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“今年安博会已经恢复到了2019年巅峰时期的人流量。”
这是今年众多与会者参加CPSE安博会的共同感受。
这种共同的感受，既有大家对经济复苏的期待，也源于今年深圳安博会的两大变化：
一是定调为“数字城市峰会”，安防的概念被前所未有的弱化，取而代之的是安防将和数字城市建设融合越来越紧密的信号；
二是大模型、生成式AI等热门技术，新的技术到底如何与安防产业相结合，最终赋能数字城市，各家都进行了新的探索，同时也带着新的疑惑。
三年疫情就像湍流的河道中一块不近情理的石头，曾为安防产业带来一段难言的疼痛，但其难以阻挡行业发展的主流，更无法阻挡一切代表着探索与创新的支流。
这届安博会最大的看点，就是看各厂商如何根据各细分领域的业务逻辑，抓住行业痛点，推出创新的产品和解决方案。
其中，人工智能技术在小场景下的落地应用最值得关注，因为这很可能打开一个细分领域的蓝海市场。
在后疫情时代，由于视频数据的大量积累、系统成本的不断降低，安防行业已从满足过去相对单一的安全防范需求，转变到结合各领域的业务逻辑，将AI技术渗透到各场景、各细分行业中。
宇视此次以“渠道第一平面”为战略方针，划分了智能家居、智慧办公、综合安防三大展区。
智慧办公主打让办公协同更高效的理念，产品包括智慧会议、企业存储NAS、VR数字营销以及数字孪生、门禁系统等产品；智能家居围绕家庭场景，打造“光、储、充”全屋绿电生态；综合安防为泛园区提供一站式解决方案。
大模型的爆火，对智能物联行业意义重大，可以让 AI 长尾算法开发得更快、研发费用更低，同时实现算法精度更优。
目前，智能物联行业使用大模型技术，已经落地了不少长尾算法，端侧受限于算力和成本，进度上稍慢于云端和边缘端。
但需要注意的是，大模型虽加速了技术迭代和产品落地，但行业客户关注的不是技术先进性本身，而更关心技术能解决什么痛点问题，能带来多大商业价值。
对于企业而言，需要更多围绕场景、问题、产品和解决方案和客户沟通，这也是为什么大模型技术在这个行业看上去没那么“热闹”的原因。
大模型想要赋能智能物联，还面临许多困境，一方面缺乏算力，当前算力采购或租赁成本太高；另一方面，ViT 等大模型技术本身还有很多不尽如人意的地方，需要不断改进。
推理侧，现有的边端芯片往往不支持 transformer，或支持的不太好，没法通过升级软件落地大模型，而需要新一代的边端芯片落地。再加上智能物联本身是硬件碎片化行业，新一代边端芯片进入各种形态的 AI 硬件，也需要较长的落地周期。
宇视曾给行业留下“精工品质”、“架构领先”、“价格贵”的印象，过去三年，宇视以渠道作为第一平面，打造产品和解决方案，要在行业里做“更专业、更超值”的厂商。
在市场下行阶段，开拓新赛道，需要有一定的战略定力，深入研究新赛道的痛点，才能做出消费者认可的产品和方案。
近几年来，受贸易摩擦、疫情防控等外部因素的影响，安防行业的项目建设、产品推广、技术交流等各项商业活动日渐趋缓。随着2023年CPSE安博会的成功举办，全球共1100多家优秀安防企业参与其中，行业再度活跃了起来。
尽管如此，也应看到由于财政收紧、项目机会减少的状况尚未有效缓解，整个行业仍处于“艰难”模式，行业也变得更加务实。这预示着新一轮行业洗牌即将来临，企业到了依靠技术立身、拼硬实力的时候，而以往只靠客户关系、没有核心竞争力的企业将会出局。
面对这轮洗牌，高新兴给出的答案是坚持技术创新，围绕客户需求创造价值。在本次安博会中，高新兴以“融科技之力·应时代之需”为主题，携70多款产品和解决方案参会，展现了公共安全实战的最先进技术与应用，充分体现了产品和技术的核心竞争力，以及为客户创造更高价值的能力。
