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      1. 当前位置Q?/SPAN>主页 > 技防分公司 > 行业动?/a> >
        揭开「安?AI」被忽视的两个环节!

        【CPS中安|?cps.com.cn?

        全市(jng)场都知道传统安防的工作过E主要有三个阶段Q采集、传输、存储。自2015q安防开始引入AI之后Q安?AI的工作过E就变成?jin)采集、传输、存储、分析、反馈。而因为AI的赋能,安防行业q向化时代,?jng)场规模时至今日也已H破万亿水^?/span>

        q本是值得?jin)祝的事情,但当你深I其中却发现安防+AI的发展好像走?jin)些许弯路,目前市(jng)场做的反而是扭{前期走偏的R_(d)回归原有发展路线。具体如下介l!

        一、“三?j)两意”时?/span>

        文章开头说?jin)安?AI工作的五大过E,其中Q分析和反馈是在AI的赋能下新增的两个步骤。按常理来讲Q安防厂商引用AI是应该把重心(j)攑֜分析和反馈这两个阶段Q但现实是残(hu)L(fng)?/span>

        有业内h士表C,?jng)场多数厂商把AI带到?jin)采集阶D,从而大大减市(jng)场算力需求。出现这U情况,?jng)场q没有一个统一的说法,但大体上有这几个因素影响?/span>

        一是引入AI前期Q大概在2015?019q这一时期QAI企业入局安防赛道Q加剧企业之间的竞争Q好处是为安防企业数智化转型打下坚实的算力基Q但q一时期安防企业推出的AI产品和方案ƈ不十分成熟,技术应用存在不的局限性,满不了(jin)?jng)场需求?/span>

        二是安防+AI 1.0时代的后半段Q各AI企业、安防厂商针对诸多安防场景业务推出的产品与解x(chng)案愈发成熟,但因为疫情爆发,行业里此前积累的各种问题被放大,抬高?sh)(jin)企业经营成本。而因为采集这一阶段又比较简单,入门门槛比较低,Z(jin)能在?jng)场上获取一点的份额Q多C业们聚焦于此也是水到渠成的事情,目前各种高清、黑光摄像头新品不断出现本质上是鉴于它门槛较低、投入较?yu)等所致?/span>

        换言之,安防+AI初衷是好的,但现实的因素却把它带Cl的焦点上,两个环节变成?jin)意愿,传统的三环节则越发受到?jng)场的热爱和重视,安防化完的闭环最l成ZU奢侈?/span>

        同时Q因为分析和反馈两个环节的缺乏,?jng)场内卷、品同质化严重{各U问题涌现。ؓ(f)?jin)解册些问题,增添安防企业发展新动能,提高(sh)业盈利能力Q现多数企业已意识到该问题,正努力回归安?AI原有的发展赛道,紧跟时代发展的步伐,最大可能满_(jng)场所需?/span>

        二、实现“完闭环?/span>

        搭上AI快R之后的安防拥有感知、认知、应用和衍进的能力,能最大程度地帮助客户挖掘更大的h(hun)倹{实现这一目标主要在于AI在工作过E中是否真正意义上完成了(jin)分析和反馈的工作?/span>

        毕竟分析是对于我们采集的数据真正具备自动化h(hun)值提炼的能力Q反馈就是当你拥有了(jin)前面所有这些基提炼能力之后Q再l合用户需求,形成应用生态,能够真正l客户带来h(hun)倹{?/span>

        然而,安防+AI在前q开拓的q程中在q两个领域所做的努力严格意义上还是有Ơ缺Q也怼(x)有h_(d)在最q的各类展览?x)上Q几乎所有厂商都在展CAI和它不同l分领域的应用,但也只是比较片面的,直到大模型技术的出现Q基本上能完完成后两环的的工作Q最l让安防+AI形成闭环?/span>

        其中的逻辑在于Q已现在的视角来看,大模型技术涵盖了(jin)法、算力和数据Q把q些l合h才能真正的ؓ(f)客户赋能Q解军_h惟?/span>

        另外Q正因ؓ(f)生成式AI?023q爆火,“安?AI”更加明了(jin)自动化、智能化、互联化的{型,来多的安防企业不仅实C(jin)AI在安防场景中的落圎ͼq蟩Z(jin)传统安防业务Q走向了(jin)更广阔的数智化领域?/span>

        如今的安防市(jng)场,更多的精力主要是聚焦在大模型技术落地应用、品具象化上。目前已有企业推Z(jin)兯化品,比如云天励飞大模型塞进盒子上Q重推出“深目”AI模盒Q仅需千元成本卛_实现边缘?sh)训推一体,解决大模型在场景落地最后一公里的问题?/span>

        q是一个非常好的现象,?jng)场有理由随着技术的不断q代以及(qing)行业内各玩家各司其职Q一个百花齐攄行业生态终呈现在我们面前Q让整个行业取得一个更大的价倹{?/span>


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