2021安防視訊監控運維市場回顧和展望
——專訪弘度科技産品總監李煥佳
摘自《中國安防》2021.12期
随着國家“十四五”規劃指出要加快數字化發展、建設數字中國等衆多引導性政策的出台，安防行業各大細分領域迎來新一輪利好。2021 年安防行業在後疫情時代整體發展速度有所恢複，據相關資料顯示， 安防行業一、二、三季度的生産規模、内銷市場、企業盈利、外銷市場等主要景氣指數都出現較大幅度提升，勞動力需求、企業投入也相應增加，安防企業對未來抱有較強信心。
在安防視訊監控運維服務領域，廣州弘度資訊科技有限公司作為一家專注于人工智能落地應用的科技型企業，是國内專業的視訊人工智能診斷産品提供商。公司以研發 AI、物聯網等新技術在視訊領域的創新應用為主，産品目标聚焦在如何使 AI 技術與業務場景更好地融合和落地；公司具備前沿技術的預研能力和落地實踐能力。團隊自主研發的有源視訊品質診斷技術、多元度錄像診斷技術、超高精度人體目辨別别等核心技術已在視訊衛士、智能運維平台、視防報警系統等核心産品應用，産品廣泛應用于公安、司法、交通、金融、教育等領域。本期《市場熱點》欄目采訪了弘度科技産品總監李煥佳，對 2021 年安防視訊監控及運維市場特點及未來發展方向進行分析和展望。
《中國安防》：多環境因素影響下， 2021 年國内安防行業的視訊監控市場呈現了哪些特點？
李煥佳： 中國安防經過四十餘年的發展得到了迅猛的擴張，逐漸發展成為一個市場規模巨大且穩定的成熟行業，單中國市場就占據着全球安防近60% 的市場佔有率。受新冠疫情、國際貿易限制等國内外環境的影響，近兩年國内經濟增長速度放緩， 國内視訊監控市場的發展也受到了波及，增長速度變緩、市場側重點也發生了一定的變化。一是市場區域和使用者的變化，視訊監控建設正由主城區、發達地區延伸至如城中村、鄉鎮、村落等基層和欠發達地區，應用行業從側重傳統的公安、司法、金融、交通等轉向教育、文博、商業住宅、醫院、環保等新興行業；二是建設側重點的變化：國内視訊監控系統建設正在從“建設- 營運”轉向“建設- 考核- 運維”，監控系統的運維比重正在逐漸加重。
整體來看，安防行業持續蓬勃發展，視訊監控市場呈現以下特點：
1.行業将繼續保持發展态勢，應用向深度和廣寬拓展
安防行業與經濟、科技、國際反恐态勢以及居民安保意識密切相關。随着行業的不斷發展，公安、交通、金融、司法等傳統安防領域應用将更加深入；教育、環保、醫療衛生、安全生産等應用領域增長速度加快， 民用領域如智能樓宇、社群、居民安防應用也在快速增長，使用者的個性化需求成為重要增長點。市場應用由一二線城市向三四線城市及農村地區延伸，由通用需求向更加細緻的需求轉變，市場逐漸擴大
視訊監控産品應用目前多集中在交通、公檢法、金融、教育、政府、商業住宅等。2021 年以“智安小區”建設為主的小區視訊監控建設項目在不斷增加，這主要與視訊監控應用領域擴充過程是從重點部門向一般部門、從公用到個人有關。視訊監控領域在普通經濟領域的應用量小，未來市場空間較大， 而傳統行業将向深度和廣寬拓展。
2.行業集中度不斷提高，技術創新成為核心因素
近幾年，安防行業技術、品牌和資本的整合更加深入，企業間的合作已經由技術、産品、資本等擴充到了品牌、管道層面，行業的集中度加速提高， 市場佔有率進一步向主流企業集中。企業間的競争逐漸轉向産品創新、性能優化、産品品質、企業品牌、企業服務等全方位的競争。
在技術更新和價格戰的壓力下，小企業将被加速淘汰。從今年平安城市、智能交通等內建項目的中标情況來看，無疑都是大企業中标居多，安防産品份額“海大”兩大巨頭市場占有率已然超過一半， 視訊監控市場的集中度将持續逐年提升，寡頭壟斷的競争格局将愈加明顯，掌握核心技術的企業将在未來産業鍊競争中更具競争力和影響力。
物聯網、雲計算、人工智能和大資料的技術與理念不斷深入安防視訊監控行業，技術變革和産品更新疊代不斷拓展和延伸安防行業的應用領域，技術創新成為企業競争的最關鍵因素。不同行業客戶的差異化、定制化需求，也促使企業不斷豐富産品線， 重視技術創新。未來的技術發展趨勢将會是高清化、智能化、多元度、超整合、低成本。
