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“今年安博會已經恢復到了2019年巔峰時期的人流量。”
這是今年眾多與會者參加CPSE安博會的共同感受。
這種共同的感受，既有大家對經濟復蘇的期待，也源于今年深圳安博會的兩大變化：
一是定調為“數字城市峰會”，安防的概念被前所未有的弱化，取而代之的是安防將和數字城市建設融合越來越緊密的信號；
二是大模型、生成式AI等熱門技術，新的技術到底如何與安防產業相結合，最終賦能數字城市，各家都進行了新的探索，同時也帶著新的疑惑。
三年疫情就像湍流的河道中一塊不近情理的石頭，曾為安防產業帶來一段難言的疼痛，但其難以阻擋行業發展的主流，更無法阻擋一切代表著探索與創新的支流。
這屆安博會最大的看點，就是看各廠商如何根據各細分領域的業務邏輯，抓住行業痛點，推出創新的產品和解決方案。
其中，人工智能技術在小場景下的落地應用最值得關注，因為這很可能打開一個細分領域的藍海市場。
在后疫情時代，由于視頻數據的大量積累、系統成本的不斷降低，安防行業已從滿足過去相對單一的安全防范需求，轉變到結合各領域的業務邏輯，將AI技術滲透到各場景、各細分行業中。
宇視此次以“渠道第一平面”為戰略方針，劃分了智能家居、智慧辦公、綜合安防三大展區。
智慧辦公主打讓辦公協同更高效的理念，產品包括智慧會議、企業存儲NAS、VR數字營銷以及數字孿生、門禁系統等產品；智能家居圍繞家庭場景，打造“光、儲、充”全屋綠電生態；綜合安防為泛園區提供一站式解決方案。
大模型的爆火，對智能物聯行業意義重大，可以讓 AI 長尾算法開發得更快、研發費用更低，同時實現算法精度更優。
目前，智能物聯行業使用大模型技術，已經落地了不少長尾算法，端側受限于算力和成本，進度上稍慢于云端和邊緣端。
但需要注意的是，大模型雖加速了技術迭代和產品落地，但行業客戶關注的不是技術先進性本身，而更關心技術能解決什么痛點問題，能帶來多大商業價值。
對于企業而言，需要更多圍繞場景、問題、產品和解決方案和客戶溝通，這也是為什么大模型技術在這個行業看上去沒那么“熱鬧”的原因。
大模型想要賦能智能物聯，還面臨許多困境，一方面缺乏算力，當前算力采購或租賃成本太高；另一方面，ViT 等大模型技術本身還有很多不盡如人意的地方，需要不斷改進。
推理側，現有的邊端芯片往往不支持 transformer，或支持的不太好，沒法通過升級軟件落地大模型，而需要新一代的邊端芯片落地。再加上智能物聯本身是硬件碎片化行業，新一代邊端芯片進入各種形態的 AI 硬件，也需要較長的落地周期。
宇視曾給行業留下“精工品質”、“架構領先”、“價格貴”的印象，過去三年，宇視以渠道作為第一平面，打造產品和解決方案，要在行業里做“更專業、更超值”的廠商。
在市場下行階段，開拓新賽道，需要有一定的戰略定力，深入研究新賽道的痛點，才能做出消費者認可的產品和方案。
近幾年來，受貿易摩擦、疫情防控等外部因素的影響，安防行業的項目建設、產品推廣、技術交流等各項商業活動日漸趨緩。隨著2023年CPSE安博會的成功舉辦，全球共1100多家優秀安防企業參與其中，行業再度活躍了起來。
盡管如此，也應看到由于財政收緊、項目機會減少的狀況尚未有效緩解，整個行業仍處于“艱難”模式，行業也變得更加務實。這預示著新一輪行業洗牌即將來臨，企業到了依靠技術立身、拼硬實力的時候，而以往只靠客戶關系、沒有核心競爭力的企業將會出局。
面對這輪洗牌，高新興給出的答案是堅持技術創新，圍繞客戶需求創造價值。在本次安博會中，高新興以“融科技之力·應時代之需”為主題，攜70多款產品和解決方案參會，展現了公共安全實戰的最先進技術與應用，充分體現了產品和技術的核心競爭力，以及為客戶創造更高價值的能力。
