数据显示，我国安防市场的规模已经由2012年的3240亿元增长至2018年的6600亿元，年均复合增长率为12.6%。其中智能安防市场规模也已经接近300亿元，预计到2020年将达到千亿元以上。再进一步细化，智能安防分支之一的ai安防产业的市场规模在2018年达到了135亿元，相较2017年增长接近250%。
另有数据表示，ai将推动安防产业的市场规模在2022年逼近万亿元，可想见ai对于安防产业的战略意义。只是渐渐地，ai安防似乎陷入了一个怪圈，每当提及ai安防，人们往往第一个想到的就是各类监控摄像头，后者也是安博会智能安防产品展示中的绝对主角。当落实到产品，ai安防只有监控摄像头吗
ai安防领域，监控摄像头占据硬件大头市场
按照功能和用途，安防产品可以分为监控、探测、防护等等，而视频监控则占据了其中大头部分。此前有数据显示，我国安防设备市场中，视频监控产品的市场份额达到了50%以上，成为构建安防设备系统的核心产品。不管是传统安防市场，还是现如今的智能安防、ai安防市场，视频监控摄像头的地位一直没有变化。
市场调查机构在2017年发布调查数据称，2016年中国在公共和私人领域(包括机场、火车站和街道)的监控摄像头安装量已经达到了1.76亿个，预计这一数量将在未来三年成倍增长至6.26亿个。另外，idc也曾对中国的监控摄像头部署量作出预测，称到2022年的部署量将达到27.6亿，这其中的应用场景覆盖治安、交通管理、应急指挥、防灾预警、市政设施抢修等等。
与此同时，在公司层面，其所涉及安防业务的产品方向也多是围绕图像数据，包括监控摄像头，以及基于摄像头所采集数据的监控平台、大数据平台，另外还有企业研发的一系列芯片。可以看到，在ai安防领域，多数企业所想做的是赋能监控摄像头，在监控层面将被动安防转换为主动安防。
就监控摄像头这一领域，硬件制造层面近乎被海康威视、大华、宇视瓜分，算法和软件层面又盘踞着华为等巨头企业以及cv四小龙、比特大陆等新型创企，监控摄像头领域已经相当“拥挤”。
不可否认，监控摄像头已经成为ai安防的“宠儿”。这里就需要发出一个疑问，ai安防除了摄像头还有什么
从软件到硬件，ai安防不是只有摄像头
在安博会现场，除了墙上挂着的、令密集恐惧症患者不太舒服的摄像头，还有一些ai安防“宝藏产品”也隐匿其中，它们在监控摄像头的强烈攻势下求得发展。
硬件层面，技术还有更多的载体
过往人们常说“眼见为实、耳听为虚”，虽然有时候人们看见的不一定是事实，但是“看”这一行为却被视为安防产业中，尤其是预防监控环节的重要手段。
以刑侦事件为例，在有目击者参与协助调查的案件中，警方有时候会通过目击者的口述来尽可能还原犯罪嫌疑人的面部肖像，该画像将作为生物识别特征来帮助警方更精准、更快地抓捕犯罪嫌疑人。相比于声音、指纹等不易辨别、可能存在缺陷和瑕疵的数据，在找人等方面，多数时候最终还是依赖于人脸特征数据，且人脸辨别在速度上也占据优势。落实到ai安防领域，视觉人工智能技术是相当必要的，但最终载体却不是只有监控摄像头这一已经“红海化”的产品领域，它还有更多的组合可能性。
以智能安防机器人为例，这是继监控摄像头之外，较多厂商所关注的另一个ai安防类硬件。相比于监控摄像头，安防机器人更是一个ai技术综合体。除了基本的视觉人工智能技术，它的“身体”上还能搭载烟雾探测仪、气味探测仪等传感器，以及语音人工智能类产品，若想要让安防机器人具备攻击力，厂商还能够给它配备强声驱散系统等攻击性武器。
功能方面，监控摄像头虽然在识别到目标人物之后发起主动警示，但究其本质最终提供的还是单一性的视觉识别与监控。相较之下，除了在自主巡逻过程中提供视觉识别与监控服务，安防机器人还能够提供声音采集与识别、即时语音、危险气体识别、驱散等功能。另外在落地场景方面，机场、仓库、园区、危化企业、银行、商业中心、社区等都能成为安防机器人的巡视场地。