首先，以技术为本。围绕客户实际需求，加大技术研发创新，并注重技术研发的协同性，促进产学研用的深度融合，助力推动整个产业的技术创新能力。同时，加强与国内主流国产化厂商合作，打造更具有市场竞争力的公共安全实战产品。例如在本次安博会中，高新兴重点展出了端到端国产化解决方案，包括智慧执法、智慧监管、执法视音频等产品和解决方案，实现了“云+端”全面国产化。
其次，加强与客户的业务交流和需求挖掘，助力产品创新和推广。例如，结合客户的实战需求，高新兴全新推出了基于AR无人机的立体防控云防系统，在原来高点监控的基础上，加入无人机的视角，实现了全方位、全景式的监控覆盖，能呈现监控范围内的建筑物、人、车、突发事件、警力等细节信息，目前广泛应用在景区、园区、重大安保活动等落地项目，为用户创造了更高的应用价值。
再者，深层次挖掘数据价值。随着视频云项目的建设和应用，业务数据量也越来越丰富，如何挖掘现有海量数据的价值，也是客户较为普遍的诉求。高新兴通过高效的数据治理手段，构建视频图像与多维数据相融合的信息资源库，利用大数据分析、数据挖掘等技术，分析各维度数据之间隐藏的关联关系，形成基于视图数据和公安大数据的融合应用技战法，提供贴近实战的综合研判和分析决策模型。
中国安防行业经过数十年的发展，目前可以说已领先于全球。随着国内行业红利见顶，利用国内“技术+经验”的优势谋求走向海外是自然而然发生的事情。车联网和公安信息化是高新兴长期看好的两个赛道，目前车联网领域的出海动作较多，公安信息化领域仍处于探讨的阶段，后续规划将与合作伙伴一起在重点区域打造应用样板点，再逐步大范围推广。
通过本次安博会，还可以看到国内外技术的一些新趋势，例如ChatGPT、大模型等相关技术的研发与应用，整个行业都在积极探索如何将这些新技术与行业产品和解决方案相结合。大模型属于通用模型，需要较大算力支持，对企业来说这是一项不可忽视的成本。而对于大模型在专业细分领域的应用，各企业仍处于探索阶段，目前主要是对话、推荐、广告等方面的应用。
高新兴在探索大模型与公安信息化领域相结合的过程中，有两个主要动作：
其一，探索使用大模型，推进其在开发、产品、业务等过程的应用，目前已在提升人效，加快开发效率等方面取得了一定的效果。
其二，提前算力布局，结合行业特点进行规划和试点。例如，针对智慧监管场景，可以对审讯场景的谈话进行自动识别、语义分析，帮助警察判断人员性格特点，进行相应的心理测评。还有，可以通过对办案过程中的海量文书进行分析，获得通用性的智能化分析结果。高新兴将持续跟进大模型技术的应用，并探索大模型在安防行业的商业前景，适时谨慎地进行算力方面的投入。
目前，安防行业在大模型的投入和产出方面尚未见到明显的成效，但我相信，经过四五年后，行业内必定会涌现出一些真正有价值的落地成果。
从今年的安博会来看，芯片行业有四大趋势：
其一，多目摄像机的趋势是确定性的，行业刚刚走过白牌爆发阶段，马上是品牌爆发，然后是海外爆发，三步刚走完第一步。
从去年开始兴起后，多目摄像机今年迎来井喷式爆发，君正得益于T40 芯片，在多摄领域拿下了较高市占率。
其二，黑光成像和AI-ISP一定是未来行业的核心点。
君正今年新推出T41的黑光技术和AI-ISP技术，黑光全彩视觉可以在黑暗环境中不需要补光，即能呈现彩色画面，看清运动细节。
其三，低功耗结合AOV（常录像功能），纯电池低功耗产品有望成为市场的一个主流形态。
虽然大家一直都在谈低功耗，但实际低功耗在市场的绝对数量占比还没有那么多，市场上更多还是非电池款的普通常规摄像机。
