全市場都知道傳統安防的工作過程主要有三個階段，採集、傳輸、存儲。自2015年安防开始引入AI之後，安防+AI的工作過程就變成了採集、傳輸、存儲、分析、反饋。而因爲AI的賦能，安防行業邁向智能化時代，市場規模時至今日也已突破萬億水平。

這本是值得慶祝的事情，但當你深究其中卻發現安防+AI的發展好像走了些許彎路，目前市場做的反而是扭轉前期走偏的車頭，回歸原有發展路线。具體如下介紹！

一、“三心兩意”時期

文章开頭說了安防+AI工作的五大過程，其中，分析和反饋是在AI的賦能下新增的兩個步驟。按常理來講，安防廠商引用AI是應該把重心放在分析和反饋這兩個階段，但現實是殘酷的。

有業內人士表示，市場多數廠商把AI帶到了採集階段，從而大大減少市場算力需求。出現這種情況，市場並沒有一個統一的說法，但大體上有這幾個因素影響。

一是引入AI前期，大概在2015到2019年這一時期，AI企業入局安防賽道，加劇企業之間的競爭，好處是爲安防企業數智化轉型打下堅實的算力基礎，但這一時期安防企業推出的AI產品和方案並不十分成熟，技術應用存在不小的局限性，滿足不了市場需求。

二是安防+AI1.0時代的後半段，各AI企業、安防廠商針對諸多安防場景業務推出的產品與解決方案愈發成熟，但因爲疫情爆發，行業裏此前積累的各種問題被放大，擡高了企業經營成本。而因爲採集這一階段又比較簡單，入門門檻比較低，爲了能在市場上獲取一點的份額，多數企業們聚焦於此也是水到渠成的事情，目前各種高清、黑光攝像頭新品不斷出現就本質上就是鑑於它門檻較低、投入較少等所致。

換言之，安防+AI初衷是好的，但現實的因素卻把它帶到傳統的焦點上，兩個環節變成了意愿，傳統的三環節則越發受到市場的熱愛和重視，安防智能化完美的閉環最終成爲一種奢侈。

同時，因爲分析和反饋兩個環節的缺乏，市場內卷、產品同質化嚴重等各種問題湧現。爲了解決這些問題，增添安防企業發展新動能，提高企業盈利能力，現多數企業已意識到該問題，正努力回歸安防+AI原有的發展賽道，緊跟時代發展的步伐，盡最大可能滿足市場所需。

二、實現“完美閉環”

搭上AI快車之後的安防擁有感知、認知、應用和衍進的能力，能最大程度地幫助客戶挖掘更大的價值。實現這一目標主要在於AI在工作過程中是否真正意義上完成了分析和反饋的工作。

畢竟分析是對於我們採集的數據真正具備自動化價值提煉的能力；反饋就是當你擁有了前面所有這些基礎提煉能力之後，再結合用戶需求，形成應用生態，能夠真正給客戶帶來價值。

然而，安防+AI在前進开拓的過程中在這兩個領域所做的努力嚴格意義上還是有欠缺，也許會有人說，在最近的各類展覽會上，幾乎所有廠商都在展示AI和它不同細分領域的應用，但也只是比較片面的，直到大模型技術的出現，基本上能完美完成後兩環的的工作，最終讓安防+AI形成閉環。

其中的邏輯在於，已現在的視角來看，大模型技術涵蓋了算法、算力和數據，把這些組合起來才能真正的爲客戶賦能，解決客戶所想。

另外，正因爲生成式AI於2023年爆火，“安防+AI”更加明確了自動化、智能化、互聯化的轉型，越來越多的安防企業不僅實現了AI在安防場景中的落地，還跳出了傳統安防業務，走向了更廣闊的數智化領域。

如今的安防市場，更多的精力主要是聚焦在大模型技術落地應用、產品具象化上。目前已有企業推出了具象化產品，比如雲天勵飛將大模型塞進小盒子上，重磅推出“深目”AI模盒，僅需千元成本即可實現邊緣側訓推一體，解決大模型在場景落地最後一公裏的問題。

這是一個非常好的現象，市場有理由隨着技術的不斷迭代以及行業內各玩家各司其職，一個百花齊放的行業生態終將呈現在我們面前，讓整個行業取得一個更大的價值。

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標題：揭开「安防+AI」被忽視的兩個環節！

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