一、AI
2016年3月,谷歌的“阿法狗”战胜李世石后,人工智能就突然火爆起来。北京安博会更让“人工智能”火爆安防行业。无论是龙头厂商还是安防产业的新兴力量都一致引入了人工智能概念并推出了具有超强科技感的安防智能产品,比如海康威视的AI+、科达猎鹰系列的智能分析系统。
二、无人机
作为2016年的“当红炸子鸡”,无人机已在包裹配送、航拍、执法以及极限运动领域崭露头角,鉴于其在诸多领域的巨大商业价值,越来越多的科技企业加入到了无人机新品研发的大军中,而这也导致了无人机界的“黑科技”光芒愈加耀眼。安防无人机是无人机产业的重要组成部分,无人机以其高角度、范围大、效率高、风险低、航联网、机动灵活、应急救援等特点,让它在安防行业具有重要意义。
三、智能家居
近年来,随着互联网和物联网技术的不断迭代发展,智能家居概念开始深入人心,无论是BAT、小米等互联网企业,还是海尔、海信、美的等传统家电企业,以及中兴、华为、移动、电信等通讯运营企业,都在开始智能家居的布局和探索。与此同时,智能电视、冰箱、门锁等产品开始层出不穷。
2016年,谷歌和苹果分别推出GoogleHome和HOME,都在力争打造家庭设备的控制中心,更使智能家居行业竞争激烈化。
四、智能安防
随着安防企业对民用安防产品的关注,家庭网络摄像机、家用红外报警器、门磁探测器、烟雾报警器、漏水检测器也成为智能家居产品的发展方向。智能安防将成为智能生活系统中不可或缺的一部分。
五、智慧城市
纵观2016年,我国智慧城市产业进入一个全新的发展阶段:由国家层面引导的“新型智慧城市”建设开始起航;PPP模式开始在智慧城市领域落地;大数据、AI、5G等新技术应用愈加引人入胜。智慧城市”建设与安防行业的关系可谓相辅相成,一方面,“智慧城市”的建设给安防行业带来了许多新机遇,为其提供了更为广阔的发展空间;而另一方面,安防行业的蓬勃发展又助力“智慧城市”的快速建设,为“智慧城市”建设提供了无可替代的技术与设施支持。
六、生物识别
生物识别是一个技术壁垒较高的行业,需要长时间的研发投入和技术积累。曾经的“稀罕物”指纹识别早已不是什么新鲜的技术,现在的许多APP都支持指纹解锁功能,甚至市面上的千元手机都支持指纹识别,除此之外,还有支付宝和翼支付的“刷脸支付”,Goolge Glass刮起的生物识别可穿戴设备风潮等等,大众对它的深化程度和应用关注度早已成为热点。生物识别技术在2016年有了长足的进展。
七、跨界融合
对于一个国家来说,安防是永恒的话题,随着全球经济的增长,社会矛盾也在日益凸显,恐怖袭击等暴力事件屡屡发生,严重威胁到了人们的安全,这就进一步强化了市场对安防设备的需求。
经过多年的发展和历练,传统的安防企业在市场站稳了脚跟。随着科技和安防领域政策的陆续出台,“智慧城市”“平安城市”又成为了新的发展方向,大数据、云计算等前沿技术在安防设备中得到了充分应用,政府对安防信息化、智能化的高度重视也推动了安防行业的高速增长,这就好比给安防设备添加了大脑,促使其越来越往智能化方向发展。
八、芯片国产化
随着安防意识深入人心,人们越来越关注安防行业,而众多的安防监控产品都离不开传感器的支持,如视频监控、声音录取、数据存储和及时传输等。
可以说,安防产品的需求促进了传感器的发展,同时,传感器技术的不断提高,也为安防产品功能的实现提供保障,二者密不可分、互相促进。
记者调查了解到,目前国内主流安防企业采用海思芯片已经成为了整个安防行业主流。而智源、君正、国科也迅速崛起。而2016年12月1日,君正豪掷126亿收购ov+思比科正是国内芯片企业迅速崛起的最好例证。
九、并购与上市
自2015年起,全球安防市场的收购并购、战略重组现象一直从未消停,如果说2015年企业之间的收并购源自于增加企业营收的战略考虑,拟通过收购方式分羹热点市场的话,那么2016年企业间的收购并购则更加趋于理性,企业之间更加注重双方是否能实现良好的协同效应。
中安消10亿元收购澳洲安保集团及两处永久物业、泰国卫安;海康威视收购了英国入侵报警专家PYRONIX;北京君正并购北京豪威科技有限公司和北京思比科微电子技术股份有限公司等。
苏州科达、同为数码等纷纷登陆资本市场。
十、深度学习
深度学习在2016年成了热门词汇,因为深度学习是“人工智能”绕不过去的坎,人工智能从上世纪50年代到如今的几次大起大落,这次自信满满再次冲顶,靠的就是“深度学习”大杀器。深度学习对安防人如同视频编码算法一样,即使将其作为一个“黑盒子”,也需对大概原理进行必要了解,争取知其所以然。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。而安防行业,就是一个拥有着海量数据的领域,而且99%以上的数据是非结构化数据,这使得安防大数据要走向深度应用首先必须解决的就是视频结构化问题,而这正是深度学习擅长的。
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