此前君正做了纯电池低功耗门铃，虽然使用过程中不需要电源线，但充电过程仍然存在电源线。君正最终想给行业输出的是“真无线”产品，低功耗结合AOV功能，不仅能实现纯电池产品持续录像，而且是通往“真无线”目标的第一步。
其四，视觉+智能显控的一体化产品， 可能会快速兴起。
基于此，君正结合屏显和定位极致长尾需求的T23芯片，今年推出了一套极具性价比的视频锁方案，其目的是能为进入泛AIoT场景找到一个切口。
目前，君正智能视频事业部已经慢慢的超出纯粹安防概念，不局限于消费类和行业类两个核心安防市场，而是以视觉和 AI 为核心，希望能扩展到更大的泛AIoT领域，做AIoT全套配套芯片，目前君正在视觉成像、屏显、解码，以及差异化的摄影如运动DV、车载视觉、工业医疗视觉、笔记本的AI-ISP等都已有布局。
今年，安防行业整体持平，部分细分市场持续下滑，但君正视频视觉业务同比、环比都已恢复增长，且这几个月芯片出货量达到历史新高，甚至高于严重缺货的2021年，君正及合作伙伴都比今年年初更加乐观。
逆势下率先反弹的主要原因在于，君正及时抓住了市场机遇，围绕行业四大发展趋势推出了几个创新点。
接下来，君正会继续从三个方面巩固自身能力：
技术上，不断提高性价比，增强AI 能力和低功耗能力，满足泛AIoT领域越来越高的算力需求；
产品上，继续多元化的产品策略，提高整体方案能力；
市场营销上，锻炼快速反应能力、海外通路能力，把握今明两年的发力机会。
安防行业今年上半年增长基本持平，增长速度有所减缓。一方面整体经济放缓，另一方面受生成式AI影响，大量预算转向基础建设铺设，挤压了传统智慧城市的预算。
“安防产业是我从业快三十年见过最好的行业之一”，在二十年内都保持着大两位数的高速增长。
安防行业也一直在持续转型中，从模拟，到数字化，到智能化，再到AIOT，每个点都踩在趋势上。
到现在，生成式AI出现，安防产业迎来新的机会，企业既可以从垂直角度做行业深度，也可以围绕视觉做跨行业融合，和最传统的企业市场相比仍然具有优势。
AI部署将推动数字城市的建设，随着生成式AI陆续落地各行各业，将产生越来越多的数据，到明年下半年也许会看到数据量的爆发，届时数据存储将至关重要。
安防走向AIoT，从数字的变化来讲是边端云，其中云的比例会越来越大，希捷在边端云都推出了新的解决方案。
这些年，希捷一直陪伴着安防企业的转型，思考到底该如何帮助客户降低成本，保证数据安全，实现绿色可持续。
技术创新上，希捷最新发布了24TB 大容量硬盘，但大容量不是根本，希捷还通过HAMR技术，帮助客户降低数据存储成本，同时配合多磁臂技术帮助客户提高性能。
对于AWS、Google、阿里、百度、腾讯，以及移动、电信等拥有数据中心，具有海量数据存储需求的客户而言，能够节省很多钱。
产品策略上，以机械硬盘、固态硬盘和系统为三驾马车。做系统的出发点在于，解决除互联网公司外，传统用户不会用大硬盘的痛点。
简单来说，传统公司使用大容量硬盘，会在机箱设计、系统优化方面面临很大挑战。当希捷将硬盘到系统都做好时，就能和服务器存储厂商一起降低传统用户使用门槛。
作为一家存储厂商，希捷通过成熟的硬盘加密技术，将数据安全理念贯穿于硬盘研发、生产、销售、运输、售后到丢弃的整个生命周期。
当下，希捷在数据安全领域面对的痛点是，中国对数据安全要求更高，硬盘回收时间相对比较漫长。目前，希捷正积极参与国内数据安全标准的制定，包括可擦除技术、数据恢复等。
绿色可持续发展上，希捷这两年重点跟客户一起做探索，包括和客户谈硬盘回收，也包括在自己工厂践行太阳能、用可再生资源、减少电子垃圾以及在数据中心采用液冷技术。