此前华泰证券曾测算2018-2020年国内巡检机器人市场总需求约为477亿元，年均需求约159亿，分别对应变电站巡检机器人9000台，市场空间72亿，配电站巡检机器人8.1万台，市场空间405亿元。其中，电站和配电站只是安防巡检机器人的诸多场景中的两个，可想而知这一产业背后存在的市场规模之大。目前，国内从事这一领域的公司已经超过了30家，但产业还远远没有爆发，这意味着市场还有更多机会。
此外就便携性而言，监控摄像头是固定的，安防机器人因为体积大、监管问题等也暂时难以被随时随地带在身边，便携性ai安防用具也成为一种必需设备。
这方面，目前具备可能性的产品为ar眼镜。佩戴之后，一旦某处设备识别到可疑人物，ar眼镜将在警方的眼前自动显示可疑人员的性别、身份等信息，相关安防人员也能够通过ar眼睛看到墙后面、地板下的电缆、管道、其他设备的运行情况，警方进行案情模拟重现、消防员在火场内实时监控与判断等也将成为可能。
与安防机器人一样，因为网络传输延时、镜片成像技术和光学模组不成熟等因素，ar眼镜还远远没有到达大规模成熟的时候，目前仅有小规模应用。眼下在安防领域推出ar眼镜的公司还是少数，且市场也因为热度降低而在发展速度上较为缓慢。于ai安防产业而言，ar眼镜也是一个“大蓝海”的存在。
在监控摄像头的强势掩盖下，像安防机器人、ar眼镜这类存在极大市场、且尚未被加以重视的产业还有很多。
软件层面，数据壁垒还需打破
需要注意的是，以上所有产品功能的实现皆需要借助算法、算力、数据和智联网等的通力合作。
眼下，经过近几年的发展优化与磨合，各类智能算法已经较为成熟，满足基本需求不在话下，而算力问题也因为ai芯片得到了解决，基于物联网升级的智联网也即将因为5g的到来而得以实现，剩下来的数据却成为了一个问题。
以公安这一安防领域重要组织为例，早在2018年初，公安部就正式成立全国公安大数据工作领导小组，宣布将大力实施公安大数据战略。
作为一个垂直性行业，公安领域的数据也存在一个“通病”，即只能基于结构化数据开展ai应用，而那些非结构化数据和半结构化数据并没有能够发挥真正效用;另外，各地方公安之间、各警种之间、各数据之间也缺少相应的关联性，这也使得预测、预警、预防等能力与效用大打折扣。
如何才能解决这些问题需要依赖行业知识图谱。
知识图谱的建立是一件相当困难的事情，里面涉及到数据采集、数据清洗、数据定义、关系抽取、知识存储、关联计算等步骤，且不同于通用知识图谱，搭建垂直性领域的专业知识图谱更具备难度。
而一旦搭建起知识图谱，带来的效用也是肉眼可见的，实现实战经验与技术算法的深度融合与转换，让警务办事更为智能化。举一个例子，为了锁定一个犯罪嫌疑人，警方往往需要调取多个系统来查询数据，进而作出分析和整合，这个过程是繁琐且耗时耗力的，而基于公安知识图谱，这一过程所耗费的时间和精力将大大缩短，因为在发出要求之后，系统就能够自行调取相关案件信息，或是生成报告，或是以可视化的方式呈现各个线索之间的关联性等等。
据艾瑞咨询数据，2018年工具型公安知识图谱应用率为30%，平台型建设率达到10%。而在当下，知识图谱搭建的第一步，即“数据采集”仍旧不能很好地完成，如此一来，后面步骤的进行也将遭遇一些阻碍和困难。
于ai安防而言，算力、算法、数据和连接缺一不可。
根据a&s所公布的“2018年度全球安防50强”榜单，其中专业从事视频监控的企业有32家，另有海康威视、大华等也在这一领域有所涉及。可以说，视频监控已经成为安防产业的主流，这也难怪在智能化升级过程中，监控摄像头会成为诸多ai企业所选中的市场切入口，以及安防业务重点方向。
但从市场和需求的角度出发，监控摄像头也不是万能的，总有它兼顾不到的地方，而这些就是留给厂商的机会。如果发展足够顺利，或许这些产业在未来也将能够“比肩”监控摄像头。