行、地铁等；而集成式解决方案提供商则将监控、门禁、报警三大安防系统整合为一体进行销售。AI+安防行业的未来趋势是实现一体化视频服务，即将AI技术融入边缘设备，例如在网络摄像头上嵌入人工智能芯片，使前端摄像头能够实时处理和分析视频数据。这不仅提升了响应速度，还有效降低了网络运营成本。

客户类型

客户类型正从以政府为主导，逐渐向企业和个人等多元化的群体转变。传统安防行业的核心客户主要是政府机构，尤其是公安和交通部门，而大企业和个人的安防应用则相对有限，主要集中在传统的视频监控领域。随着AI技术的进步，海量视频数据的可用性大幅提升，更多创新的视频解决方案开始广泛应用于零售、金融等大型企业，并延伸至个人安防场景，如智能社区、智慧楼宇和智能家居等。

区位分布

国内一线城市正逐步向二三线城市扩展。目前，AI+安防企业主要集中在一线城市布局。未来五年，这些企业将在继续深耕一线市场的同时，加速进军二三线城市，迅速抢占市场份额，挖掘更大的增长潜力。同时，海外市场正成为新的增长点。从市场方面，印度等海外市场正成为中国AI+安防企业的新蓝海。

总结

多模态感知的融合将成为未来AI安防系统的核心。通过整合视觉、声音、温度等多种感知手段，系统将实现更全面、准确的环境感知和分析，并借助深度学习与强化学习技术，提升对复杂多变环境的自适应能力，从而实现智能决策和实时响应。

云端协同与大数据应用也将进一步推动AI安防系统的发展。通过云计算和物联网的深度融合，系统能够实现多设备之间的智能交互和信息共享，集中分析海量数据，显著提高整体智能化水平和处理效率。

从行业发展趋势来看，未来AI安防市场将呈现多元化格局，AI公司、安防厂商、集成商和云服务商将并存共荣。深耕政府端传统安防市场的企业、深入了解企业客户需求的应用软件开发商、提供行业解决方案的提供商、C端生态布局完善的互联网企业，以及专注于AI基础设施的新兴科技公司，都将在竞争中占据优势。各参与方不仅可以通过集成商渠道或直接向客户提供产品与服务，部分集成商甚至能直接提供硬件和软件技术，形成“合作与潜在竞争并存”的开放生态。