从公司角度来讲，安防一直是希捷很重要的战略行业伙伴，它是配合未来智慧城市发展的龙头行业。对中国来讲，它和政府密切相关，政府未来十年一定会重点投入。
大模型作为未来几年最具影响力的新技术，大模型及与之相对应的一系列应用将对生活中的方方面面产生深刻影响。
移动安防领域相对固定安防领域，存在数据纬度多、数据实时性要求高的特征，因此大模型应用对其的影响会更快、也更明显。
目前可以看到，在行为分析、事故识别、算法优化、坐席替代等多方面，大模型技术正在快速进入。
安博会期间，锐明技术重点展示了基于大模型，针对驾驶安全场景的全新一代职业司机安全服务产品体系—SafeGPT。
SafeGPT通过“更加智能的设备+SafeGPT引擎”，可以全面融合多种驾驶事件流、精准确认司机当前认知状态及风险程度，刻画司机360度图谱，对风险分级，对司机分类，最终实现千人千面，个性化的司机驾驶行为改进。
从国内市场来说，目前最大的困难在于经济发展恢复的速度不及预期，市场的不确定性在增强。
未来三年，技术市场的比拼主要靠创新。随着新技术的规模应用，从硬件集成化设计、功能一体化、便捷安装、全天候工作等方方面面将涌现出系列新的技术和对应的产品。
锐明技术目前正在商用车相关新领域开拓新赛道，如在低速自动驾驶场景做了很多探索，并取得了一定进展。
今年安博会有三大亮点：
规模大，再现行业盛况：1100参展商，15万观众，展示面积接近2019年；
内容多元：6万展品，涵盖传统安防、无人系统、loT以及泛安防应用等；
AI大模型、数智融合等成新看点：大模型、多模态识别、云、新能源、国产化、场景化、民用、出海、生态合作...
当下新一轮技术悄然兴起，智能物联行业释放出巨大市场空间，现有产业秩序正经历打破和重塑，行业发展呈现出截然相反的A面和B面。
行业A面：
在数字技术与实体经济深度融合，数字化转型全面提速的背景下，新型城镇化建设深入推进，“数字中国”战略持续实施，新基建投入力度加大，智慧城市以及行业细分市场迎来发展新机遇。
与此同时，数字化浪潮下，安防技术与AI、物联网、大数据、云计算、5G等数字技术走向深度融合，并快速应用到各种领域和行业。
随着行业赛道拉宽以及应用需求专业化、个性化，产业链上下游之间企业的合作持续增长，合作形式也呈现多元化，如联合创新、共享市场信息、共建生态圈子、入股合作等。共同壮大着产业规模，带来更多商业价值。
行业B面：
随着行业边界逐渐变得模糊，传统竞争壁垒明显下降，来自ICT、家电、互联网、电气、消防、地产等领域的以及聚焦垂直行业应用的跨界玩家增多。
在国内需求不充分和双循环的发展背景下，市场竞争比以往任何时候都更加激烈，致使行业集中度持续加强——龙头企业、上市公司等整体保持较好发展势头、中小企业发展空间进一步收窄，形成“两超多强、强者更强”的格局。
此外，随着信创替换范围扩大，将给金融、电信、交通、教育、医疗等应用领域的竞争格局带来变化，虽不会为行业秩序带来颠覆性变化，但仍然充满挑战。
站在全球经济的角度来看，今年行业的复苏趋势正日益显现，主要经济体的经济数据均显示出逐渐回升的迹象。在政策、市场、技术的驱动下，熵基所处的BioCV（生物识别与计算机视觉）赛道整体呈现稳健增长、稳中有进的趋势。
数字化浪潮下，尤其随着生成式AI、5G等前沿技术逐步与行业场景融合，将给BioCV赛道造就一片新蓝海。
熵基对雷峰网表示，今年已是熵基连续13届参加CPSE安博会，此次围绕智慧出入口、智慧身份核验、智慧办公、智慧零售四大业务应用创新，集中展示了多模态BioCV技术的一系列突破性成果、丰富多元的“端、边、云、服”产品矩阵以及面向不同行业和场景的创新应用与实践。目前，熵基推出的BioCV LLM大语言模型3.0版已经进入试商用阶段。
