智慧安防是建设智慧城市的基础，其核心内容是对海量的安防信息进行获取以及智能分析，强化城市的智能感知能力，实现事前积极预防、事中实时感知和快速响应以及事后的快速调查分析，从而有效保障人们日常生活和生产管理的可持续运转。

　　与传统安防相比较，智慧安防的系统复杂性和技术性均呈现指数增长。智慧安防系统以信息技术、传感技术和生物技术等新兴技术为技术手段，通过整合公共安全领域各系统的数据信息，进而构建一个多元化与智能化信息采集、大数据处理、视频智慧应用和安全保障功能的完整体系。

　　人工智能技术助力安防行业智能化升级

　　在智慧城市的普及下，安防市场容量持续增加，安防产品的智能化程度不断提高，数字监控技术日益成熟，人工智能技术在安防市场上的应用大规模落地，推动传统安防产业进化革新，从而带动了安防产业市场规模的扩大。智慧安防产业链中，上游的算法、芯片和其他零组件供应环节属于技术集成部分，是智慧安防产业的发展基础。

　　算法环节主要包括图像处理、视频压缩和内容识别三个分类。计算机视觉、深度学习、集成算法等重要的人工智能算法的引入和革新，助力安防产品适应大众不断增长的安防需求。在安防领域智能算法的运用主要体现在，利用无间歇工作的智能算法对视频画面进行监控，以弥补人力无法长时间保持监控状态的缺失；利用生物识别技术解决人脸、指纹、语音等生物特征被盗用的情况；提高安防产品保密和防御级别，确保场所安防布控。

　　此前，算法的基础框架的研发几乎被国外企业垄断，但近年来，伴随人工智能深度学习算法的快速成熟，中国芯片设计公司和设备产品厂商都致力于在基础算法上进行改进和优化，培养自己独有的算法技术，部分优质的图像内容识别、算法供应商陆续出现。

　　在智能安防监控领域，芯片是硬件设备中成本占比最高的零组件之一，也是安防视频监控设备的核心部件，通过前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。因此芯片的性能直接影响系统的图像质量、码流控制能力、智能识别效率、信息稳定性等性能表现。目前，安防视频设备中所需要的处理器芯片主要包括网络摄像机中的SoC芯片、后端DVR/NVR中的SoC芯片以及深度学习算法、加速器芯片以及前端模拟摄像机中的ISP芯片四种类型。

　　现如今，虽然高性能的深度学习算法加速器芯片仍由国外芯片厂商提供，但其余三类处理器芯片已实现了较大程度的国产化替代。伴随芯片国产化的崛起和技术路线创新，中国安防监控设备的平均价格逐渐降低，应用规模不断扩大，进一步推动了智能安防产业市场规模的扩张。

　　在新兴技术迭代更新的推动下，智慧化成为安防行业发展的主流形式，智慧安防逐渐成为安防企业转型升级的方向，在安防行业的占比越来越大。另外，“一带一路”战略、平安城市、智慧城市、智能交通等一系列重大项目的开展，有力促进了智慧安防系统产业的发展。2013年至2017年之间，智慧安防的市场规模由1,100.5亿元增长至1,748.2亿元，年复合增长率为12.3%。

　　同时，在国家政策大力鼓励下，智慧城市的建设速度将会持续加快；同时在金融、文教卫等领域用户的安全防范意识逐步加强的推动下，智慧安防在这些领域的渗透程度将不断提升，智慧安防产业将在“十三五”期间进入建设高峰期。另外，目前二三线城市的视频监控设备投放量仍然不高，视频监控覆盖率较低，其智能化具有极大的提升空间，智慧安防行业未来发展潜力巨大。