首先，以技術為本。圍繞客戶實際需求，加大技術研發創新，并注重技術研發的協同性，促進產學研用的深度融合，助力推動整個產業的技術創新能力。同時，加強與國內主流國產化廠商合作，打造更具有市場競爭力的公共安全實戰產品。例如在本次安博會中，高新興重點展出了端到端國產化解決方案，包括智慧執法、智慧監管、執法視音頻等產品和解決方案，實現了“云+端”全面國產化。
其次，加強與客戶的業務交流和需求挖掘，助力產品創新和推廣。例如，結合客戶的實戰需求，高新興全新推出了基于AR無人機的立體防控云防系統，在原來高點監控的基礎上，加入無人機的視角，實現了全方位、全景式的監控覆蓋，能呈現監控范圍內的建筑物、人、車、突發事件、警力等細節信息，目前廣泛應用在景區、園區、重大安保活動等落地項目，為用戶創造了更高的應用價值。
再者，深層次挖掘數據價值。隨著視頻云項目的建設和應用，業務數據量也越來越豐富，如何挖掘現有海量數據的價值，也是客戶較為普遍的訴求。高新興通過高效的數據治理手段，構建視頻圖像與多維數據相融合的信息資源庫，利用大數據分析、數據挖掘等技術，分析各維度數據之間隱藏的關聯關系，形成基于視圖數據和公安大數據的融合應用技戰法，提供貼近實戰的綜合研判和分析決策模型。
中國安防行業經過數十年的發展，目前可以說已領先于全球。隨著國內行業紅利見頂，利用國內“技術+經驗”的優勢謀求走向海外是自然而然發生的事情。車聯網和公安信息化是高新興長期看好的兩個賽道，目前車聯網領域的出海動作較多，公安信息化領域仍處于探討的階段，后續規劃將與合作伙伴一起在重點區域打造應用樣板點，再逐步大范圍推廣。
通過本次安博會，還可以看到國內外技術的一些新趨勢，例如ChatGPT、大模型等相關技術的研發與應用，整個行業都在積極探索如何將這些新技術與行業產品和解決方案相結合。大模型屬于通用模型，需要較大算力支持，對企業來說這是一項不可忽視的成本。而對于大模型在專業細分領域的應用，各企業仍處于探索階段，目前主要是對話、推薦、廣告等方面的應用。
高新興在探索大模型與公安信息化領域相結合的過程中，有兩個主要動作：
其一，探索使用大模型，推進其在開發、產品、業務等過程的應用，目前已在提升人效，加快開發效率等方面取得了一定的效果。
其二，提前算力布局，結合行業特點進行規劃和試點。例如，針對智慧監管場景，可以對審訊場景的談話進行自動識別、語義分析，幫助警察判斷人員性格特點，進行相應的心理測評。還有，可以通過對辦案過程中的海量文書進行分析，獲得通用性的智能化分析結果。高新興將持續跟進大模型技術的應用，并探索大模型在安防行業的商業前景，適時謹慎地進行算力方面的投入。
目前，安防行業在大模型的投入和產出方面尚未見到明顯的成效，但我相信，經過四五年后，行業內必定會涌現出一些真正有價值的落地成果。
從今年的安博會來看，芯片行業有四大趨勢：
其一，多目攝像機的趨勢是確定性的，行業剛剛走過白牌爆發階段，馬上是品牌爆發，然后是海外爆發，三步剛走完第一步。
從去年開始興起后，多目攝像機今年迎來井噴式爆發，君正得益于T40 芯片，在多攝領域拿下了較高市占率。
其二，黑光成像和AI-ISP一定是未來行業的核心點。
君正今年新推出T41的黑光技術和AI-ISP技術，黑光全彩視覺可以在黑暗環境中不需要補光，即能呈現彩色畫面，看清運動細節。
其三，低功耗結合AOV（常錄像功能），純電池低功耗產品有望成為市場的一個主流形態。
雖然大家一直都在談低功耗，但實際低功耗在市場的絕對數量占比還沒有那么多，市場上更多還是非電池款的普通常規攝像機。
