來源：慧聰物聯資訊時間：2021-07-03 09:46
據IDC近期數據顯示，2020年全球物聯網支出已達到6904.7億美元，預測到2025年全球物聯網市場將達到1.1萬億美元。在物聯網產業發展如火如荼的節點上，此前各大巨頭紛紛加碼、轉型入局，AIOT技術有望帶領下一波產業崛起。
縱覽物聯網產業鏈，包含感知層、平臺層、通信層、應用層，各大應用場景錯綜復雜，各層市場的高度碎片化是一道橫在設備廠商面前的難關。而物聯網產業鏈應用層的AI安防產業的碎片化更是老生常談的話題，是AI安防落地過程中亟需跨越的一道鴻溝。
過去兩年，我們常常聽到這樣一句話：AI安防的邊界，正在變得模糊，泛安防時代正在打開一個市場格局…… 泛安防時代下隨之而來的是各大應用場景的延伸，用戶需求與產品定制化的多樣化也層出不窮，從滿足用戶碎片化需求的響應開發到快速交付較為耗時耗力。AI安防碎片化的內卷程度幾何？從碎片化里我們能看到哪些機會？本文圍繞這2個問題做淺析。
AI安防碎片化的幾處呈現
此前一位業內人士曾說到：“安防本碎片，因而有賴于具體場景?！蹦敲捶催^來看，正因為安防的碎片化本質，在各大場景的落地上進而呈現出場景的碎片化。
從項目類型過來看，安防行業既存在To G的集中型城市項目，又存在散落在各行業的非標準化需求的小型項目，可見碎片化局面形成已久。具有長尾效應的碎片化市場強調“個性化”、“客戶需求”，若將這些細小的市場疊加起來，需求量前景相對客觀。
場景碎片化。安防行業作為AI較為快速落地的場景之一，借勢AI之力在智慧城市、智能家居、智能交通等各大應用場景落地，但不同場景下的需求和側重點不盡相同，碎片化導致單點應用增多，對數據綜合治理、信息系統架構等造成一定難度。
多場景需求造成安防應用“長尾效應”，主要以圖像識別技術展開，大到城市級智慧社區構建，小到樓宇監控，應用場景復雜系數“極差”較大。
需求碎片化。即同場景下需求不同的個性化需求，具體來說例如視頻偵查中簡單的稽查布控：對布控的順序、布控的邏輯要求不一樣，從人臉、車牌、字符入手等不同……
從需求本身來看，各層級需求呈現高度“非標準化”安防項目整體研發和執行周期長、產品和服務方案的復用率幾乎為零，單個項目成本高。從而相對較難把控，難以做到標準化和模式的無限復制。
當前業內廠商普遍都比較期待AI安防項目標準化的盡快到來，標準建設將在一定程度解決碎片化的痛點，讓項目的交付變得更便于執行。
碎片化痛點背后的機會
撿豆子、撿芝麻的碎片化生意就沒有發展前景嗎？恰恰相反。碎片化的市場往往泛而細，在每個細分行業深耕者，則種瓜得瓜，種豆得豆。
“碎片化的部分，短期對垂直廠商來說是入門的壁壘。但做久了，就是我們的護城河。這也是為什么其他廠商難以進入的原因。”這是此前一位業內人士接受媒體采訪時的見解。
可以見得，安防碎片化的背后是機會。如何理解？安防產業經過數十年的發展，已經有多家巨頭企業在碎片化中走出一條路。
集中型安防市場幾乎被幾家傳統巨頭所“壟斷”，市場呈現兩超多強的局面，市場份額也向龍頭企業集中。
面對市場的寡頭局勢，各大派系爭斗激烈：華為、百度、阿里等巨頭涌入這條賽道，且依圖、云從等人工智能獨角獸也不斷延伸該領域。華為自身在人工智能方面的迅速發展及在大數據、云、5G等方面的深厚技術積淀，推出了多款智能安防系列產品，各廠商之間的競爭愈演愈烈。
巨頭企業的資本、品牌、渠道等都略勝一籌，中小企業的市場份額被不斷擠壓。隨著物聯網的萬物互聯概念鋪開，海量視頻數據在物聯網產業鏈的重要性不言而喻，AI安防雖然呈現部分碎片化格局，但不僅是頭部ICT企業爭奪規模和增量的必爭之地，更是眾多深諳行業發展之道和場景之需的中小型的機遇，仍然有很多細分場景值得深耕。
AI安防應用需求的碎片化，使得各方參與者都獲得了巨大的機會，除了深耕G端的傳統龍頭廠商，對B端客戶有深入理解的應用軟件開發商和行業解決方案提供商，在C端生態布局完善的互聯網企業以及提供AI算法、算力、芯片等AI基礎設施的新興科技公司，都具備較大競爭優勢來分一杯羹。
碎片化市場難“啃”，發力技術、方案等靜心深耕才能“啃”得透。外部市場巨變與市場需求的多樣化，倒逼各大廠商在技術、品側加速研發創新和服務模式的更迭，也在悄然影響著安防的產業結構。
當下AI安防產業鏈分布有上游的AI芯片等零組件企業、中游的安防軟硬件廠商和云服務廠商、下游的安防集成商等，沒有任何一家企業能夠獨立地打造出完整的產業鏈，多元化、開放化，打通生態才能打破碎片化的現狀。
總結：打破碎片化數據孤島
此前業內人士表示，碎片化是傳統安防的遺留問題，進入新的AI安防時代，碎片化已經是一個偽命題。打通系統、軟硬件，攻破數據孤島共享大數據的價值，以大數據來賦能場景應用是業內廠家值得發力的方向。
AI安防產業的發展道路中，驅動與制約因素同時存在，碎片化與機遇也同時存在，仍然有不少摒棄雜念、躬身入局的企業在繼續前行。掌握深度學習核心技術，且具備AI算法持續優化迭代能力的企業，將在未來市場中占據大多市場的主導位置。
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