根據IHS Markit的預測，全球對視頻監控設備的需求將在2017年繼續快速增長。但激烈的價格競爭仍將繼續，市場增長幅度預計將小于7％。什么將會是2017年安防監控行業最值得關注的趨勢？是網絡安全、深度學習分析，還是安防無人機和中國視頻監控廠商業務多元化發展？本期封面故事將與您一起討論分享。

整體增速放緩，差異化發展是關鍵

“從整個市場空間來看，未來5年全球視頻監控銷售額的復合增長率約在6．3％左右。”IHS Technology安防、消防與樓宇科技亞太研究組高級分析員王玉君在接受本刊采訪時表示，中國的專業安防攝像頭的覆蓋率已經接近發達國家，估計在2016年，每10個中國人就有一臺專業安防攝像機。

IHS的數據顯示，2016年全球專業安防攝像頭的出貨量超過一億臺，比2015年增長約14％。但相比2015年30％的增長率，增速放緩了不少。王玉君對此分析稱，一方面，面對國內外市場的長期增速預期下行，各大視頻監控廠家都在尋求多元化和差異化發展；另一方面，隨著視頻監控行業不斷的技術革新和數據積累，從視頻監控的上游芯片廠商，到視頻智能分析算法的軟件開發公司，再到視頻監控設備廠商和下游的系統集成商都在圍繞智能分析、物聯網和大數據技術來布局安防行業，以求在產品日趨同質化的競爭中占領未來視頻監控技術發展的高地：

從產品來看，雖然視頻監控行業整體增速不如預期，但某些產品線會遠高于市場的平均增速。2017年消費類視頻監控產品、移動視頻監控產品和視頻監控企業級存儲產品的銷售額在全球范圍都會保持15％以上的增長。

從服務來看，2017年全球視頻云服務（VSaaS）的銷售額會突破9億美元（不包括安保遠程監控服務），未來5年VSaaS銷售額的平均年復合增長率將超過18％。

從技術來看，支持H．265技術的網絡攝像機在2017年會有爆發式增長。視頻智能分析會因為深度學習技術的應用又一次成為行業發展的熱點。

當視頻分析遇見深度學習

視頻內容分析對視頻監控行業來說并不是什么新事物。但在王玉君看來，盡管2016年全球帶有智能分析功能的視頻監控設備銷售額超過10億美元到所有視頻監控設備銷售額的9％。除了價格因素外，傳統智能分析產品的誤報率和對安裝環境的挑剔都是阻礙智能分析被市場大規模應用的因素。通過幾年的市場培育，用戶意識到視頻智能分析確實可以為城市交通治理、公安刑偵和商業管理帶來很大價值，因此市場對具備高性能的優秀的視頻智能分析產品是充滿期待的，深度學習技術在視頻監控領域的應用也正是在這樣的背景下開始蓄勢待發。

一方面，基于GPU架構的深度學習技術使得視頻分析算法的開發效率有了顯著提升，縮短了算法迭代的周期和成本；另一方面，深度學習技術可以通過對機器的不斷訓練來優化視頻分析算法，提高智能分析的準確性，實現在復雜環境下實現高強度視頻分析任務（例如在鬧市區做人臉比對和跟蹤）。因此深度學習技術從長期來看會降低智能分析應用的成本，也會拓展帶有智能分析功能的視頻監控設備的應用外延。除了價格因素外，從短期來看深度學習技術在視頻監控領域應用的最大挑戰就是如何將那些優秀的算法根據實際的應用情景進行二次開發，實現真正的技術落地。

“使用視頻分析實現目標和事件檢測，無論是實時的還是后期的，將持續位于視頻監控技術創新的前沿。”Intersil公司模擬產品市場和應用總監Raman Sargis認為，視頻監控產品一般使用運動檢測來觸發視頻捕捉，這很容易出錯。“從好幾個小時的視頻中尋找出某一個事件非常耗時。因為視頻包含了大量的信息，如何分辨哪些是有價值的，哪些應該刪掉，這給用戶帶來了挑戰。”

但我們完全可以通過內嵌在攝像機（實時）和錄像機／視頻存儲（后期處理）中的深度學習算法，來實現智能捕捉或查看某些特定視頻畫面。Raman Sargis說，深度學習技術已經取得了重要的進展，并應用于一系列基于視頻的解決方案中，在汽車中采用的障礙探測和防撞就是一個很好的應用實例。而如果要把人工智能引入傳統的視頻監控領域，將取決于在攝像機、網絡存儲和后期處理之間分配的視頻分析功能。比如攝像機至少需要原始智能來辨識想要的視頻幀，并為它們標上深度分析標簽，在視頻傳輸到視頻存儲媒介后進行深度分析。“視頻分析作為一種服務，是一個微型的垂直市場，可以利用第三方專利分析功能獲得增長。”