此前君正做了純電池低功耗門鈴，雖然使用過程中不需要電源線，但充電過程仍然存在電源線。君正最終想給行業輸出的是“真無線”產品，低功耗結合AOV功能，不僅能實現純電池產品持續錄像，而且是通往“真無線”目標的第一步。
其四，視覺+智能顯控的一體化產品， 可能會快速興起。
基于此，君正結合屏顯和定位極致長尾需求的T23芯片，今年推出了一套極具性價比的視頻鎖方案，其目的是能為進入泛AIoT場景找到一個切口。
目前，君正智能視頻事業部已經慢慢的超出純粹安防概念，不局限于消費類和行業類兩個核心安防市場，而是以視覺和 AI 為核心，希望能擴展到更大的泛AIoT領域，做AIoT全套配套芯片，目前君正在視覺成像、屏顯、解碼，以及差異化的攝影如運動DV、車載視覺、工業醫療視覺、筆記本的AI-ISP等都已有布局。
今年，安防行業整體持平，部分細分市場持續下滑，但君正視頻視覺業務同比、環比都已恢復增長，且這幾個月芯片出貨量達到歷史新高，甚至高于嚴重缺貨的2021年，君正及合作伙伴都比今年年初更加樂觀。
逆勢下率先反彈的主要原因在于，君正及時抓住了市場機遇，圍繞行業四大發展趨勢推出了幾個創新點。
接下來，君正會繼續從三個方面鞏固自身能力：
技術上，不斷提高性價比，增強AI 能力和低功耗能力，滿足泛AIoT領域越來越高的算力需求；
產品上，繼續多元化的產品策略，提高整體方案能力；
市場營銷上，鍛煉快速反應能力、海外通路能力，把握今明兩年的發力機會。
安防行業今年上半年增長基本持平，增長速度有所減緩。一方面整體經濟放緩，另一方面受生成式AI影響，大量預算轉向基礎建設鋪設，擠壓了傳統智慧城市的預算。
“安防產業是我從業快三十年見過最好的行業之一”，在二十年內都保持著大兩位數的高速增長。
安防行業也一直在持續轉型中，從模擬，到數字化，到智能化，再到AIOT，每個點都踩在趨勢上。
到現在，生成式AI出現，安防產業迎來新的機會，企業既可以從垂直角度做行業深度，也可以圍繞視覺做跨行業融合，和最傳統的企業市場相比仍然具有優勢。
AI部署將推動數字城市的建設，隨著生成式AI陸續落地各行各業，將產生越來越多的數據，到明年下半年也許會看到數據量的爆發，屆時數據存儲將至關重要。
安防走向AIoT，從數字的變化來講是邊端云，其中云的比例會越來越大，希捷在邊端云都推出了新的解決方案。
這些年，希捷一直陪伴著安防企業的轉型，思考到底該如何幫助客戶降低成本，保證數據安全，實現綠色可持續。
技術創新上，希捷最新發布了24TB 大容量硬盤，但大容量不是根本，希捷還通過HAMR技術，幫助客戶降低數據存儲成本，同時配合多磁臂技術幫助客戶提高性能。
對于AWS、Google、阿里、百度、騰訊，以及移動、電信等擁有數據中心，具有海量數據存儲需求的客戶而言，能夠節省很多錢。
產品策略上，以機械硬盤、固態硬盤和系統為三駕馬車。做系統的出發點在于，解決除互聯網公司外，傳統用戶不會用大硬盤的痛點。
簡單來說，傳統公司使用大容量硬盤，會在機箱設計、系統優化方面面臨很大挑戰。當希捷將硬盤到系統都做好時，就能和服務器存儲廠商一起降低傳統用戶使用門檻。
作為一家存儲廠商，希捷通過成熟的硬盤加密技術，將數據安全理念貫穿于硬盤研發、生產、銷售、運輸、售后到丟棄的整個生命周期。
當下，希捷在數據安全領域面對的痛點是，中國對數據安全要求更高，硬盤回收時間相對比較漫長。目前，希捷正積極參與國內數據安全標準的制定，包括可擦除技術、數據恢復等。
綠色可持續發展上，希捷這兩年重點跟客戶一起做探索，包括和客戶談硬盤回收，也包括在自己工廠踐行太陽能、用可再生資源、減少電子垃圾以及在數據中心采用液冷技術。
