最好的时代，之于当下安防，安防其产业化已经千行百业，而城市是人类的聚居地，也是区域发展的核心，从某一层面理解，千行百业构成了城市。
于是，从2008年由IBM提出的智慧城市建设开始，便于安防有了千丝万缕之关联。时至今日，智慧城市因安防发生了质变，进入了“智变”时代。
智慧城市，简而言之，一定是一个智能世界，“慧”思考。一直以来，安防行业就以城市为主战场。所以，不管是传统安防企业还是外界而来者或是生力军，都在瞄准这一市场，积蓄力量，谋定而后动。
2016年是AI安防元年，顺理成章，也是智慧城市开始质变的一年。先来看看当下智慧城市如何“智变”。
AI形成城市精准防控 事前预防编制安全一张网
在智慧城市中，城市公共安防在各行业领域广泛应用，并融入全社会乃至普通百姓的多方需求。
与此同时，推动安防系统从传统的被动防御升级成为主动判断和预警的智能防御，是安防行业一直以来的迫切需求。
安防信息隐藏在城市运行的各项指标背后，其数据的采集不能只依靠政府部门，要基于“共建共治共享”理念，推动社区、学校、医院、企业、酒店、工地等企事业单位等共同承担起数据采集责任；要建立起以视频监控为核心，包含MAC、音频、指纹等多种类型的数据采集手段；要实现吃、住、行等不同场景的信息全域覆盖、全程采集。
安防数据数量巨大、价值密度低、种类繁多，不仅对人类来说使用起来非常困难，对其进行智能分析和挖掘也是很困难的事情。
目前，安防视频智能分析技术对于视频成像质量要求较高，而目前的视频图像质量受环境影响较大，加上由于编码、网络带宽等因素制约，在视频模糊、光照不足等情况下无法实现视频分析技术的有效辨识；
同时，安防数据在各数据库之间的关联融合非常少，数据资源仍处于分散状态，数据的开放和共享程度低，难以开展多维数据融合分析，需要结合应用场景进一步提升模型算法，充分发挥机器学习、数据分析和挖掘等各种人工智能优势，开展智能分析。
所以，海康威视认为智慧城市出了很多相应的标准。下面是业务单元，行业的应用，上面是综合类的应用。
所以，智慧城市需往里面加业务，综合治理、应急指挥等，综合的业务往里面加载，供应基础“一张网”，对人、车、物进行监管。
而杭州智诺推出的200万无线4G全目标检测红外高清一体化枪型网络摄像机，依托强大的嵌入式硬件平台，内嵌AI智能分析算法，优化的深度学习算法，具备了比人脑更精准的安防大数据归纳能力，实现了在各种复杂环境下全目标(人脸、人体、机动车、非机动车)的多重特征检测、跟踪、抓拍和识别，解决了目前市面上一台AI摄像机对人和车不能同时布控的问题，有效提高智慧城市布控的广度。
评价一个TO B产品是否好用，通常两个维度，产品本身技术的创新性和用户易用性。该机的全目标检测之能为行业拓宽了AI边界，算法可以叠加而不是一台设备之能完成场景中一种目标识别；同时，4G搭载突破场景应用限制，对于未来5G无线传输在行业规模化应用，起到了示范意义。
说到城市精准防控，商汤在智慧警务方面的AI能力颠覆以往的想象。
前端布控的人脸识别抓拍机，结合SenseFace3.0人脸大数据平台，底层架构为SenseFoundry方舟平台，并按照商汤的算法要求布局设备，构建北京东城区雪亮工程AI防控体系。
SenseFace3.0人脸大数据平台是商汤今年AI家族的重磅产品，是基于人脸识别技术的城市级人员布控、轨迹分析、人口管理及数据分析等综合智能视频解决方案。
其警务应用的实战意义在于编织了城市立体感知网络和多维智慧布控。该产品具体的功能性是在大规模场景下的态势监控，应用城市级成千上万路摄像头对目标进行锁定与筛查，并做到实时告警；具备诸如目标库检索、同行人分析、轨迹还原等功能；还将可以用于分析嫌疑人落脚点，通过对异常轨迹、行为分析预判潜在犯罪等，从事后追查向事前预判进行升级。可以看出，在智慧城市中因AI发生的智变：
第一、智慧新警务最大量的释放了公安战斗力，摒弃了汗水警务的事倍功半，促使警务工作由数量规模型向质量效能型、由人力密集型向科技密集型转变。
建设智慧新警务后，警务行动“单枪匹马”的现象越来越少，取而代之的是信息与信息的碰撞、警种与警种的联合，推动工作效能事半功倍。
比如：能实现侦查实战应用一体化，实现市、县多级之间的案件信息层报、侦办指令流转、任务结果快速反馈和上下联系指挥打击。