Axis公司CTO Johan Paulsson則在自己撰寫的《2017年安全監控市場值得關注的熱門技術趨勢》一文中指出，“在綜合所有數據的情況下，我們認為深度學習技術即將躍上臺前，這是非常值得關注且令人振奮的領域。”他認為深度學習和人工智能技術通過運用模式辨識軟件，正在努力“學習”全世界安裝的多重安全監控攝影機看到的不同類型行為。雖然人員各不相同，但他們所在的環境、地點和普遍行為通常可歸為同一類型。“學習”到這些行為后，便可以分享底部潛藏的模式，讓系統在發生不尋常事件時發出警示。

當然，實體安全不僅涉及人員／地點／物體的監控，也涉及實體門禁控制、單向和雙向通訊及管理緊急情況（且通常都是遠距離管理）。因此2017年應該是安全監控攝影機與智能門禁管控、對講機和擴音器（無論是本地或遠程）密切整合的一年。這意味著只需一個簡單系統就能實時管理上述全部裝置功能，讓顧客可看到、聽到建筑物內／附近的人，并與之交談。

眾所周知，機器學習的應用正快速擴展到越來越多的終端市場，在邊緣、在云端或者以混合的形態，將基于邊緣的處理與基于云的數據分析結合在一起。賽靈思（Xilinx）公司戰略與市場營銷部高級副總裁Steve Glaser指出，眾多的傳統嵌入式視覺應用通過采用機器視覺和傳感器融合技術后都在發生巨變，下一代應用包括協作機器人、具有感應和躲避功的無人機、增強現實、自動駕駛汽車、自動化監視和醫療診斷等。這些系統通常具有三大使命：

系統不僅要會思考，而且還能對情境立即做出“響應”。這就要求一個從感應到處理、分析、決策、通信和控制整個流程中更一致的視圖。同時還要高效實施、部署最新機器學習技術，滿足8位及更深層面的精確性要求。

鑒于神經網絡和相關算法的快速變化以及傳感器的快速發展，必須實現靈活性，能通過軟硬件的可重配置性升級系統。

由于許多新系統都連接到了一起（物聯網），因此需要與傳統的已有設備通信，要與未來推出的新設備通信，還要能夠進行云端通信。

對賽靈思而言，其出色半導體器件的優勢只有那些擁有硬件或者RTL設計專長的專業用戶才能受益，對于更廣泛的應用和支持使用行業標準庫和框架進行軟件定義編程，還存在巨大的障礙。為此，賽靈思推出了全新的reVISION堆棧，旨在支持那些沒有深層硬件專業技術的設計團隊，僅使用軟件定義開發流程就能將機器學習和計算機算法高效的整合到系統中。

reVISION堆棧包括用于平臺、算法和應用開發的豐富開發資源，支持最流行的神經網絡（諸如AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD和FCN）以及庫元素（如CNN網絡層的預定義優化型實現方案，這也是構建定制神經網絡DNN／CNN所需的）。配合滿足加速要求的OpenCV 功能，支持機器視覺處理。對應用層面的開發來說，reVISION支持流行的框架，包括用于機器學習的Caffe和用于計算機視覺的OpenVX（將于2017年下半年推出）。此外，該堆棧還包括賽靈思和第三方提供的基于Zynq SoC和MPSoC的開發平臺。

安防，機器人和無人機齊上陣

安防無人機和安防機器人是近一兩年涌現出來的新事物。盡管目前市場份額并不大，但得到了很多業內人士的關注，并認為是今后非常有增長潛力的市場。根據IHS Markit 2016年發布的預測顯示，2016年全球專業服務機器人（相對于工業制造機器人）和專業服務無人機的銷售額分別為26億美元和3億美元，未來5年平均復合年增長率分別達到了38％和70％。盡管安防領域的應用只是這兩個市場的一小部分，但未來的行業發展前景卻非常誘人。另外，相比傳統的安防產品，安防無人機和安防機器人進入門檻更高，競爭程度也沒有傳統安防產品激勵，傳統安防企業利用自己的視覺技術可以在這兩個行業中獲得新的收入和利潤的增長點。

安防無人機往往用于緊急事件后的快速偵察，可以在區域入侵或自然災害等事件發生后，快速飛入現場進行偵察。但由于其續航時間有限（一般在30分鐘左右），無法進行長時間的巡邏監測。安防機器人的優勢除了有更長的續航能力外（可以長達8小時），還可以安裝多個攝像頭和傳感器，提供360度全景圖像和各種環境數據，往往用于電力、能源、化工等廠區的巡邏作業。

