安防，一個蓬勃發展的傳統產。安防產業的戰略轉型和深度洗牌正在發生，這是不可逆轉的國家戰略所造成的改革浪潮。安防產業想要實現長久蓬勃發展，就必須告別過去傳統發展模式，注重用新技術新業態全面改造提升傳統產業。

當今安防技術大致分為三類：1、物理類：實體防范技術，如門、窗、柜、鎖等;2、電子類：電子、通信、計算機與信息處理及其相關技術，如電子報警技術、視頻監控技術、出入口控制技術、計算機網絡技術等。3、生物類：就是當下熱門的生物識別技術，如指紋、掌紋、眼紋、聲紋等識別控制技術。今天小編就帶著大家細數2017年五大熱門技術。

一、人工智能

今年可謂是人工智能爆發元年，無論從阿爾法狗讓柯潔淚灑賽場，到阿里巴巴宣布成立達摩院，還是國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，今年互聯網一直在被人工智能刷屏。人工智能發展的腳步已經勢不可擋。

安防企業同樣不會錯過這“風口”，紛紛加入戰局。被譽為人工智能第一“著陸場”的智能安防已經開啟新一輪成長周期。海康威視發布“見遠行更遠”品牌理念;大華股份聚勢AI，打造視頻物聯產業新生態;蘇州科達陸續發布感知型攝像機、安防大數據平臺、海燕、獵鷹等產品;宇視科技以『安防機器視覺+』戰略，在智能化產品落地方面持續取得突破等等。安防各企業都在馬不停蹄布局人工智能市場。

人工智能在公安行業、智能樓宇、交通行業、工廠園區、民用安防的應用，對安防行業的影響是革命性的，對安防行業的推動力比視頻編***技術、H.265技術、傳輸高清等技術對安防的影響都大。

二、生物識別

最近幾年生物識別迅速發展，尤其是在公安領域取得的成果令人驚嘆。生物特征識別技術作為安防行業中的焦點應用，在技術安全與市場應用層面遠遠優于傳統密碼、刷卡等方式。隨著應用日漸成熟以及消費者認知度的不斷提高，未來生物特征識別技術的應用將更加廣泛。生物特征識別技術在安防業務領域的應用主要包括考勤設備、物理門禁產品、電子鎖具產品、視頻監控系統。

據Yole數據顯示，全球人臉識別市場規模預計將從2017年的40.5億美元增長至2022年的77.6億美元，這期間的復合年增長率可達13.9%。2017年iPhoneX的發布將人臉識別推到了一個小高峰，其他生物識別技術也“蹭”熱點，火了一波，人們對生物識別的發展和對信息安全的關注已經上升到國民熱度。并且，隨著公共場所日益增長的監控需求，以及政府部門等各個產業對人臉識別技術的應用增長。

三、深度學習

深度學習是一種數據學習的模式，近年來改進了長期以來的預測準確性標準。芯片、算法和數據支撐人工智能技術在安防行業的應用，GPU、FPGA、TPU等智能芯片大大提高運算效率，深度學習算法增強圖像和視頻分析的準確率，在解決視頻結構化和人臉識別等方面更“智能”。

今年蘋果收購深度學習專利運用在智能家居平臺;格靈深瞳運用三維視覺與深度學習推進安防業務;海康威視在森林防火系統解決方案中率先引入深度學習技術等等。除了傳統的預測建模之外，它還在語音識別和計算機視覺領域有突出貢獻。然而，隨著我們迎接新年的到來，事情將變得更加有趣。

四、云

回顧2017年的云計算市場，真是風云變幻，熱度不減，看來未來這塊市場必將更加好看。2017年可以說是云計算大張旗鼓建設的一年，市場規模不斷擴大。

隨著物聯網時代的到來，2017年全球物聯網設備已經達到84億臺，2020年預計有500億個設備將連接到網絡。當數字化背后的基礎技術是云計算，隨著物聯網應用和智慧城市的發展，幾乎所有數據都需要連接到云，再通過云端存儲、計算，通過網絡互相連接。例如在跨省破案時，需要協調公安、交通等不同政府部門的基礎數據進行共享，此時就要通過云技術作為支撐才能實現。

在安防行業市場，已經率先展開了對云技術的應用。尤其是在政府的牽引下，公安、交通等行業已有成功落地案例。

五、邊緣學習

邊緣計算指在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，其功能是就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。

根據市場研究公司Research and Markets近日發布的報告，邊緣計算的市場規模復合年均增長率高達35.2%。在安防監控領域，邊緣計算也孕育著巨大的市場。在2017年，海康威視主提出了“將AI算力注入邊緣，賦能邊緣智能是大勢所趨”的觀點;華為發布邊緣計算物聯網EC-IoT解決方案;大華股份發布大華視頻云等領軍企業也有跟進部署邊緣計算技術。

結語：無論是2017年深圳安博會、十九大還是最近工信部發表的《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，都在大力推崇智能化，今后人工智能、生物識別、深度學習等技術在安防領域有著舉足輕重的地位。