第二、AI+新警务还可进一步深化和深挖。AI+新警务在打击违法犯罪行为和维护国家的长治久安已经贡献绵薄之力，还可以进一步深化和深挖。
比如：预防的递进式是预警预判预防，在预判环节可以通过AI摄像机扫描面部，利用基于AI的人脸识别技术对其行为进行预测分析，帮助警察提前预测罪犯。
第三，基于AI 的智慧新警务可以构建可布控多维一体的智慧感知防控网络。
利用AI可以基于人体特征、步态特征等信息，识别人的身份，而以大数据可视化技术为支撑的综合指挥平台，深度集成各种视频监控系统，并可以让人脸识别的结果一目了然，对人员轨迹进行跟踪，调取相应监控视频，增强公安部门社会治安的掌控力。
智慧城市职能因“智”而变
智能时代，变是唯一的不变，产业边界正在发生诸多变化，边界在模糊、衍生和融合之中；细分市场个性化场景需求激增，每一细分领域又有诸多场景需求层出不穷。
任一边界、任一场景都在深刻变化且比我们想象中的进程，还快之许多，因而产品的生命周期和客户争夺时间都在变短。
2018年，当大华提出“HOC城市之心”开始，智慧城市因安防，又重构了智能想象。大华认为近年来我国智慧城市建设取得了积极进展，到目前已有400多个城市提出了建设智慧城市。
但总体来讲，智慧城市存在着很多问题，比如系统封闭、数据孤岛、局部智能、被动感知等等。而且是“千城一面”，缺乏系统的顶层规划，仅仅是形式上具备了一些模式的基础，例如大数据中心、指挥中心等等。
但这仅仅只是开始，目前智慧城市的建设不仅仅需要业务模型，更需要对城市运营管理提供真正的价值，真正实现“善政、兴业、惠民”，这需要智慧城市建设新的思路或方案。
大华HOC城市之心，是以“全感知、全智能、全计算、全生态”为能力支撑的智慧城市发展引擎，是实现面向城市级、行业级、民用级“1个平台、2个中心和N类应用”(1+2+N)的新型智慧城市架构。
大华HOC城市之心不仅注重产品和解决方案的“4全”能力，更是基于顶层规划能力和深化设计能力，站在全局的角度赋予网络“4全”的能力，从而驱动网络专业、高效、智能地运转。
所以，大华HOC城市之心：第一是产品和解决方案，和大华股份提到的四全能力。其次，HOC城市之心的灵魂是基于4全的能力之上，要具有顶层规划的能力和深化设计的能力。
只有这样，才能真正站在客户的角度去思考问题，而不仅仅是为了产品销售。作为智慧城市来讲，围绕着“善政、兴业、惠民”的角度，去真正帮助客户实现城市运营的价值；作为行业来讲，能够真正从行业管理上为客户创造价值。
紫光华智遗传新华三强大的ICT基因而入局安防，他们的智慧城市思路是偏城市治理，并以视觉中枢为主。
要做智慧城市的框架和感知，紫光华智需要精准把脉犹如毛细血管繁多复杂的城市治理需求。
在论坛期间据了解，数字城市治理对象是城市运行过程中的公共危害与风险，这些风险包括自然灾害、消防应急、活动聚集、道路交通、食药安全、环境公害、治安维稳、疫病卫生等。
围绕城市运行过程中的风险，不断地识别人员、车辆、地点、道路、组织、事件、环境等风险目标。
还是将其简单化，紫光华智城市治理与风险管控双管齐下，采集、感知、认知、预知的四大系统共同构成了城市视觉中枢的核心处理引擎。
2016年阿里巴巴的城市大脑就是专为智慧城市而生，这也是满足城市职能的转变。
当然，在阿里的视角里，在一定意义上，建设智慧城市就是要实现城市的人流、物流、信息流、资金流的协调、高效运行。对于依靠电子商务实现腾飞的阿里巴巴来说，管理物流、信息流、资金流自然是强项，这也成为阿里巴巴参与智慧城市建设的重要抓手。
对于智慧城市，阿里给出的解决方案是阿里云ET城市大脑。
阿里云ET城市大脑以阿里云弹性计算与大数据处理平台为基础，结合机器视觉、大规模拓扑网络计算、认知反演、交通流分析等跨学科领域的顶尖能力，在互联网级开放平台上实现城市海量多源数据的收集、实时处理与智能计算。
最终目的是通过数据计算出最佳需求匹配最合适的资源，达到既不存在某些地方资源不足也不存在某些地方浪费的最佳状态。
此前，阿里云ET城市大脑已经运用于智能交通管理，未来将向医疗应急调度、城市管理、环境治理、旅游开发、城市规划、平安城市、民生服务等七大领域拓展，从智能交通管理全面升级为整个城市的人工智能中枢。
场景为王，智能无处不在且无所不能
