任一市场，随时代而变，时间的意义，便不同寻常。
安防行业在2002经历产品数字化变革后，2005开始智能初探，那时智能视频分析大多以移动侦测为主，应用差强人意。到了2016年，AI安防元年开启，开始了智能探索，技术日臻完善。时至2020，AI安防已进入下半场，技术下沉后，考虑更多的是AI如何与市场全面无缝对接，如何适应场景，赋能千行百业，做深垂直应用。
AI安防技术迭代速度放缓
从技术路径的演进迭代看，安防监控产业的发展历程可以分为：模拟时代、数字时代、高清时代和智能时代，这个过程伴随着海量视频数据的涌现。
数字化解决了安防监控视频的存储和读取问题，使安防监控最核心的功能“事后查”变成用户“可获得”，这奠定了安防监控产业飞速发展的基础。高压缩率数字编解码技术的发展助推行业进入了高清时代，200万、500万、4K等分辨率解决了“看得清”的问题，但这个时代安防监控的核心应用还是停留在“事后查”。
只有发展到当下的智能时代，才给安防监控的核心应用赋予了全新的概念：从“事后”向“事中”和“事前”转变，AI技术是促使这一转变的核心。
智能安防为传统安防带来了革命性的转变。在“事中”阶段，传统安防需要工作人员盯着屏幕，随时监视。人工做到这一点并不现实，但AI技术可以做到实时监视，发现符合报警规则的事件并实时告警。AI技术不仅让“事中”实时告警变成可能，它还可以进行事前预测，通过AI大脑的识别和分析，将一些隐患或者事件进行提前预警，做到提前处置。
AI带来的另一大变革是效率的极大提升。有观点认为，这几年AI安防的发展似乎没有之前在热潮期那么“高光”了，技术上鲜有大的突破，成熟的AI产品及解决方案较少，一些技术并不成熟，智能化水平尚处在初级阶段。
任何技术都会遇到创新天花板，这是客观规律。从狭义AI技术看，深度学习技术的迭代速度在放缓，虽然也有很多学者在积极探索深度学习以外的AI技术，但总体上近两年突破式创新的确少了。但深度学习算法各类网络每年还会有创新，全球各类榜单不断地被刷新指标，且深度网络训练的可解释性问题还待解决，深度学习算法技术还有很大的突破创新空间。此外AI芯片技术从工艺集成度到应用生态等各个维度还在长足发展，各类AI芯片厂商也还在不断涌现，安防只是其落脚点之一。
从过去几年安防技术的发展路径可以看出来，创新仍在持续。2012-2016年，车辆识别技术的发展带动国内AI安防率先在智能交通领域实现规模落地；2017-2018年，人脸识别在公共安全领域大显身手；19年是结构化和以图搜图、ReID技术规模化应用的元年；现在人脸、结构化以图搜图等技术正在AI安防产业中发挥着巨大的推动力。
落地最快但可能并不完美
安防是AI领域最具有商业化潜力的场景之一。目前AI安防的应用场景非常广泛，主要在社会治理方面，如治安防控，智能交通、智慧监所、工业安全、民用安防、智能楼宇等细分场景。现在看来，AI安防的应用空间和应用领域还远远没有达到饱和的状态。
接下来，人工智能技术对于风控领域的赋能将从社会治理逐渐扩展到各行各业，未来摄像头数量将成倍增长。人工智能将深入到生产生活的各个场景里，如智慧楼宇、智慧工厂、智慧社区，而不是仅局限在闭路监控、防盗报警等场景。这是一个2G到2B的转变，存在着大量的机会。
由于AI三要素“数据、算力和算法” 在安防赛道恰好在同一时间点共同迎来了爆发，成就了AI安防，促使其成为AI技术落地最成熟的领域，但光靠AI三要素并不能解决AI安防大规模落地应用遇到的问题。
随着人工智能技术在安防各细分行业应用的日益成熟，“安防+AI”也由此前的“算法-算力-数据”上半场技术布局，开始向“方案-实施-运维”的场景落地下半场延伸。
特别是对于安防行业的碎片化市场，细分领域中的各个场景仍有着个体独特的安防需求在其中。在智能化潮流的冲击下，这种碎片化需求更甚，传统技术、硬件已无法满足多场景需求，注重于运维服务的场景平台开始得到大规模铺设。
面对安防的碎片化市场，一站式AI算法交易及产品化平台钛灵AI算法市场，专注于解决大规模行业碎片化需求，为算法供应商和AI需求方搭建桥梁，推动供需双方的互动和深度合作。根据不同的业务场景，灵活部署不同的AI解决方案，解决安防的泛在应用需求。目前，钛灵AI算法市场平台累计算法种类超过1000种，应用领域涵盖30多个产业，为智慧城市、智能交通、智能家居等行业赋能。
万亿级市场，巨头与新贵“博弈”
这几年，海康威视、大华股份、宇视等老牌巨头纷纷开始在AI技术上发力，目前它们仍牢牢占据第一阵营。商汤、旷视、云从、依图等AI明星独角兽创业公司也将眼光瞄向了这里，它们几乎都将安防作为核心布局的领域；此外，BAT、华为等互联网巨头也不断进场跑马圈地。
据前瞻产业研究院《中国安防行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，截至2017 年年底，国内安防企业约为2.1万家，行业总收入约为6016亿元，年均增长14.4%。
此外，该报告预测，2020年，我国安防行业总收入将突破8000亿元，达到8212亿元左右。另有数据显示，截至2022年底，中国安防行业市场规模将达到近万亿元。万亿市场规模所释放出的巨大吸引力无形中也在加剧着行业的竞争。
不同类别的参与者各有优劣势。传统安防企业以硬件产品、供应链、平台见长，行业前几名基本可以看做“全优生”，各项实力都很均衡，基本没有短板；AI企业是算法实力一枝独秀，硬件能力稍弱；巨头则以整体实力见长。
有行业资深人士认为，经过这四五年的发展，AI 安防还没有进入到“下半场”。安防行业的上半场，是以视频编解码技术的进步为基础的，即H.264/H.265/CVS等标准的落地应用这成就了海、大、宇这样的上一代头部公司。而安防行业的下半场，将以“数字视网膜”，“针对对象的特征预提取”等技术和标准为基础，像二维人脸识别、三维人脸识别等技术，都是“特征提取”的一个主要方面。
到目前为止，整个产业链都处于初级阶段，目前下半场的重要时间点还未出现。虽然很多大公司都已经提前布局标准制定，目前AI安防领域仍未有统一的标准出现。只有确立了标准，企业都基于统一标准推出技术和产品，才算真正的开局。而一旦有了标准，就会有巨头产生。
据专业人士预测，紧随在“智能时代”后，安防产业下一个发展阶段应该是“泛智能时代”。AI安防的下半场结束，不会意味着AI安防的结束，可能会是AI安防泛智能应用的开端。
接下来AI安防行业将在服务好G端需求的同时逐步向B端即行业端下沉。未来3-5年，B端安防市场的体量将逐步增大，甚至慢慢与G端需求齐平。
不能忽视的是，由于中美贸易摩擦等影响，今年安防产业面临较大的外部环境风险，海康威视、华为等企业被美国商务部列入了实体清单。受美国断供禁令影响，华为的AI安防芯片因缺货严峻导致价格被爆炒。现在外部环境仍面临较大的不确定性，但危机也往往与机遇并存，恐难抵挡大势所趋。