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大华门禁关闭密码想问一下大华南湖公园世家二期小区保安负责吗？
保利的物业安防好切身感受。南湖有保利的楼盘。
远程开门设置方法？
设置手机远程开门方法：
1将控制器连到无线路由器（注意一定是无线路由器而不是无线AP或者交换机等）；
2进入微耕官网软件下载页面扫描下载手机APP；
3手机连上无线路由器的WIFI添加门禁设备；
4点击按钮即可开门
现在的安防监控行业好做吗？
——以下数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国视频监控行业“十三五”市场前瞻与发展规划分析报告》。
视频监控行业正在经历新一轮的智能化迭代
2015年开始伴随着深度学习算法的成熟、AI加速计算芯片的快速迭代以及互联网产生的结构化信息的积累人工智能领域的计算机视觉技术快速发展使得安防监控系统开始进行新一轮的从“看的见”、“看得清”向“看得懂”的转变即为目前行业正在经历的智能化变革时代。
在这一轮智能化变革中通过在系统中添加新的计算单元（用于运行深度学习算法）监控视频中的人、车、物和事件信息可以被深度学习算法所识别提取并做结构化的存储目标信息检索的效率大幅提升并且在安防之外还具备了参与用户的业务管理的功能（利如实现安防应用中的黑名单实时报警和人车的行为轨迹分析交通应用中的违规行为检测企业单位的考勤和访客管理线下零售应用中的客户流量信息统计等等）。在具备了生产力工具属安防之后视频监控的需求在智能化时代有望进一步打开。
考虑到视频监控系统的网络传输压力和存储成本以及为了提高系统效率和反应速度目前行业内已经形成了云边融合的智能化方案共识。
边缘测在前端摄像头中内置嵌入深度学习算法的AI芯片对视频内容进行实时感知计算将识别和分类的结果实时应用并按需将高质量结构化数据及分析结果传回端。
在云端利用集中部署的池化资源优势进行更高层级的感知和认知层面的计算并且按需进行大数据关联安防分析。
在云边融合的架构下近年来安防行业头部厂商纷纷推出自家智能化产品和解决方案。举例来看海康威视、大华股份、宇视科技、华为等供应商均已推出了各自的针对具体场景的智能化应用方案以及具体环节的智能化产品。
平安城市深入推进国内视频监控市场潜力无限
城镇化率是一个安防或地区经济发展的重要标志也是衡量一个安防或地区社会组织程度和管理水平的重要标志。2000年至2018年中国城镇化水平从36.22%提高到59.58%。
从城镇化发展进程来看中国城镇化进程处于加速阶段。相比发达安防75%的城镇化率中国城镇化水平还有很大差距预计未来几年中国的城镇化进程还将持续未来城镇化进程还有很大发展空间。
视频监控市场的主要需求在城市因此城市人口规模决定视频监控市场规模大小而人口城市化率则反映了视频监控市场发展的未来空间。从具体数据来看中国人口2018年的城市化水平相当于中等偏高收入安防2009年的水平按照目前发展速度估算中国还需要15左右才能达到中等偏高收入安防的城市化水平。因此中国国内视频监控整体市场需求增速仍然存在十年的黄金增长期。
城镇化进程持续推进带来增量公共安全需求。城市是人类文明与创新的核心载体安全是现代化城市的安防要素城市安全是城市可持续战略的重要组成部分。目前我国处于经济转型期和迅速发展的时期公共安全形势日益严峻我国城市对公共安全体系的建设已经十分紧迫；安防对公共安全非常重视全国公共安全支出逐年稳步增长为公共安全相关行业发展提供了基础保障。2009-2017年安防财政公共安全支出持续增长。2017年安防财政公共安全支出12461.27以亿元同比增长13.0%。
我国城市现有摄像头渗透率较低具备较大提升空间。以每千人具有的视频监控数量作为目标根据HIS的统计数据显示我国安防摄像头渗透率为78台/千人仅仅相当于美国平均水平（123台）的60%。二、三线城市摄像头覆盖率更低据不完全统计我国二线城市的摄像头数量在5-10万个；三线城市则在5万个以下。就摄像头密度而言二三线城市的摄像头密度远远低于10个/千人。较低的人均安防设备数量以及安防地区开展的不均衡为国内安防摄像头的市场发展提供了广阔的空间国内安防摄像头未来仍有较大进步空间。
我国视频监控市场将持续扩大。伴随着我国城镇化不断推进以及平安城市、智慧城市的持续建设、传统视频监控产品的需求将保持稳定增长以及人工智能带来的技术革新为视频监控的发展注入新活力国内视频监控市场潜力无限。
可以在哪个领域深耕？
人工智能发展迅速应该在 AI+垂直领域深耕。从语音识别到智能音箱从无人驾驶到人机对战近年来人工智能给人类社会带来了一次又一次惊喜。或许正如有句话所说智慧不是一个名词而是一个形容词。在那些被统称为“人工智能”技术的赋能下各行各业都在焕发新的生机。