千行百业，就是城市，智慧城市是一个超大场景，而必然可以细分出千万个细分场景，这必然给传统安防企业和外来者新的商机，可谓是，智慧城市下，皆为商机。
成立两年时间，澎思科技不仅受资本热捧，其深耕城市公共安全治理和人居场景智能化建设，也备受行业关注。
基于对智慧城市多个场景实际需求的挖掘和理解，澎思科技在技术、产品和解决方案三个层面重点发力。
从技术层面看，澎思科技拥有计算机视觉的全栈技术研发能力，技术面横跨多个应用领域。
此外，澎思科技还在国内外分别设立了北京研究院和新加坡研究院，探索技术的商业化落地和创新突破。从产品层面看，澎思科技针对不同的应用场景推出了软件系统和硬件产品。从解决方案层面看，澎思科技针对泛安防领域多场景复杂人群的智能管理和服务需求，推出了切实可行的AIoT行业解决方案。
成立两年的闪马智能认为智慧城市万物感知也是万物互联，最终形成万物智能。
经过安防行业多年征战，城市间视频感知已经星罗密布，海量视频数据堆积，怎么去发现问题，找到问题所在，这就是属于视频理解范畴。闪马做的，就是视频理解。
相较于人工智能中的人脸识别、内容识别、语音识别等，视频理解对算法站的研究探索，要求更高，技术也更前沿。
因为，一个视频，要去理解就有很多数据内容，各有各的理解方法，也各有各的数据内容需求。闪马做的视频理解，就是视频的异常行为分析，至于原因，如之前所提。
视频是对空间内容感知的核心数据表示方法，它能极大地记录所在空间的各种事件，人物，事物，环境的变化。
每个人看一个视频的时候，理解的内容都不尽相同，甚至同一个人看几遍视频，每一遍都可以看到不同“新内容”。彭垚补充道，智慧城市中纯感知的前端像是一个神经系统，抓取到视频。
闪马视频异常行为事件平台(Vision Mind)就犹如淋巴系统，找到问题所在，通过神经系统抓取的视频图像，去分析，得到异常内容，再给到大脑或者循环系统去解决这些问题。
百度入局安防，也是行业最靓丽色彩。传统安防做AI，由外向内延伸，以感知层为抓手。
与外来者进入安防类同，百度也是从中心往安防边缘渗透，来做场景应用；又与众多外来者有所差异，尽管也有视觉中枢在行业出现，但百度大脑以开放赋能征战AI安防，解决的是集思广益、博采众长来解决用户怎么想，产品怎么用的问题，像人一样去思考与执行，发现问题，找到症结，解决问题，对症下药。
这个大脑有五个层级：深度学习平台、AI开发平台、AI开放能力、场景化方案、部署与集成。
可以看出，百度大脑，对外全方位开放，助力合作伙伴和开发者，加速 AI 技术落地应用，赋能千行百业的转型升级，进入智能时代。
平安城市是安防最大增长极，各路诸侯齐聚于此。百度自成一派，选择安全生产为AI安防的主战场，2019年推出了EasyMonitor视频监控开发平台1.0版本，监控生产流程，评估生产行为是否安全。
而此次2.0版本不仅优化了预置AI技能的识别效果，还提升了应用灵活性，例如：「安全帽检测技能」对白色/黑色安全帽、头部遮挡、弯腰低头等场景进行专项优化，持续提升技能的场景适应能力；「烟火检测技能」增补室内外典型场景样本，减少车尾灯、晚霞、橙色系穿着等误识别case；并且，EasyMonitor已与EasyDL零门槛AI开发平台打通，开发者通过EasyDL训练的模型可以托管集成到EasyMonitor平台、封装为定制技能，非常的灵活、便利。
此次升级，云端平台上增加技能演示Demo功能，开发者可以上传图片一键体验技能效果，0门槛测试；而私有化部署方案也更多样而全面，可以支持单机/多机部署、集群部署、专有云部署，并提供完善的部署工具、运维工具、二次开发接口，持续提升本地部署集成应用的效率。
此次升级，不仅是技术创新与架构能力的进一步提升，也是百度对这个细分场景的把脉，越发老练。
在百度的视角里，企业期待通过AI安防来开创自动化监察管理的新局面，但骨感的现实是：如何新旧系统如何兼容、复杂碎片的场景算法多样、单点智能如何成线成面来形成体系以及价格下探、普惠AI等。
所以，这个场景的真实需求是效果有保障、应用灵活、部署便捷的智能视频监控解决方案，而EasyMonitor视频监控开发平台2.0对于这些痛点，能庖丁解牛般迎刃而解。
结束语
智慧城市可以理解为是个“旧行业”，与AI安防“新工具”来了一场彻彻底底的碰撞，擦出了智能火花，带来了前所未有的智能想象。
