AI安防碎片化内卷背后，我们能看到什么机会？

图源：pixapay

据IDC近期数据显示，2020年全球物联网支出已达到6904.7亿美元，预测到2025年全球物联网市场将达到1.1万亿美元。在物联网产业发展如火如荼的节点上，此前各大巨头纷纷加码、转型入局，AIOT技术有望带领下一波产业崛起。

纵览物联网产业链，包含感知层、平台层、通信层、应用层，各大应用场景错综复杂，各层市场的高度碎片化是一道横在设备厂商面前的难关。而物联网产业链应用层的AI安防产业的碎片化更是老生常谈的话题，是AI安防落地过程中亟需跨越的一道鸿沟。

过去两年，我们常常听到这样一句话：AI安防的边界，正在变得模糊，泛安防时代正在打开一个市场格局…… 泛安防时代下随之而来的是各大应用场景的延伸，用户需求与产品定制化的多样化也层出不穷，从满足用户碎片化需求的响应开发到快速交付较为耗时耗力。AI安防碎片化的内卷程度几何？从碎片化里我们能看到哪些机会？本文围绕这2个问题做浅析。

AI安防碎片化的几处呈现

此前一位业内人士曾说到：“安防本碎片，因而有赖于具体场景。”那么反过来看，正因为安防的碎片化本质，在各大场景的落地上进而呈现出场景的碎片化。

从项目类型过来看，安防行业既存在To G的集中型城市项目，又存在散落在各行业的非标准化需求的小型项目，可见碎片化局面形成已久。具有长尾效应的碎片化市场强调“个性化”、“客户需求”，若将这些细小的市场叠加起来，需求量前景相对客观。

场景碎片化。安防行业作为AI较为快速落地的场景之一，借势AI之力在智慧城市、智能家居、智能交通等各大应用场景落地，但不同场景下的需求和侧重点不尽相同，碎片化导致单点应用增多，对数据综合治理、信息系统架构等造成一定难度。

多场景需求造成安防应用“长尾效应”，主要以图像识别技术展开，大到城市级智慧社区构建，小到楼宇监控，应用场景复杂系数“极差”较大。

需求碎片化。即同场景下需求不同的个性化需求，具体来说例如视频侦查中简单的稽查布控：对布控的顺序、布控的逻辑要求不一样，从人脸、车牌、字符入手等不同……

从需求本身来看，各层级需求呈现高度“非标准化”安防项目整体研发和执行周期长、产品和服务方案的复用率几乎为零，单个项目成本高。从而相对较难把控，难以做到标准化和模式的无限复制。

当前业内厂商普遍都比较期待AI安防项目标准化的尽快到来，标准建设将在一定程度解决碎片化的痛点，让项目的交付变得更便于执行。

碎片化痛点背后的机会

捡豆子、捡芝麻的碎片化生意就没有发展前景吗？恰恰相反。碎片化的市场往往泛而细，在每个细分行业深耕者，则种瓜得瓜，种豆得豆。

“碎片化的部分，短期对垂直厂商来说是入门的壁垒。但做久了，就是我们的护城河。这也是为什么其他厂商难以进入的原因。”这是此前一位业内人士接受媒体采访时的见解。

可以见得，安防碎片化的背后是机会。如何理解？安防产业经过数十年的发展，已经有多家巨头企业在碎片化中走出一条路。

集中型安防市场几乎被几家传统巨头所“垄断”，市场呈现两超多强的局面，市场份额也向龙头企业集中。

面对市场的寡头局势，各大派系争斗激烈：华为、百度、阿里等巨头涌入这条赛道，且依图、云从等人工智能独角兽也不断延伸该领域。华为自身在人工智能方面的迅速发展及在大数据、云、5G等方面的深厚技术积淀，推出了多款智能安防系列产品，各厂商之间的竞争愈演愈烈。

巨头企业的资本、品牌、渠道等都略胜一筹，中小企业的市场份额被不断挤压。随着物联网的万物互联概念铺开，海量视频数据在物联网产业链的重要性不言而喻，AI安防虽然呈现部分碎片化格局，但不仅是头部ICT企业争夺规模和增量的必争之地，更是众多深谙行业发展之道和场景之需的中小型的机遇，仍然有很多细分场景值得深耕。

AI安防应用需求的碎片化，使得各方参与者都获得了巨大的机会，除了深耕G端的传统龙头厂商，对B端客户有深入理解的应用软件开发商和行业解决方案提供商，在C端生态布局完善的互联网企业以及提供AI算法、算力、芯片等AI基础设施的新兴科技公司，都具备较大竞争优势来分一杯羹。

碎片化市场难“啃”，发力技术、方案等静心深耕才能“啃”得透。外部市场巨变与市场需求的多样化，倒逼各大厂商在技术、品侧加速研发创新和服务模式的更迭，也在悄然影响着安防的产业结构。

当下AI安防产业链分布有上游的AI芯片等零组件企业、中游的安防软硬件厂商和云服务厂商、下游的安防集成商等，没有任何一家企业能够独立地打造出完整的产业链，多元化、开放化，打通生态才能打破碎片化的现状。

此前业内人士表示，碎片化是传统安防的遗留问题，进入新的AI安防时代，碎片化已经是一个伪命题。打通系统、软硬件，攻破数据孤岛共享大数据的价值，以大数据来赋能场景应用是业内厂家值得发力的方向。

AI安防产业的发展道路中，驱动与制约因素同时存在，碎片化与机遇也同时存在，仍然有不少摒弃杂念、躬身入局的企业在继续前行。掌握深度学习核心技术，且具备AI算法持续优化迭代能力的企业，将在未来市场中占据大多市场的主导位置。