经济复苏提振安防行业景气度。随着技术升级，安防行业从专业安防向泛安防扩展，市场规模不断提升。
当前，安防大数据智能应用处在一个怎样的发展阶段？有哪些变化和显著特征？
当前安防大数据智能应用处在一个快速发展与多元融合的阶段，特别是数字化浪潮到来，在AI、云计算、边缘计算、物联网等新技术的融合、加持下，呈现出以下显著特征：
一是存量市场更新升级明显，从满足基本治安需求层次向数字安防层面提升。《“十四五”国家信息化规划》提出：“十四五”时期，信息化进入加快数字化发展、建设数字中国的新阶段。安防数字化转型成为当下必然趋势，依托大数据、云计算、移动互联技术发展，安防体系升级改造加速，以警情业务为例，根据熙菱信息实际调研发现，多地公安部门原有情指系统规划时间较早、体系相对陈旧、分散自治，未实现跨平台、跨地域的融合贯通，由于情指工作蕴含数据、技术、业务等多项、海量高价值数据，警情分析常常面临数据治理难、数据价值难以挖掘、数据分析工具不够深刻、数据服务不到位等难题，亟需数字化升级。而数字化升级需求有望成为存量市场增长动力，带动大数据智能产品的深化应用。
二是技术融合趋势加快，向多元化、智能化的应用模式转变。云计算、边缘计算、物体识别技术、知识图谱、智能大数据、数字孪生等技术与视频结构化、人脸识别等主流技术进行多元融合并应用于安防领域，配合更加高清化、智能化的前端物联设备，能够对大规模、复杂的城市数据进行有效感知、采集、存储、管理、分析、挖掘、计算和应用，从而实现对业务信息化、智能化和高效化处理。特别是安防数据治理领域，通过数据挖掘和模式识别技术，可从大量数据中提取出有价值的信息；通过数据分析和预测技术，可以对未来的趋势进行预测和预警；通过数据可视化技术，可将复杂的数据以更加直观的方式呈现出来，便于用户进行决策。
三是应用外延不断拓宽，面临场景碎片化、复杂化以及数据安全挑战。随着技术升级，数字化浪潮愈演愈烈，安防行业从专业安防不断向泛安防扩展：G端，全面拓展公共安全、交通出行、城市治理、民生服务、生态环保等领域的智慧业务，赋能公共服务行业和城市数字化转型；B端，在数字经济政策牵引下，企业端加速数字化转型步伐；此外，C端市场的消费者用户随着意识不断提升，这一市场正在升温。目前来看，数字城市、数字轨交、数字交通、数字安保、数字校园、数字社区……场景碎片化、复杂化等痛点依然存在，需要投入大量的人力、物力去解决场景化的问题；同时海量视频数据背后的数据安全问题也不容忽视。
安防相关技术产品在数据价值挖掘、数据创新及数智融合中具体应用情况如何？有哪些新突破？
大数据智能应用服务提供商主要聚焦“智能物联”“大数据建模”“知识图谱”“流程再造”“数字孪生”等核心技术在数据价值挖掘、数据创新及数智融合中的应用。
智能物联技术方面：构建感知设备与业务应用之间的桥梁，实现多维源端数据的安全接入、安全汇聚、安全转发以及安全共享，不断加强数据对接、弱网传输、跨网跨域、视频秒播等环节的数据处理技术的提升，解决感知设备安全联接复杂的问题，起到增强链接的作用。
大数据建模技术方面：通过将感知数据和业务数据融合，有效提高数据的应用价值，满足更丰富的数据分析和查询需求，实现从数据接入、处理、组织到服务的全生命周期管理，解决安防数据融合难的问题。
知识图谱技术方面：推动数据治理的标准化、高效化，特别是通过对多源端数据的抽取、清洗、关系计算，组织形成全面丰富的知识网络，对十亿规模关系数据进行存储和快速查询、分析，从海量复杂的关系网络中发现蛛丝马迹，解决数据智能加工难的问题，大幅降低数据治理对人工能力要求的门槛。
流程再造技术方面：融合业务驱动的低代码开发技术，推动面向安防领域的复杂系统构建，通过拖拽和配置方式，灵活构建，有效降低业务逻辑、业务流程梳理的再造成本，解决安防业务流程化重塑难的问题。
