GPT、AIGC、多模态等AI技术，对安防产业会带来哪些影响和改变？

经过40多年的本土化发展，安防经历了模拟、数字、网络、高清4个时代，目前已经进入到“安防+AI”智能化阶段。回顾这几年安防行业的发展，“人工智能化”趋势更加明显。人工智能的加速入局，让“智慧安防”迎来了强劲动能推催动安防产业实现进一步的智能化，并实现在交通、公安、环保、金融、医疗等领域广泛应用。

对于人工智能领域来说，ChatGPT或将是一个崭新的起点，它的爆火启发了我们对行业人工智能发展的更多思索，未来智能安防如何进行创新？GPT、AIGC、多模态等AI技术对智能安防行业发展会带来哪些影响和改变？

一、如何看待安防产业智能化发展？

传统安防在过去面临很多未解决的痛点和难点，包括大量非结构化数据难以处理和利用，安防系统彼此独立导致信息利用困难，靠人工检索海量视频，工作效率低且成本高。而AI 技术的自动化、结构化、共享性、预测性等特点，使得它能够很好地解决这些痛点问题。采用视频数据结构化和AI技术，可以在秒级时间完成原本需要上千小时的人工查找工作，而结构化的视频数据还可以节省90%的存储空间，AI的引入还能深化视频数据价值利用，包括各类基于数据的应用创新。

智能安防通过多维感知、数据智能分析、智能联动管理等方式，可以大幅提升安防系统的工作效率和响应速度。智能安防的应用场景很多，例如通过人脸识别，大数据分析，人工智能，可以帮助安防系统识别在逃嫌疑人，打击犯罪分子。在举行大型活动的时候，可以通过热成像分析人群密集程度，及时发现潜在的风险进行报警，从而可以采用相对的措施疏导人群。在交通安全管理防控上，通过机器视觉、人工智能大数据分析等安防的技术，可以大大提升捕捉交通违法行为概率。目前已经落地的智能安防技术应用场景主要有：智慧园区、智能楼宇、智慧交通、智慧煤矿、智慧幼儿园、智慧工地、AI+危化行业、智慧物流、电梯内电瓶车智能检测等。

中安网的数据显示，视频监控系统占了安防整体市场份额超过50%，是安防行业最重要的细分市场领域。安防摄像头的更换周期通常为 3-5 年，因此每年的市场需求量很大，随着技术进步，安防摄像头从标清向高清发展，又从高清再向智能化升级，这也是行业技术发展的必由之路。最近一次2022年长沙“雪亮工程”项目招标中，前端采集摄像机设备的AI智能化渗透率达到98%，可以支持机动车、非机动车、人脸、人体检测和抓拍，并可以支持其他智能化检测，智能化产品和系统已经成为专业安防市场的主流需求。

在马斯洛的人类需求理论中，将“安全”列为仅次于生理需求的基础层。因此安防行业随着现代社会公共安全需求应运而生，已经成为社会公共安全体系和智慧城市的重要组成部分。根据市场研究机构 IHS Markit 的统计以及《华尔街日报》报道的数据，2021年全球部署10亿个监控摄像头。中国部署的数量预计超过5.6亿个，美国部署的数量也达到8,500万个，如果将人口数量的因素考虑在内，中美两国的人均摄像头拥有量基本持平。

目前我国已有银行营业网点超过22.8万个，大型工业园区2.2万个，近3000所高校和22万所中小学，26万所幼儿园，40多万个住宅小区，公路里程超过528万公里，实体店铺超过610万家以及4300万家各类企业。这些经济实体数量多规模大，涉及的领域和产品体系全面，应用场景多样化。它们都是智能安防监控系统的潜在用户，因此可以预见到智能安防未来的市场发展前景广阔。

二、GPT、AIGC、多模态等AI技术对安防甚至机器视觉的智能化发展将带来哪些影响？

大模型算法作为通用人工智能的前期代表，会对很多行业产生深刻影响，因为通用人工智能本身就是能够达到人类某一个职业岗位的AI能力，对智能安防当然也必将产生巨大影响。具体到GPT等大模型算法，目前可以看到的影响有几方面：

1.算法精确度和效果提升。GPT和AIGC等技术可以提高系统对大量图像、语音和文本等数据的理解和分析能力，从而实现更高效的数据处理和识别。例如，在视频监控场景中这些技术可以通过对图像和声音的分析，实现目标行为识别和异常检测等功能。

2.多模态算法融合应用。多模态技术可以将不同类型的数据进行融合，实现信息的互补。在安防领域，多模态技术可以将图像、语音和文本等数据进行融合，从而实现更全面和准确的情报分析和预警。

3.AI算法从边缘智能向中心智能的倾斜。安防AI算法最开始是以中心智能算法处理为主，后来开始兴起边缘智能设备，把算法集成到终端；随着大模型的推广，中心智能的必要性将增加，AI的智能算法中心将起到新的核心作用。

4.算法自适应学习。AI技术可以根据历史数据和环境变化不断地调整自身的参数和模型，从而实现自适应学习和优化。在安防领域，这种技术可以通过对历史数据的分析和学习，实现对未知事件的快速响应和处理。

5.智能决策支持。AI技术可以通过对数据的分析和学习生成相应的结论和建议，从而为人类决策提供支持和参考。在安防领域，这种技术可以通过对事件的分类和预测，实现智能化的决策支持和应急响应。

6.个性化服务。AI技术可以根据用户的特定需求和偏好，提供个性化的服务和定制化的解决方案。在安防领域，这种技术可以为不同的客户提供特定的安全方案和风险评估。

总之，GPT、AIGC和多模态等AI技术将会在安防和机器视觉领域发挥越来越大的作用，带来更高效、更准确、更智能的解决方案，并且将逐步成为未来安防和机器视觉的主要技术趋势。

三、从ChatGPT往后发展看，对安防行业发展有哪些建议？

当一个新时代到来的时候，积极拥抱比事后被动应对往往是更高效的。GPT的出现将为安防领域带来许多机遇和挑战，以下是针对GPT的出现提出的一些建议：

一是借鉴GPT技术。安防企业可以积极借鉴GPT技术，并将其引入到智能安防系统中，大大提升系统的安全性和准确性。同时，安防企业也应该强化数据质量的控制，快速收集安防场景数据，以更好地支持机器学习和深度学习的应用。

二是借鉴自然语言处理技术。除了图像识别技术，自然语言处理技术也在安防领域有着广泛的应用。通过借鉴GPT等自然语言处理技术，安防企业可以实现更好的信息提取，从而更好地支持安防工作。

三是强化数据保密。GPT和其他大型模型通过训练海量数据来实现更准确的预测和提升模型效果，但同时也会涉及到大量的隐私数据。因此，安防企业需要以更好的加密技术和保密措施来保护用户隐私。

四是提高数据安全性。GPT对数据质量的要求十分高，同时对数据安全性也有较高的要求，安防企业应该提高数据存储的安全性，采取加密等技术来防止数据泄露和非法访问。

五是提高智能化水平。基于GPT和其他大型模型的智能分析和处理能力，可以大大提高安防系统的智能化水平。安防企业应该积极推广并使用此类技术，以适应市场的快速变化。

文章来源：中国安防协会，芯智雲城，光明网