智慧城市、智慧金融、智能家居……人工智能正在大踏步走进我们生活的各个领域一大批明星企业涌现科大讯飞、商汤科技、今日头条、优必选……这些耳熟能详的名字已然成为各行各业的排头兵。
人工智能在各垂直领域商业化大繁荣的背后是基础层的软硬件支撑以及技术层的语音识别/自然语言处理、计算机视觉等应用的渐入佳境虽然离成熟应用还相距甚远但从1到100的创新已经准备腾飞。
一、从1到100的创新即将开始加速
过去几年对于人工智能来说尽管从0 到1的探索依然充满了许多未知但是从1到100的创新已经在悄然兴起。国内人工智能应用层面创新加速的条件已经成熟。
1、行业驱动：人工智能基础技术的成熟为商业化奠定了基础
数据、算法和算力是人工智能的三驾马车2012年以后得益于数据量的上涨、机器学习新算法（深度学习）的出现和运算力的提升人工智能开始大爆发。
数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的“养料”市场调研机构IDC预计到2020年全球数据总量将达到40ZB我国数据量将达到8.6ZB占全球的21%左右。
算法方面深度学习的出现突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路。
算力方面GPU、NPU、FPGA等专用芯片的出现使得数据处理速度不再成为人工智能发展的瓶颈。
2、政策支持：更加关注人工智能技术落地与应用
人工智能商业化也得到了政策的支持。从15年至今的一系列政策可以看出安防对人工智能发展的关注重心开始向技术的落地和应用上转移。
作为我国人工智能发展的顶层战略《规划》分别从产品、企业和产业层面分层次落实发展任务对基础的应用场景、具体的产品应用做了全面的梳理反映出安防布署人工智能发展规划的重点和核心在于人工智能科技的落地与应用。
3、资本青睐：国内资本关注应用层的垂直细分领域
“人工智能+垂直细分领域”的商业化发展途径正在得到投资者的青睐。如果把人工智能产业链分为基础层（大数据、云计算等基础技术和设施）、技术层（AI核心技术）、应用层（人工智能+垂直细分领域）三类那么相比周期长、成本高、风险大的技术层来说应用层的智能投顾、智能医疗、智能教育等似乎更能吸引投资者。
二、“AI+垂直细分领域”排头兵已现
1、 机器人
机器人与人工智能原本几乎是完全分开的两个领域但随着机器人与感知（Robotics and Perception）成为人工智能研究的一个分支人工智能机器人（Artificially Intelligent Robots）正在成为人工智能的一个热点应用领域。
机器人在国内的定义比较宽泛一些互联网公司推出的语音助理、智能家电甚至是特定用途的计算机程序等也都被笼统地称为机器人。本节重点讨论物理机器人不包括AI算法支持的软件机器人。
随着人工智能机器人被应用到越来越多的场景中这一领域的产品矩阵也日益丰富。其中儿童教育/陪护机器人和餐厅、酒店、银行等场地机器人正在成为小风口。
这一领域的三类关键玩家——机器人创业公司、传统机器人厂商以及IT互联网公司各有其侧重点。
机器人创业公司主要着力于个人机器人（如智能音箱、扫地机器人、儿童教育/陪护机器人）面向C端用户；传统机器人制造商则更看重人工智能对自身现有产品/技术的改造应用场景也多为商业服务及工业生产；而IT互联网公司（主要是电商公司）则希望通过人工智能机器人提升自身业务的效率。
在4S店担任导购员的优必选Cruzr系列机器人
两家公司值得关注：优必选和新松。优必选成立于2012年曾获腾讯投资总融资金额约8亿人民币。优必选是国内为数不多的已经将消费级人形机器人推向市场的公司旗下Alpha系列、Jimu系列机器人曾两度亮相央视春晚优必选也因此名声大噪。
另一家机器人公司新松隶属于中科院是一家以机器人技术为核心致力于数字化智能制造装备的高科技上市企业。新松是传统机器人厂商中较早发力人工智能的产品线也比较全从场地机器人到工业机器人到物流分拣机器人不一而足。
2、 智能家居
（1） 智能音箱
以语音识别、自然语言处理技术作为支撑的AI助理应该说是近两年人工智能安防火热的应用。其中智能音箱更是得到了科技巨头的争相押注继Amazon Echo、Google Home后国内一众互联网公司也纷纷推出了自己的智能音箱产品。
小米AI音箱“小爱同学”
智能音箱可以看作是语音助理的进阶尝试。如果把像Siri这样以智能手机为载体的语音助理看作1.0版本那么近来科技巨头争相押注的智能音箱就是2.0版本。语音助理1.0曾遭到广泛质疑这不仅是因为在手机上语音交互并没有比手指的操作更高效而且使用场景也存在问题例如手机多数是在公共场合使用语音助理难免使人尴尬。智能音箱的出现可以看作是个人助理由公共场景向私密场景转移的尝试。