從公司角度來講，安防一直是希捷很重要的戰略行業伙伴，它是配合未來智慧城市發展的龍頭行業。對中國來講，它和政府密切相關，政府未來十年一定會重點投入。
大模型作為未來幾年最具影響力的新技術，大模型及與之相對應的一系列應用將對生活中的方方面面產生深刻影響。
移動安防領域相對固定安防領域，存在數據緯度多、數據實時性要求高的特征，因此大模型應用對其的影響會更快、也更明顯。
目前可以看到，在行為分析、事故識別、算法優化、坐席替代等多方面，大模型技術正在快速進入。
安博會期間，銳明技術重點展示了基于大模型，針對駕駛安全場景的全新一代職業司機安全服務產品體系—SafeGPT。
SafeGPT通過“更加智能的設備+SafeGPT引擎”，可以全面融合多種駕駛事件流、精準確認司機當前認知狀態及風險程度，刻畫司機360度圖譜，對風險分級，對司機分類，最終實現千人千面，個性化的司機駕駛行為改進。
從國內市場來說，目前最大的困難在于經濟發展恢復的速度不及預期，市場的不確定性在增強。
未來三年，技術市場的比拼主要靠創新。隨著新技術的規模應用，從硬件集成化設計、功能一體化、便捷安裝、全天候工作等方方面面將涌現出系列新的技術和對應的產品。
銳明技術目前正在商用車相關新領域開拓新賽道，如在低速自動駕駛場景做了很多探索，并取得了一定進展。
今年安博會有三大亮點：
規模大，再現行業盛況：1100參展商，15萬觀眾，展示面積接近2019年；
內容多元：6萬展品，涵蓋傳統安防、無人系統、loT以及泛安防應用等；
AI大模型、數智融合等成新看點：大模型、多模態識別、云、新能源、國產化、場景化、民用、出海、生態合作...
當下新一輪技術悄然興起，智能物聯行業釋放出巨大市場空間，現有產業秩序正經歷打破和重塑，行業發展呈現出截然相反的A面和B面。
行業A面：
在數字技術與實體經濟深度融合，數字化轉型全面提速的背景下，新型城鎮化建設深入推進，“數字中國”戰略持續實施，新基建投入力度加大，智慧城市以及行業細分市場迎來發展新機遇。
與此同時，數字化浪潮下，安防技術與AI、物聯網、大數據、云計算、5G等數字技術走向深度融合，并快速應用到各種領域和行業。
隨著行業賽道拉寬以及應用需求專業化、個性化，產業鏈上下游之間企業的合作持續增長，合作形式也呈現多元化，如聯合創新、共享市場信息、共建生態圈子、入股合作等。共同壯大著產業規模，帶來更多商業價值。
行業B面：
隨著行業邊界逐漸變得模糊，傳統競爭壁壘明顯下降，來自ICT、家電、互聯網、電氣、消防、地產等領域的以及聚焦垂直行業應用的跨界玩家增多。
在國內需求不充分和雙循環的發展背景下，市場競爭比以往任何時候都更加激烈，致使行業集中度持續加強——龍頭企業、上市公司等整體保持較好發展勢頭、中小企業發展空間進一步收窄，形成“兩超多強、強者更強”的格局。
此外，隨著信創替換范圍擴大，將給金融、電信、交通、教育、醫療等應用領域的競爭格局帶來變化，雖不會為行業秩序帶來顛覆性變化，但仍然充滿挑戰。
站在全球經濟的角度來看，今年行業的復蘇趨勢正日益顯現，主要經濟體的經濟數據均顯示出逐漸回升的跡象。在政策、市場、技術的驅動下，熵基所處的BioCV（生物識別與計算機視覺）賽道整體呈現穩健增長、穩中有進的趨勢。
數字化浪潮下，尤其隨著生成式AI、5G等前沿技術逐步與行業場景融合，將給BioCV賽道造就一片新藍海。
熵基對雷峰網表示，今年已是熵基連續13屆參加CPSE安博會，此次圍繞智慧出入口、智慧身份核驗、智慧辦公、智慧零售四大業務應用創新，集中展示了多模態BioCV技術的一系列突破性成果、豐富多元的“端、邊、云、服”產品矩陣以及面向不同行業和場景的創新應用與實踐。目前，熵基推出的BioCV LLM大語言模型3.0版已經進入試商用階段。
