从5G被多国围剿，再到近期华为鸿蒙系统的正式发布，引发互联网持续霸屏。
按照官方的说辞，鸿蒙OS向全球开发者开源，华为致力于芯片和底层，把复杂留给自己，把简单留给开发者，为消费者打造全场景智慧化的生活体验。
鸿蒙OS的出现不是为了代替安卓，而是面向万物互联，面向未来的智慧生活，鸿蒙OS 1.0将率先用在今年首发的荣耀智慧屏，并逐步用到可穿戴、车载系统中，甚至还包括手机和PC。
道路是曲折的，然而结果是我们想要的，华为鸿蒙系统的出现，也预示着中国第一个操作系统的出现，意义非比寻常。
而在近日华为举办的华为开发者大会上，除了华为鸿蒙系统发布令人振奋之余，还有一个与我们的生活密切相关的消息值得关注，那就是华为发布面向2025十大趋势。
图源：华为官网GIV白皮书
全球产业展望报告于2018年首次推出，初衷是打开智能世界的产业版图，为各行各业创新增长提供路径参考。
2019年，华为基于对交通、零售、金融、制造、航空等17个重点行业的案例研究，并结合定量数据预测，进一步提出了面向2025的十大趋势，它们分别是：
趋势一：是机器，更是家人——全球14%的家庭将拥有家用智能机器人。
趋势二：超级视野——采用VR/AR技术的企业将增长到10%。
趋势三：零搜索——全球90%的人口将拥有个人智能终端助理。
趋势四：懂“我”道路——C-V2X（蜂窝车联网技术）将嵌入到全球15%的车辆。
趋势五：机器从事三高——每10000名制造业员工将与103个机器人共同工作。
趋势六：人机协创——97%的大企业将采用AI。
趋势七：无摩擦沟通——企业的数据利用率将达86%。
趋势八：共生经济——基于云技术的应用使用率将达到85%。
趋势九：5G，加速而来——全球58%的人口将享有5G服务。
趋势十：全球数字治理——全球年存储数据量高达180ZB。（1ZB=1024^4 GB）
从以上10大趋势看，它们都有一个共同点，都与人工智能AI紧密联系。2025年，也就是6年后的事情，人工智能真的与我们越来越近了。
从华为2025年趋势报告中，看安防的机会在哪里？
随着深度学习的不断发展，人工智能技术历经3次浪潮后，目前在安防、金融、医疗、法律、教育等不同领域都有着相关的行业应用。
其中，安防领域也一直被认为是人工智能技术落地最好的行业之一。
而这主要源于安防本身的两大特性：首先，以视频技术为核心的安防行业拥有海量的数据来源，可以充分满足人工智能对于算法模型训练的要求；其次，安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的诉求与人工智能的技术逻辑完全吻合。
从目前市场现状来看，鉴于安防领域巨大的市场规模和可观的营收利润前景，也恰恰使其成为众多巨头以及创业公司的必争之地。
AI在安防领域有哪些技术应用及场景？
技术角度，目前AI在安防领域的应用主要还是涉及对人脸、车辆的识别，包括生物特征识别技术、大数据及视频结构化技术等。
其中，生物特征识别包含了指纹识别、虹膜识别、人脸识别、步态识别等，前两个主要应用于特定场景的身份认证居多；而关于视频结构化技术，目前则主要融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等人工智能技术，这也是视频内容理解的基础。
行业角度，目前智能安防在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等多个领域都有应用场景。
比如，公安领域，主要涉及到图侦、实战、预判三层应用以满足其事前、事中、事后的实际需求；交通领域，未来通过建立城市大脑，利用AI技术可实时分析城市交通流量、调整红绿灯间隔、缩短车辆等待时间等，以合理调配资源提升城市道路的通行效率；智能楼宇，利用AI技术可以综合控制建筑的安防、能耗，同时对进出大厦的人、车、物实现实时监控以确保核心区域的安全。
未来AI 安防的趋势及发展机会？
1.视频结构化处理
目前在安防细分子行业中，视频监控的市场规模占比接近一半，这其中蕴含着大量视频监控数据。但目前在对视频结构化处理过程中，多还停留在基于静态特征的单场景的目标识别，还没有把动作、行为等动态特征以及之间的相关性做结构化的处理。
未来，如果能够做到对视频语义的理解，对视频的时间、空间、行为等动态特征做结构化处理，将对后期的视频检索、视频分析有较大的实用价值。
2.前端设备智能化
以往的前端设备基本只能做到高清录像，智能分析能力则相对比较弱，而目前基于深度学习的智能分析技术也仍多在服务器上进行处理，一旦未来视频数据量增多，服务器的传输带宽以及后端存储管理压力会加大，不能满足安防智能化在安全性、实时性等方面的要求。
如此，前端智能化也成了行业发展趋势，即可以通过内嵌深度学习算法或芯片，在设备前端实现具有结构化信息提取、人脸识别、道路实况检测、车辆识别等多种功能。
3.技术创新突破点
鉴于目前对人、车、物的识别准确率仍然存在较多的限制，未来在软、硬件方面都存在相应的技术创新点。比如前端设备，未来几年内高清显示技术仍将持续发展，如在4K级别整合3D图像，从2D转向3D获取更立体的深度数据。
在软件算法方面，要想摄像机采集的图像给出最适合机器去检测识别人脸，一方面需要做很多算法以根据当前的光照条件等环境计算出最好的成像效果，另一方面也需要尽可能的采集大量各种场景下数据。
4.多维数据融合分析
即对多维度、多场景数据的交叉融合分析，其中包括不同设备对同一物体（人、车）的识别，也包括对不同场景的数据融合。
以公共安全领域为例，在动态人脸识别中即便是只有百万分之一的错误率，也会导致系统误报率太高缺乏实用价值，而要解决此类问题，单纯从人工智能算法、芯片等维度提升识别率是不够的，需要在视频数据的基础上扩充数据维度，如手机定位数据、社交数据、车辆数据、消费数据等，通过这样的大规模的、多模态数据整合以进一步提升识别效果，并在数量级上降低错误率。
5. 细分应用场景广泛
受益于安防领域深度学习算法的快速发展，智能安防已经得到了越来越广泛的应用。在AI 安防3.0时代，面对安防视频产品下游的需求，运营服务将有较大的市场空间，这也将成为我国安防产业未来的发展方向。
人类已经经历了三次工业革命，蒸汽时代、电力时代、信息时代。展望未来，现在是一个新的时代，我们正在迎来第四次工业革命，网络化、智能化的革命会彻底地改变人类、社会、世界。将来，机器的学习能力也会不断地增强，所以，未来时代的革命正在来临。
“未来二三十年，人类社会将会变成智能社会，其广度、深度我们现在还难以想象”。任正非认为，人类社会要转变成智能社会，这是一个客观规律，谁也无法阻挡，要看到人工智能对社会产生的积极正面作用。
决胜未来的关键是抢占竞争的战略制高点。未来已来，世界潮流浩浩荡荡，顺之者昌，逆之者亡。
部分参考来源：华为GIV白皮书、36氪，图片来源GIV白皮书及网络
