“安防+AI”发展的背后，数据服务正在兴起

在人工智能技术的推动下，数据在安防领域的应用才刚刚开始。

数据作为人工智能发展的三驾马车之一，在近年来如摄像头、出入口门禁等硬件设备不断增加的背景下，安防行业所产生的数据也与日俱增。这些数据在为各家企业的算法带来训练提升精确度的同时，如何高效运用数据，让数据带来更高附加值也备受企业关注。

易华录D-BOX 事业部研发总监丛长明认为，大数据时代，数据成为驱动产业升级、增强城市竞争力的关键要素。安全有序开放的数据唯有流动起来才能产生价值。在人工智能技术的加持下，如何利用数据为城市精细治理、企业运营决策、个人生活服务提供强力支撑，是各家企业应当思考的问题。

国信证券分析师欧阳仕华、高峰亦也认同上述观点，其表示，人工智能、云计算、大数据等技术的出现使得安防行业迈入了新的发展期，安防产品不再是简单的数据采集及分析设备，各行业间的数字化转型和数据服务将成为安防行业新的市场。

基于大量的硬件设备铺设，安防行业此前便有着海量的数据产生，但此前一直无法得到有效运用，而人工智能技术恰好能解决安防领域的数据应用问题，从而释放出一个更为庞大的市场。那么，现阶段安防行业的数据服务又有着哪些应用？

城市管理

在交流中，多位“安防+AI”企业高管告诉记者，事前研判是未来“安防+AI”发展的一大趋势，在数据流通足够充分的情况下，视频监控平台能够依据城市监控摄像头采集到的信息与各类信息进行分析整合，来对可能出现的情况进行预警。

以上海市为例，其在去年年末外滩跨年活动启用的“智慧公安——上海警务大客流监控系统”中，除了常规的记录外滩区域客流人数外，还能综合上海全市的航班、地铁等多项数据，对高峰期进入外滩区域的客流做出研判，为公安采取针对性预案提供了技术支持。而数据结果也显示了该套系统运行下元旦小假期期间上海市报警类总数同比下降20.6%。

智慧养老

在以往的社区场景中，社区中的监控摄像头及门禁设备数据没有流通，社区管理方无法准备把握社区中孤寡老人状况。而当人工智能技术应用于社区场景中时，以往管理平台上闲置的大量数据便能得到解析应用。

在深醒科技的公租房小区项目中，其人脸识别系统能够进行包括特殊关注、欠租提醒、久未出现提醒、重点租户提醒等特殊设置。如独居老年人在一定时间内未在小区中出入，信息中心便会将该项数据反馈至公租房管理项目处，项目处随即开展有针对性的入户走访，已确认独居老年人起居安全。

社区治理

在社区场景中，数据服务除了能够做好智慧养老外，对社区的安全环境构建也起着不小的作用。利用社区中部署的智能设备长期以来所采集到的信息，社区管理方能够为社区建设立体化画像，一旦某些数据产生变化，社区便能依据变化及时做出反应。

多度智能投融资总监张学兵告诉记者，多度智慧社区解决方案中便有利用社区数据变化而破获传销组织的案例。据介绍，该一段时间内有多位来自同一区域的人员频繁登记信息，多度智能门禁系统分析到数据变化后便向社区管理方及社区民警发出预警，而后民警登门走访后果真发现屋内为传销组织窝点，一举将传统组织破获。

　精确营销

除了社会综合治理外，在日常的场景应用中，大量来自于视频、传感器、信息软件的数据也能够通过汇集整理分析，为用户提供更加个性、精确、更为成长性的服务，从而帮助用户进行决策及风险预测。

近年来逐年火爆的新零售概念也为安防企业的数据服务提供了方向。如在商超场景中，企业一方面能够依据顾客的购买习惯在屏幕广告、购买推荐上给出符合顾客习惯的推荐；另一方面也可通过顾客购买行为分析，给商场运营商或者品牌所有者提供营销方面的相应数据服务。

精确招聘

以往的招聘流程大致可分为：企业根据自身情况发布招聘信息，个人在海量的招聘信息中寻找相应企业，商讨后若双方都有意向便可完成招聘。传统的招聘形式对于企业和个人双方都无异于是在大海捞针，相互匹配的效率不高，急需大数据的介入运用。

一位智慧工地集成商告诉记者，基于工地中工人的高流动性和短时间性，施工工地的工人招聘往往无法相互满意。其在了解到这种情况后，便通过整理工人信息、工作资质信息等各类信息及互联网数据，再通过数据的深度融合挖掘与分析，打造了基于工地招聘场景的工人大数据平台，为施工单位提供数据服务，帮助他们预测潜在工人，实现精准招聘。如某施工单位在平台录入招聘工种、技能资质要求等信息，系统便能依据平台大数据寻找目前尚未有新就业情况的工人，并向施工单位推荐，极大地提升了工地与工人相互寻找的准确性。

“数据孤岛”困扰安防数据服务开展

尽管当下在人工智能技术的加持下，安防领域的数据应用有所发展，但仍处于起步阶段。在安防领域，相比于其他领域应用的用户行为、日志记录等字符型记录，安防领域的数据更多的是以视频、图片、音频等非结构化形式存在，需要经过结构化处理才能打通应用。

CPS中安网与多家“安防+AI”企业交流问询，皆认为安防行业此前有着大量的数据积累，但其中大部分的数据却长期处于“数据孤岛”状态，无法有效运用服务，使得企业顿生“守着金山挨饿”之感。

究其原因，一方面在传统的安防体系中，各个平台系统间的开放性较低，彼此间共享度低，很难展开多维数据分析服务；另一方面，数据在采集、存储、处理以及应用等环节都是独立存在且互相孤立，使得彼此之间的数据难以流通。

澎思科技公共安全业务部负责人茹敏认为，目前安防行业的边缘已经越来越模糊，整个行业的发展最需要解决的是信息碎片化、数据碎片化和各个系统之间的信息孤岛问题。

当下，数据应用服务首选需解决的问题便是将数据转化为能够被结构化、能够互相打通的有效数据。通过结构化技术解析海量数据并提取出其中的所需信息，再将信息在各个行业落地具体场景，做好服务化。

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