数字孪生技术方面：主要是支持无代码、快速创建数字孪生可视化场景，适配多种标准技术，让交互、展示更加贴合业务场景，并能对实体进行模拟分析，为优化决策提供依据。
如何有效推进安防场景的数据治理及数据创新应用？
数据治理贯穿数据全生命周期，是实现数据服务与应用的重要环节。在新的数据要素时代，特别是在数据计算、服务、应用和交易极大强化的情况下，数据治理的重要性不言而喻。不过随着大语言模型浪潮的到来，依托传统数据中台工具进行人工数据治理的方法不再奏效，AI可为数据治理带来全新的生产方式、生产效率以及数据产品形态和流通模式。面对安防行业需求碎片化、数据孤岛等问题，以熙菱信息为代表的大数据智能应用服务提供商通过“AI+大数据融合”的方式推进数据的有效治理及创新应用。
在打破数据孤岛方面：统一数据汇聚，梳理已有数据生产方，将多源异构数据统一汇聚至数据中心，使数据资产一目了然；同时，推进数据标准化，统一数据结构，要求描述同一类业务的数据主要结构相同，并支持在基础上扩充；统一数据格式，要求每一个属性的定义相同，格式、长度、枚举范围等保持一致。
在提升数据质量方面：融合数据治理知识图谱、AI能力，并结合数据内容、字段，采用表推荐方法，辅助业务人员快速理解梳理表数据的业务含义，并进一步规范数据标准，还通过AI技术自动识别数据中的异常值、缺失值和重复值等，采取数据处理方法推荐，填充缺失值、删除异常值和去重等，从而提高数据的质量、准确性和完整性。
在提升数据业务价值方面：利用AI提升数据业务价值的方式多种多样，以智能标签、知识图谱、机器学习为例。智能化标签将非结构化信息转化为结构化信息，以扩展人员各类信息的维度分析，并完成高准确率内容识别，还可运用语义分析技术提高“数据资源业务化描述能力”；采用知识图谱技术，通过实体匹配、综合匹配等方式，基于多类数据，对各实体数据进行关联关系、中间关系、隐藏关系等分析挖掘，形成静态关系、动态关系信息；机器学习模型是借助有监督学习和无监督学习等相关技术手段，根据业务提取相关特征、选择适合的机器学习算法，最终通过对样本数据、特征数据进行持续迭代优化，对目标人员、行为进行预测。
全球安防行业市场规模扩大，海外安防需求市场现状如何？
全球安防需求短期回落，智能安防有望促进需求恢复增长。全球安防市场规模庞大，发达国家市场领域和市场类型都相对成熟，安防市场不断向下渗透。在高通胀粘性和美联储继续大幅加息的情况下，海外经济体对于传统需求安防的有所回落。长期看，随着境外大部分地区疫情影响逐步减弱，全球安防行业将会迎来拐点，之后由智能安防接替发展，安防市场将会在2024年后开始恢复增长，预计到2026年全球安防行业市场规模为3306亿美元。
新兴国家安防需求增长较快。海外业务需要继续面对区域因素、通货膨胀等客观情况,但全球市场广阔,机会和挑战并存,长期看依然具备增长潜力。据 Market Line数据显示，欧美等发达国家安防市场趋于成熟，以更新换代需求为主，总体增速约6-13%；部分发展中经济体制造业仍处扩张区间，东南亚、非洲、中东及中南美洲等地或将接棒成为海外主要增长驱动力。
持续深化全球布局，拓展盈利增长区。各个安防龙头于早期就开始布局海外市场，通过国际化扩张、本土化运营以及品牌化定位，积极搭建全球供应体系，国际整体业务依旧实现稳健发展。在技术创新、产品研发、生产供应等方面的长期积累, 帮助公司保持较好的竞争力,保障境外市场稳健增长。
文章来源：中国安防协会，未来智库
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