3.AI應用促進行業創新發展，跨界合作加深
随着安防行業的持續發展，商用、民用視訊監控裝置需求不斷増加，人工智能的落地應用，促使視訊監控在公安、交通、教育、銀行、小區等領域衍生出更多的軟硬體産品，應用更多轉向業務層面。視訊監控監控系統與人工智能技術的深度融合，使得其識别率、準确率及分析率得到進一步提升，視訊監控系統所産生的海量資料由此可能會衍化出更多的資訊資料。
應用領域不斷擴充、産品技術快速變革、市場規模持續放大、産業資本積極入場諸多因素在共同推動視訊監控行業的競争不斷更新，新賽道、新技術、新模式在快速成熟和疊代。智能化使得視訊監控系統的安防屬性在逐漸減弱，而物聯網屬性卻越來越強，家居安防、雲端的 AI 服務、AI 算法供應商、産品模組等新業态也在不斷湧現，給行業帶來了創新和活力。在“網際網路 +”的發展趨勢下，視訊監控裝置廠商與算法廠商、晶片廠商、第三方軟體商、綜合解決方案商等積極跨界合作，進而實作資源配置、品牌效應、資訊共享的優勢互補。
4.視訊監控系統成管理抓手，運維受重視比例加重
中國無疑是新冠疫情爆發以後防疫管理做得最到位的國家。視訊監控系統作為重要的管理手段，在基層的網格化管理發揮了重要的作用，代替人力做了很多的工作，如重點區域的隔離監控、防控管理、日常的流動人員管理等。視訊監控在刑偵破案、治安防控、社群維穩、疫情防控等方面發揮着立竿見影的效果。随着視訊監控覆寫率的提高，使用者開始更多地關注視訊圖像資訊的應用，視訊圖像品質與視訊監控系統的應用效果息息相關，是直接反應監控系統營運效果的關鍵名額之一。今年招标的視訊監控運維項目中， 部分已經開始要求用運維軟體進行運維效果的考核， 或是直接将使用者關注的系統名額進行關聯考核，如裝置線上率、完好率、視訊品質、前端裝置的巡檢次數、硬碟完好率、圖像存儲時間、可調閱率這些作為具體的考核項。某市的一個區級視訊監控運維項目就提到調取案發現場的監控攝像頭，如由于裝置故障導緻的沒有錄像，運維機關将要被扣除當期維保費用。從這個側面可以反映，使用者對視訊監控系統的穩定性和運維品質要求越來越高。
《中國安防》：請您談談現階段海量視訊監控下的運維市場情況。
李煥佳：視訊監控系統已經成為城市治安管理的重要組成部分，随着國家新基建的發展，智慧城市的不斷建設，視訊監控系統朝着高清化、智能化、規模化、密集化發展，城市安防監控規模呈指數化增長。據機構預測，到 2022 年中國的探頭總數可能會達到 6.26 億個。視訊監控逐漸形成了規模不斷擴大、裝置種類龐雜、聯網結構越來越複雜、參與維護的人員衆多、産品更新換代節奏加快、系統建設更新改造活動越來越頻繁的趨勢。
很多視訊監控系統在設計時雖然十分注重前端裝置品質，但對其營運維護卻缺乏管理，是以出現故障常常不能及時發現、及時解決，導緻系統不能正常運作甚至處于半失效狀态。目前視訊監控運維普遍存在以下問題：
2015 年，國家發展改革委員會等九部委就發文要求，重點公共區域安裝的視訊監控錄影機完好率要達到 98%，公共區域的視訊監控錄影機完好率要達到 95%。同年，公安部要求通過圖像資訊部級聯網平台的運維管理子產品對各省平安城市運維情況進行考核，聯網名額、線上率、完好率和圖像品質成為公安系統視訊監控運維情況考核的标準。國家及地方政府對視訊運維的要求在逐年提高，視訊運維保障成本也在飛速上漲。
視訊監控系統如果采用傳統的人工運維方式， 其被動運維效率低下，經常出現漏檢問題，資料統計不全、考核無法下手，無法适應城市視訊規模高速增長和相關業務應用不斷增加的管理需求，運維管理隻會越來越被動。從人力成本上漲、技術複雜性和專業性等因素綜合衡量，未來以智能化技術工具為主導的專業運維必是行業的發展方向。
《中國安防》：未來，視訊監控系統運維與AI将怎樣融合，又會給市場帶來怎樣的影響?