Raman Sargis相對更看好安防無人機的增長潛力，理由是安防無人機的部署速度比較快，對安防視頻監控有著更大的影響。他相信無人機已經在邊境控制、區域跨度較大或高危區域執法中得到了應用。安防機器人也許在與人互動創造價值的場景中比較有用，例如公園、大學、醫院和機場等。

HD CCTV已不再屬于中國

高清模擬視頻監控（HD CCTV）攝像機和其存儲設備近5年來一直都保持快速增長。HD CCTV 安防專業攝像機的出貨量從2012年20萬臺都不到，增長到2017年預計的兩千九百萬臺，設備的平均單價已經接近甚至低于標清模擬視頻監控設備，這是促使HD CCTV實現高位增長的最主要原因，尤其是在印度和東南亞某些國家。2017年仍舊是HD CCTV高速增長的一年，但是它在各地區的增長速度會繼續分化。

但HD CCTV并不是在所有地方都受歡迎。數據顯示，HD CCTV視頻監控攝像頭在中東的出貨量不到所有專業視頻監控攝像頭出貨量的四分之一。在中國，HD CCTV更是只占到所有專業視頻監控攝像頭的10％左右。根據王玉君的分析，HD CCTV在中國普及率不高的原因主要來自三方面：

中國的視頻監控項目大多來自新建樓宇和設施，不需要考慮原有模擬視頻監控的布線系統；

網絡攝像機在中國的平均售價遠低于全球其他地區的售價；

HD CCTV對于小型的項目可能更理想，但對于中國的很多中大型項目來說，網絡視頻監控會有更好的擴展性。

Raman Sargis認同百萬像素IP網絡攝像機正在占據DIY市場中的主導地位。因為相較于傳統有線攝像機（高清或標清），IP攝像機更容易安裝，在很多情況下依靠一粒電池就可運行很長時間，網絡連接也變得易于部署。當然，云存儲也進一步推動了IP攝像機的增長。但考慮到IP攝像機容易受網絡穩定性、黑客、掉幀和一些其他問題的影響，Raman Sargis認為專業的安防視頻市場還將依賴高質量的有線高清攝像機。

誰來保衛視頻監控安全？

2016年10月，美國遭遇DDoS攻擊，導致大量視頻監控攝像頭和網絡陷于癱瘓，讓人們再次對網絡空間安全（cyber security）防護產生了焦慮。“任何連網設備都會面臨黑客和惡意攻擊的風險。IP攝像機本質上是物聯網的一個節點，可以獲得物聯網架構中實施的同等級別的安全保護。我認為IP攝像機的安全性應該歸類為廣義物聯網安全的一部分，長遠來看它將無縫地融合到物聯網結構中。”Raman Sargis說。

王玉君認為Cyber Security和以往我們所談及的Network Security是一個概念，都是指網絡安全。DDoS 襲擊事件給那些原來對網絡安全意識淡薄的視頻監控設備和用戶是個大大的警醒。由于廠商在物聯網設備中設置了簡單的默認密碼，用戶或是不知道需要修改密碼，或是根本就不允許對密碼進行修改（例如此次被攻擊的設備），使得病毒可以盜用通用賬戶名和密碼，登入并控制這些設備。

其實不僅僅是視頻監控產品，所有接入網絡的物聯網設備都面臨著網絡安全問題。加強視頻監控設備的安全加密和認證是最直接的避免網絡病毒襲擊的方法。此外，也可以安裝嵌有網絡安全監測的視頻監控交換機，信息通信技術（ICT）提供商或系統集成商也可以利用已安裝的ICT網絡安全產品對視頻監控產品進行保護。當然，視頻監控網絡安全問題也帶來了一些新的商業機會，例如第三方網絡安全測試和認證的服務、提供給系統集成商的ICT網絡安全咨詢服務等。

“‘物聯網’已從熱門用語演進成為現實主流，但仍面臨挑戰。”Johan Paulsson說人們起初認為數百萬臺IP設備接入互聯網會成為令人振奮的未來景象，但2016年給了我們一些警示，消費者開始懷疑是否能適當保護全部接入互聯網的冰箱、數字錄像機和安全監控攝影機的安全性。由于上述設備大部分僅由顧客插電即啟用，因此制造商必須負責確保這些產品出廠時便已安全。

考慮到2017年會有更多的智能攝像機、門禁監控、音頻設備、家電、工業設備接入網絡，Johan Paulsson呼吁所有制造商都應該將安全視為優先，讓客戶更專注于他們最善長的領域，由安全專家改進他們提供的服務。他也據此預期2017年將是結合新攝影機功能和實時分析，并處理許多安全挑戰的一年，包括臉型辨識、鑒識分析和周邊防護。