安防技术在数字城市建设中的应用呈现出多方面的现状特点：

一、市场规模与结构

（一）整体规模发展：从市场规模来看，AI+安防仍然是人工智能技术商业落地发展最快、市场容量最大的主赛道之一。2020年，AI+安防市场规模为453亿元。随着疫情常态化以及十四五规划开篇，2021-2025年市场将进入产业结构调整期，市场规模增速有所放缓，但预计2025年规模超900亿元。 

（二）细分领域格局：公安交通领域主导，公安交通领域是AI安防市场的主要支撑力量，2020年贡献近86%的市场份额，市场规模达376亿元。十三五规划推动以雪亮工程为基础的农村无死角安全防范工作，自2017年以来公安交通安全防范领域成为AI落地最快的领域。不过随着十三五收官，雪亮工程进入扫尾阶段，该领域已基本完成重点领域智能视频监控系统覆盖，市场增长相对疲软，预计2021-2025年其AI安防软硬件市场规模增速将稳定在10%左右。并且从创收结构上看，过去以硬件创收为主（70%），未来将向软件创收转变（预计2025年为34%），重点将放在智能化视频监控升级，如对不智能系统的智能化升级以及前端智能化视频监控系统的事前预警等功能的升级改造，涉及边缘侧处理、AI中台建设等方面。

社区楼宇领域兴起，社区楼宇领域在全国城镇老旧小区改造、“智慧社区”及“智慧安防小区”建设等重点工作持续推进的背景下，预计未来数年将是AI安防市场新的增长点。这一领域将不断侵蚀公安交通领域市场份额，尤其在智慧城市综合治理方面，智慧社区的建设将成为下半场的重点发展方向。

二、产业链特点

产业链构成：我国安防行业形成了从上游芯片、关键零组件研发制造，到中游AI安防软硬件产品设计制造，再到下游系统集成、运维服务的产业链条。但除上游厂商角色相对固定外，中游与下游厂商在产业链中的界线比较模糊。安防厂商、AI公司、云服务厂商都可通过集成商渠道或直客模式向客户提供标准化或定制化的产品与服务，部分集成商也可直接向客户提供AI安防相关的部分硬件产品和软件技术乃至后期运维服务，各角色相互之间的合作与竞争关系较为复杂，产业链开放程度较高。

三、技术与需求特点

（一）技术发展趋势

算力迁移：在产品技术方面，算力向前端及边缘端迁移的趋势明显。例如在公安交通领域的安防建设中，边缘侧建设成为未来重点方向，边缘侧将分担中心侧的算力，把事前告警、分析能力前移，以契合向综合化、网格化管理模式转变的需求。无论是对已有视频监控系统的改造还是新建环节，边缘侧的建设重要性都日益凸显，这也体现在端侧与边缘侧份额在2020 -2025年期间将分别上升4.1%与5.3%，而中心侧占比将由53.2%下降至42.7%。

AI技术融合：AI技术与安防的融合不断深入，以计算机视觉和知识图谱技术为代表，在城市级及行业级安防场景中广泛应用。其中计算机视觉为主的AI安防感知能力已经在真实场景中经受住了实战考验，但安防认知分析尚未与感知智能全面打通。目前，行业发展需要在算法与算力的支撑下进一步提升从感知到认知再到决策支持的能力，未来无论是基于前端进行实时地感知结果决策，亦或是基于后端的AI运算服务池、知识图谱库和大数据资源池等平台层能力，认知计算都将成为突破AI+安防智能水平的重要方向。 

（二）需求端变化：AI安防需求主体的角色越来越丰富且需求方倾向于选择有技术兜底能力的集成商。这是因为随着数字城市建设的推进，不同行业和部门对于安防的需求不再局限于传统的安全防范，而是更多地与城市管理、运营、服务等多方面需求相结合，对安防技术的综合性、智能化、定制化要求提高，只有具备强大技术实力的集成商才能满足这些复杂多样的需求。

四、应用场景覆盖

（一）多场景监控：智能安防系统在智慧城市中的电力、交通、医疗等系统进行高效、智能地监控。安防技术通过视频监控、出入口控制、实体防护、违禁品安检、入侵报警等技术手段，防范应对各类风险和挑战，构建立体化社会治安防控体系，在维护国家安全及社会稳定方面发挥着安全保障性的作用。在城市公共安防方面，涉及到城市治安管理、城市管理、交通管理、安全生产监管、应急指挥等诸多行业和部门，对数据的多源采集、充分共享、深度发掘、创新应用要求非常高。 