AI技術的重點從數據分析和處理轉向數據生成和創造，智能物聯領域有望實現從信息獲取到決策控制的新突破。為順應使用場景復雜化、用戶需求多元化趨勢，基于大語言模型及多模態計算機視覺大模型技術的智能終端研發，正成為熵基科技技術戰略的一部分。
值得注意的是，安防行業雖是很多新技術的“試驗田”，但也是一個推崇實用主義的科技應用型行業，絕大部分創新都是為滿足客戶需求，所以無論一項新技術有多火爆，只有與安防技術融合應用之后才能發揮其商業價值。
目前，大模型暫時處于商用落地的探索期，預計未來1-2年內，將迸出讓人驚喜的火花。
市場發展到現在，產業格局已基本形成，面對頭部企業越來越集中，體量越來越大的現實，中小型企業要打破僵局，需要在不同賽道上打造差異化競爭優勢。
英碼科技提出了兩個口號：“做最好用的邊緣計算設備”和“讓 AI 應用變得更簡單”。
第一個口號“做最好用的邊緣計算設備”是從英碼起家的硬件維度出發。
英碼的智能硬件設備，涉及云邊端多個維度，覆蓋高中低多個層次算力，同時實現了國產化，目標是成為國內邊緣計算硬件設備頭部。
在設備銷售過程中，英碼發現現在國產化邊緣計算的視覺應用是個麻煩事，原本很多算法都是基于英偉達訓練出來的，如今要適用于國產化的 AI芯片，開發移植過程相當復雜繁瑣，且周期長。
英碼下游做軟件開發的解決方案公司，80% 要花兩三個月才能用起來，然后還要花兩三個月進行算法優化，試錯成本非常高，導致很多長尾算法想用卻用不了。
基于此，英碼從降低算法開發移植的門檻出發，提出第二個口號“讓 AI 應用變得更簡單”。
英碼以硬件作為基礎，打造了深元AI產品體系，提供服務平臺、服務套件。具體而言，以往同一個算法面對不同芯片平臺需要重復移植、重復適配；如今，移植一次，即可適配所有英碼體系支持的硬件。
這種系統性、工具化的設計，能夠幫助下游軟件開發商加速開發周期，降低開發成本，這是英碼區別于很多純硬件公司的地方。
今年安博會最大的變化是對 AIGC 新技術應用和大模型的探討，技術上新的演變趨勢是，用AIGC前沿技術結合傳統 AI 訓練做算法模型，如在電力巡檢、交通事故檢測等負樣本數據量稀缺的領域，可以利用 AIGC生成數據源后進行分析。
想要將行業大模型應用于大安防領域，需要經歷三個步驟：第一步明確命題，即實現應用層的業務閉環；第二步打通數據，解決多部門協調的問題；第三步才是選擇合適的大模型提升精準度。
以這三個步驟進行判斷，交通是一個比較適用于大模型解決問題的領域，其要解決的問題目的性明確，如減少交通擁堵情況，并且有足夠的數據源來收集各類數據。
以終為始的看，大模型只是一個技術手段，對于客戶而言，真正解決問題的公司才是有價值的，即企業工程化落地的能力。
企業要具備工程化落地能力，以下三個方面缺一不可：一要對行業有深刻的理解；二要有足夠的技術儲備和上下游合作伙伴的儲備，能夠形成完整的解決方案；三要在特定行業有一定的基礎客戶和渠道資源。
長期來看，對于產品型公司而言，除了銷售硬件設備，還需要打造服務體系上的競爭優勢，這需要企業看得準、敢投入。
面對頭部企業越來越集中的行業現狀，中小型企業要想打破僵局，有兩個關鍵入口：
一是深入行業做聚焦，挖掘新的長尾算法，結合新技術做行業應用，如圍繞邊緣計算設計更好的方案。
二是做多模態算法、多數據的融合。如交通領域的雷視融合；如音視頻融合方案，在以往視覺解決方案基礎上，做聲音識別和語義分析。雷峰網(公眾號：雷峰網)
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