智能安防的概念(安防概念股票)

2019年的安防行业总产值超过了7300亿，增长率达到16%以上。相比前几年超过20%爆发式的增长率，16%的增长率说明了安防行业进入到了一个平稳增长的阶段。

二是集成：解决在各个安防系统之间“避免信息孤岛、能实现统一部署、集中管理”等难题。最终帮助用户达到提高管理效率、降低人力成本。

模拟监控阶段（1979—1983）

（三）民用市场成为新的增量市场

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没有以上的宣传语，你都不好意思说自己是个AI安防公司。

近5日资金流向一览见下表：

在不方便开门的时候，可以通过临时密码发送给需要进门的人，一段时间内密码会自动失效等安全措施。

（三）安防行业产业链

国家其实已经指明了方向，提出了立体化、信息化社会治安防控体系建设。现在要求厂商要拥有一整套完整的安防体系，而不是单个摄像头，单个算法服务器，单个业务软件。

嫦娥五号上升器样品转移 嫦娥五号图片

「自主研发」「竞赛算法第一名」「多模态AI解析能力」「软硬件一体机产品」「面向垂直场景的解决方案」……

首先，安防领域是个很碎片化的行业，玩家很多。AI+安防产业链与传统安防差异最大的地方在于，上下游关系并非泾渭分明，安防厂商、AI公司、云服务厂商都可通过集成商渠道或直客模式向客户提供产品与服务，部分集成商也可直接提供部分硬件产品和软件技术，各角色相互之间存在合作加潜在竞争的关系，生态比较开放。

从国家政策层面来看，叫立体化、信息化社会治安防控体系，信息化这个词在别的行业都不怎么提了，但安防行业现在还在做，证明它真的是现在才刚开始。用一个不太恰当的比喻，安防行业现在正属于小米才创业的时期，雷军刚刚把第一台小米手机点亮，所有人现在都摩拳擦掌，机会来了。

医药上市企业(yy上市公司)

在华为的基础设施之上，就存在第二层级的公司就像互联网中的软件公司，可以在它的生态中开展业务。

　　立昂技术：立昂技术成立于1996年，是一家以信息与通信技术为核心的高新技术企业，主营业务包含数字城市系统服务、IDC数据中心及云计算服务、电信运营商增值服务和通信网络技术服务4大模块。公司业务深耕于信息与通信领域26年，秉承技术创新和勤奋务实的理念，致力于探索信息技术与应用场景融合的解决方案。

智能锁安防应用

不仅如此，以人脸识别为例，该技术可广泛应用于公安、零售、教育、金融、医疗等行业；而在新兴的场景，如智慧景区，完成物品遗留检测、客流统计以及智能巡检、对客流量统计以及人流密度检测等方面均可实现较为成熟的应用。

一直以来，我国的安防监控市场主要集中在行业应用，随着人们生活条件的 提高、安全防范意识的加强，居民家庭对于安防问题越来越重视，照看老人 儿童、防火、防盗、防漏电等已经成为现代家庭的迫切需求。此外，互联网 与安防行业的结合，在技术层面上也帮助了传统安防企业打开民用安防市 场，使得家庭安防系统可以将智能锁，智能摄像头，红外入侵探测器，声光 报警器等设备组成一个安防监控网络，并与用户手机相连。通过手机 APP 随时查看家中情况，已成为许多人管理家庭的手段之一。根据太平洋安防网 的数据，目前中国民用安防占整体安防市场约 11%，相对于美国 50%的民用安防普及率，我国安防产品的家庭只占很小一部分，未来安防产业市场在 民用领域还有很大的上升空间。按照中国一共有接近 3 亿个家庭计算，如 果有五分之一的家庭购买安防产品系统，预期购买总量将达 6000 万套，按 每套 1000 元的标准计算，预计总市场规模将达 600 亿元。

但有了智能灯光控制系统后，离家前只用说一句“我上班了”，所有的灯就会全部关闭。另外，你无需特意回来检查灯是不是没关，因为在手机上就可以远程视频看到灯的开闭状况。如果真的没有关也不用着急，不管你在地球的哪个角落，都能通过视频语音远程关掉。

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二是从边缘计算角度，如华为EC-IoT 智慧路口解决方案采用PLC-IoT(电力线通信物联网)和EC-IoT(边缘计算物联网)两大创新技术，打造路口信息化平台，支撑信号控制、电警监控、信息采集等多个系统协同工作和信息共享。

出证周期：

该股为智慧安防概念热股，当日智慧安防概念上涨0.81%。

回家场景

电科智能从2018年开始在上海进行智慧路口的专项场景应用系统建设，先后在青浦、嘉定、闵行、宝山、崇明等区开展了智慧路口试点示范工程。

如果这时候已经是红海了，那么一定没必要，这其中一定还是有利可图的。

AI 芯片的目标在于“训练”和“推断”。其中云端聚集训练和推断双重功能，通用 GPU，特别是 NVIDIA 系列 GPU 芯片方案是目前 AI 训练领域应用最 广泛的平台。GPU 芯片擅长并发计算，适合图形运算，上市快，通用性强， 但存在成本、效率、功耗三方面的瓶颈。半定制化 FPGA 芯片在中心推理 及数据中心也有较多应用，FPGA 允许用户通过硬件编程定义逻辑，其前期 启动成本低，通过再编程特性提供了灵活性，但这种优势是以更高总成本、 功耗以及牺牲性能为代价。面向云端 AI 应用，越来越多的公司开始尝试设 计专用芯片（ASIC 芯片）以达到更高的效率，其中最著名的例子是 Google TPU，由于使用了专用架构，TPU 实现了比同时期 CPU 和 GPU 更高的效 率。国内的很多初创公司，如寒武纪及比特大陆，也往往从门槛较低的专用 芯片入手。安防是 ASIC 芯片的主要应用场景，ASIC 芯片是一种专向设计 的集成电路，无论功耗、可靠性还是体积、成本均远低于 GPU，业界普遍 认为将会成为未来人工智能领域的核心。随着人工智能应用生态的爆发，越 来越多的 AI 应用开始在前端设备上开发和部署。像海康、大华、宇视、苏 州科达、格灵深瞳、商汤科技等大部分公司的前端智能产品在 2016 年正式 推出。较为通用的应用为将智能识别类算法直接固化为 IP，嵌入到视频监 控 SOC 芯片中（全定制芯片），优点是量产后功耗、价格等都极具优势，但 功能拓展性有限。