（二）智能化水平局限 然而，现阶段的安防系统仍然是以实时监控、事后调阅等应用为主，智能化应用少，在事前及事中的处理能力普遍偏弱。并且由于智能安防涉及的技术广泛，产业链条长，标准不统一，在目前的应用中，尚缺乏完整的、成体系的高可视化智能安防系统。

安防技术在数字城市建设中的未来方向

一、技术融合与创新方向

（一）云 + 端全智能感知 未来将实现“云+端”的AI安防整体构架。AI与前端感知设备的融合，通过赋予前端边缘计算能力，可以将人像识别、车辆识别、行为识别等部分智能化分析功能前置。这样既满足城市安防对多元细分场景的智能化应用要求，又通过计算和数据的边缘化，降低了数据传输对网络的压力和对数据中心的依赖，更好地提高了全网智能化效率。 

（二）人机协同智能化作战 人机协同智能协同将成为重要发展趋势。这需要具备依托于人类状态模型的机器认知能力，依托于知识图谱的人机知识共享能力和依托于智能推理的多人多机全局性规划能力。在智慧安防领域，人机系统可在远程应急指挥、事故现场联合救援、人类不可及地区的作业等场景下发挥作用，例如市民可以通过手势给视频监控系统发送求助信号，实现人机组织主动认知，互相协同8。

 （三）依托于全局性的认知智能 安防大数据集合了多个部门、多个系统在不同时间点的数据，数据价值密度很低，全局性数据分析能力不足严重阻碍了安防数据的运用。未来，让机器学习实时处理人所不能理解的超大规模全量多源数据，从海量数据中洞察人所没有察觉的复杂隐藏规律，最终可以从全局性视角制定超越人类局部次优决策的策略，是智慧安防发展的重点方向。

二、市场发展与业务拓展方向

（一）市场格局稳定与竞争加剧 AI安防赛道的市场格局已开始进入稳定期，赛道玩家以计算机视觉技术和AIoT技术为切入点，在智慧城市这一更为广阔的市场下进行业务拓展。各企业将在这个稳定的格局下寻找“出圈”机会并形成新的核心竞争力，这将成为企业破局点。未来，AI安防赛道的边界将愈发模糊，其安防功能也将作为AI技术在城市数据感知、认知、决策支持中的重要模块融入到城市管理与治理的方方面面。

 （二）向泛安防的长尾细分领域渗透 随着整体市场的发展，AI开始向公安交通等场景的下沉市场以及泛安防的长尾细分领域渗透，发展模式由过去粗放上量转变为精细化升级改造。例如在社区楼宇领域，随着智慧社区建设的推进，安防技术在其中的应用将不断拓展和深化，从单纯的安全防范向社区综合管理、服务等多方面功能延伸。

三、数据管理与安全方向

（一）数据的整合与共享增强 在智慧城市建设中，安防技术将更加注重数据的整合与共享。城市中的各个安防子系统和相关部门将进一步打破数据孤岛，实现数据的互联互通，例如将城市监控摄像头、智能移动终端、传感器时时刻刻产生的大量社会安全数据与公安系统数据库中的车辆、人员、社会关系等信息及高危人员、高危车辆的信息进行融合。通过多维度的碰撞分析，构建如“多维智能感知防控网络”这样的体系，实现融合检索、全网碰撞、关系追踪、轨迹补全、轨迹预测等功能，为城市治理与运营提供更高效、灵活的决策支持。 

（二）数据安全保障升级 由于安防数据涉及到城市各个方面的敏感信息，包括人员的生物特征数据（如人脸识别）等，数据安全保障将成为重点发展方向。未来将采用更先进的数据加密技术、访问控制技术等确保数据在采集、传输、存储、处理、交换和销毁等全生命周期的安全。例如，零信任安全理念将被更多地应用到安防数据安全管理中，打破网络位置和信任间的默认关系，最大限度保证资源被可信访问，提升安防数据的安全性，以应对日益增长的数据泄露风险、数据滥用风险、数据全生命周期管理风险及数据治理挑战。

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