AI技术的重点从数据分析和处理转向数据生成和创造，智能物联领域有望实现从信息获取到决策控制的新突破。为顺应使用场景复杂化、用户需求多元化趋势，基于大语言模型及多模态计算机视觉大模型技术的智能终端研发，正成为熵基科技技术战略的一部分。
值得注意的是，安防行业虽是很多新技术的“试验田”，但也是一个推崇实用主义的科技应用型行业，绝大部分创新都是为满足客户需求，所以无论一项新技术有多火爆，只有与安防技术融合应用之后才能发挥其商业价值。
目前，大模型暂时处于商用落地的探索期，预计未来1-2年内，将迸出让人惊喜的火花。
市场发展到现在，产业格局已基本形成，面对头部企业越来越集中，体量越来越大的现实，中小型企业要打破僵局，需要在不同赛道上打造差异化竞争优势。
英码科技提出了两个口号：“做最好用的边缘计算设备”和“让 AI 应用变得更简单”。
第一个口号“做最好用的边缘计算设备”是从英码起家的硬件维度出发。
英码的智能硬件设备，涉及云边端多个维度，覆盖高中低多个层次算力，同时实现了国产化，目标是成为国内边缘计算硬件设备头部。
在设备销售过程中，英码发现现在国产化边缘计算的视觉应用是个麻烦事，原本很多算法都是基于英伟达训练出来的，如今要适用于国产化的 AI芯片，开发移植过程相当复杂繁琐，且周期长。
英码下游做软件开发的解决方案公司，80% 要花两三个月才能用起来，然后还要花两三个月进行算法优化，试错成本非常高，导致很多长尾算法想用却用不了。
基于此，英码从降低算法开发移植的门槛出发，提出第二个口号“让 AI 应用变得更简单”。
英码以硬件作为基础，打造了深元AI产品体系，提供服务平台、服务套件。具体而言，以往同一个算法面对不同芯片平台需要重复移植、重复适配；如今，移植一次，即可适配所有英码体系支持的硬件。
这种系统性、工具化的设计，能够帮助下游软件开发商加速开发周期，降低开发成本，这是英码区别于很多纯硬件公司的地方。
今年安博会最大的变化是对 AIGC 新技术应用和大模型的探讨，技术上新的演变趋势是，用AIGC前沿技术结合传统 AI 训练做算法模型，如在电力巡检、交通事故检测等负样本数据量稀缺的领域，可以利用 AIGC生成数据源后进行分析。
想要将行业大模型应用于大安防领域，需要经历三个步骤：第一步明确命题，即实现应用层的业务闭环；第二步打通数据，解决多部门协调的问题；第三步才是选择合适的大模型提升精准度。
以这三个步骤进行判断，交通是一个比较适用于大模型解决问题的领域，其要解决的问题目的性明确，如减少交通拥堵情况，并且有足够的数据源来收集各类数据。
以终为始的看，大模型只是一个技术手段，对于客户而言，真正解决问题的公司才是有价值的，即企业工程化落地的能力。
企业要具备工程化落地能力，以下三个方面缺一不可：一要对行业有深刻的理解；二要有足够的技术储备和上下游合作伙伴的储备，能够形成完整的解决方案；三要在特定行业有一定的基础客户和渠道资源。
长期来看，对于产品型公司而言，除了销售硬件设备，还需要打造服务体系上的竞争优势，这需要企业看得准、敢投入。
面对头部企业越来越集中的行业现状，中小型企业要想打破僵局，有两个关键入口：
一是深入行业做聚焦，挖掘新的长尾算法，结合新技术做行业应用，如围绕边缘计算设计更好的方案。
二是做多模态算法、多数据的融合。如交通领域的雷视融合；如音视频融合方案，在以往视觉解决方案基础上，做声音识别和语义分析。雷峰网(公众号：雷峰网)
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