李煥佳：視訊診斷AI算法的深入研究，以及AI技術和大資料融合，實作智能運維(AIOPS)。
1.視訊運維的技術基石—視訊診斷AI算法
近幾年人臉識别、目辨別别等視覺分析類算法發展迅速，但專門應用于運維場景的算法沒有受到太多的關注。業内視訊診斷産品，在算法層面沒有突破性發展，哪怕是最優秀的選手，識别率最高隻能達到 90%-95%。這個準确率對于小規模應用勉強可以接受，但是一旦裝置數量超過萬路的項目， 誤報數量也是非常驚人的，需要投入大量人力進行複核過程，無法實作自動化、智能化運維。
目前發展比較成熟可以大規模應用的人臉識别、目辨別别算法，之是以發展如此迅速，主要原因是：
（1）此類算法需要的模型訓練生産資料非常容易獲得；
（2）AI 基礎層供應端的産業配套齊全，包括一站式資料治理平台、計算硬體平台、AI 軟體開發平台；
（3）完整的産業鍊供給，使得需要該類技術的企業隻需要投入較少資金即可采購到高品質的解決方案進行內建。
而視訊診斷的 AI 分析算法，并不具備人臉識别場景那麼好的發展條件。要想生産出高品質的産品， 那麼在算法定義、資料收集、模型訓練、準确率評估幾個方面都存在更高的門檻。
(1)算法定義：視訊監控的圖像異常情況非常繁多，類型界定模糊，無法統一量化标準，是以大多數圖象場景需要多種算法組合，對單種圖像異常類型仍需要定義大量的模型才能适應不同場景;
(2)資料收集：異常故障多為偶發事件，資料量非常少，并且無法模拟，無法批量生産訓練資料，需要具有大量項目基礎資料積累才能形成孵化産品，建立可持續采集、持續釋出的應用模式才能具備持續優化産品的能力;
(3)模型訓練：異常故障資料多集中在常見故障，異常的圖像樣本個體差異非常大，傳統的模型訓練方式和成效，隻能滿足一些基本的功能，精度可達到90%以上。如果沒有應對不常見視訊品質問題和圖像個體差異的措施，系統功能和準确率會出現嚴重偏科的情況。
(4)準确率評估：異常故障界定必然會受到主觀判斷差異的影響，1千個使用者心中就有1千套衡量标準，一套标準隻能趨近大多數場景的期望，标準算法隻能無限趨近大部分使用者的期望，無法滿足所有使用者場景的需求。是以視訊診斷系統就需要配套技術手段應對這些沖突沖突，才能有效提升實戰應用的準确率。
視訊診斷系統要提升準确率和适應性，除了要解決标準化AI算法持續優化問題，還需要關注産品傳遞過程中，算法定義、資料收集、模型訓練、準确率評估4個環節如何做到自動化、智能化，将自主學習的理念融入到産品使用過程中。
視訊診斷技術的準确率和适應能力是實作智能化運維的基石，弘度科技通過多年研究設計的有源視訊品質診斷技術（Active-VQD）為打造智能化的視訊運維體系提供可靠的資料來源。全新自主研發的有源主動學習架構重新定義視訊圖像品質評估系統，對實時和錄像畫面中存在的品質問題進行智能分析、判斷和告警，允許針對單個錄影機設定分析模型，實作“千機千面”，降低因為錄影機工作環境不同或使用者的主觀判斷差異所緻的誤報、漏報，與同類産品相比可大大提升産品的準确性和适應能力，診斷準确率高達99%。
2.未來視訊運維産品的價值增長點—AI技術和大資料的融合實作智能運維(AIOPS)
城市級的視訊監控系統規模越來越大，視訊聯網的組網結構環節越來越多且複雜，一個請求的可能路徑以笛卡爾乘積方式增加，一個節點異常往往會引起網絡上多個資産告警。使用者側出現各種視訊無法調用或者品質下降的現象，很有可能是多個環節異常造成的。這給故障發現、故障定位、故障應急處理帶來巨大的挑戰。針對這種情況，把人工智能引入到自動化巡檢診斷過程，以及通過人工智能進行故障定位提高運維效率，縮短故障恢複時間。
現階段的視訊運維工具主要是發現單個視訊裝置的故障，但無法精準地定位故障原因及業務影響分析，例如某個視訊點位無錄像，可能原因有硬碟故障、無硬碟、未配置錄像計劃、裝置關機、網絡中斷等。近年來，各種網絡監測、物聯網監測裝置都已上線為智慧城市保駕護航，雖然可以實時監測前端裝置工作狀态，使運維更加便捷，但遠遠達不到故障精準定位的嚴格要求。
清華大學裴丹教授總結說“智能運維落地的核心挑戰是：從工業界的角度，我們有資料、有應用， 但是缺乏一些算法和經驗；從學術界的角度，我們有不少理論算法，但是缺乏實際的資料以支援科學研究，也不熟悉運維的場景。基于這個思路，我們通過收集大量的視訊監控系統運作資料，不斷地研究越來越多運維場景和人工智能之間的結合點。
視訊監控智能運維場景有十幾種，由于篇幅所限，本次主要從根本原因上對運維場景進行分析。在大型視訊監控系統中，完成一次視訊點播服務需要經曆多個産品、多個節點、多個程序，會調用多個接口。一旦視訊點播鍊路上某個節點異常，會導緻上遊所有節點表現異常，此時監控系統上會表現為多個産品同時告警。理想狀态下故障點及之前的節點堵塞，故障點之後的節點沒有請求，此時隻需将點播路徑上的負載及情況可視化就能夠快速定位問題。不過實際情況是一個接口往往被很多使用者使用，一個節點上一般提供多個接口服務，流媒體伺服器等分流裝置後有多個同類型節點，這些因素構成了一個複雜的 IT 服務網絡。在複雜網絡下，視訊
品質下降，很難在監控系統上引起明顯特征。這種場景适合應用人工智能，人工智能系統能夠很好的捕捉這個特征，在故障發生且還沒有引起大規模業務堵塞的時候通知處置系統采取動作。這不僅降低了運維人員應急處置壓力，更為重要的是提升了系統連續性。基于運維知識圖譜選取資料，訓練模型可以有效降低模型訓練時的資料範圍，去除服務網絡上無關資料幹擾，使模型訓練更快速準确。在訓練根本原因分析模型時，主要是找出異常發生位置與路徑上各種監控名額的關系。
未來，通過 AI 和大資料技術的快速融合，通過全局搜尋、關聯分析、機器學習、資料模組化等，視訊運維的故障精準定位應可自動分析各種故障因素進行排查并最終确定故障原因且可自動給出維護的指導意見來輔助運維，視訊運維工具終将成為易用工具。
從政府公開的相關規劃可知，在“十四五” 期間政府對于公共安全投入的大方向保持不變，平安中國依然是主要的建設方向之一。2021 年作為“十四五”的開篇之年，新基建、智慧城市建設等相關政策助推人工智能、雲計算、大資料、5G 等前沿技術在安防行業得到進一步的應用，新技術 + 新場景将成為國内視訊監控市場的新增長點，同時雪亮工程、智安小區、城鎮老舊小區改造等項目也将帶來一定的增量市場。同樣地，視訊監控運維市場也将随之水漲船高。
弘度科技作為專業第三方運維産品服務提供商将攜手企業夥伴共同打造視訊監控運維服務新生态， 更好地服務各行各業客戶。2022 年安防視訊監控運維市場将是機遇與挑戰并存的一年，前景廣闊、未來可期！