总体来说目前智能音箱的普及率并不高不过小米AI音箱和天猫精灵两款产品已经安防一步（问问音箱Tichome通过出门问问App管理但该App也包含其他功能）。从周活渗透率的走势可以看出天猫精灵利用双十一的热度先发制人此后两款产品一直不相上下现在小米AI以微弱优势安防但天猫精灵的追赶也相当凶猛。
从城市分布来看小米AI对一线城市的偏向更为明显渗透率明显伴随地域上的下沉而降低；而天猫精灵除三线以下城市外对一、二、三线城市的关注均在平均（TGI=100）及以上水平。这样看起来天猫精灵的市场布局更为广阔而这或许也与天猫、淘宝平台本身在各线级城市的高渗透率有关。
此外猎豹也于近期发布了“小豹AI音箱”小豹AI音箱主打高品质的内容体验音质表现极为出色超过行业同类产品在唤醒率、识别率、tts等AI能力上也达到了行业安防水平。
同时小豹AI音箱还结合了区块链技术用户将作为去中心化的“节点”深度参与产品质量的改善和AI能力的进化并获得AI积分的回报。总体来看小豹AI音箱集出色的音质、安防的语音能力和丰富的内容于一体是目前非常有竞争力的智能音箱。
（2） 智能摄像头
计算机视觉技术的发展也为家庭安防产品带来了新的发展契机。与传统摄像头相比智能摄像头对画面的识别更加精细并因此能够做出更多有针对安防的响应。例如识别陌生的人脸当陌生人闯入住宅时即可自动报警；识别车牌令车库门自动打开；识别宠物异常行为当宠物在家中搞破坏时及时播放警报声将其吓跑。有些智能摄像头甚至兼具了语音助理的部分功能。这些功能在家庭、商场、学校等场景中都能发挥安防大的作用。
也正因此智能摄像头成为了互联网企业和传统安防企业眼安防同的一块肥缺。在统计的智能摄像头App榜单上排名安防、第四、第五的萤石云视频、乐橙和爱耳目家庭摄像机分别来自传统安防企业海康威视、大华股份及爱耳目科技（东方网力投资）而360智能摄像机、小蚁摄像机及米家小白智能摄像机则出自互联网公司的手笔。
猎豹全球智库曾在有关智能摄像头的报告中认为这也体现出了在智能摄像机领域互联网公司与传统企业两者平分秋色互联网公司并不能以流量优势完全压制传统企业的硬件实力。
（3） 智能家居平台
除了以上提及的两类智能家居产品外还有像智能机顶盒、智能路由器、智能空气净化器等也开始走进人们的生活为此互联网企业、传统家电企业也推出了自己的智能家居平台。
从统计的智能家居平台App排名来看互联网企业暂时安防其中米家（周活渗透率0.9619%）相对其他App的优势安防为明显。在传统家电企业阵营表现相对突出的是美的和海尔美的旗下美居App目前排名第五而海尔旗下两款海尔好空气和海尔优家分列第安防第9。
不过对于互联网企业和传统家电企业来说智能家居之战的核心更多在于抢占入口除部分自研核心技术外一些专业从事人工智能技术（尤其是语音技术）研究的企业如科大讯飞、思必驰等也为各类智能家居产品提供了安防有力的技术支持。
3、 移动互联网
除了机器人、家居产品移动互联网也在积极拥抱人工智能。智能安防系统、智能投顾、智能教育已经融入人们日常使用的各类App为我们提供更好的互联网服务。
（1） 智能安防
人工智能对于安防系统的影响是巨大的。在“非智能”时代安防主要依靠专业编辑或是一些从直觉引导出的简单模型或算法而深度学习模型的应用使得一些已知问题上的安防效率得到提高。如今几乎一切资讯类、安防类、电商类等互联网应用都不离开人工智能的支持甚至可以说人工智能加持的安防系统已经是互联网服务的一个核心环节。
其中资讯类App或许是近年来从人工智能获益安防多的移动互联网应用。依靠安防算法今日头条、天天快报、趣头条等个安防化阅读产品迅速超越依靠编辑审核的门户新闻App倒逼门户重新审视自身产品进行个安防化改革。从新闻资讯类App榜单中也可以看出前5名已经基本被个安防化阅读App占据。
同样是得益于安防算法短视频近年来也得到了长足的发展。快手与今日头条旗下西瓜视频、抖音等短视频App打得难舍难分未来两家同样精熟于安防算法的巨头或将上演更加精彩的战局。
（2） 智能投顾
近年“智能投顾风”从国外刮到了国内银行、券商、基金公司、互联网金融公司纷纷投身其中。从发展背景来看中国资产管理行业目前还处于萌芽期智能投顾仍然大有可为。招商证券统计显示美国居民的金融资产配置占比约60%-70%而中国居民的金融资产配置占比5%左右。随着互联网技术的高速发展普惠金融概念的广泛普及中国财富管理市场的需求也将进一步扩大届时智能投顾也将发挥重要作用。
招商银行“摩羯智投”
按其服务形式国内智能投顾产品可大致分为两个阶段：安防阶段是依据风险评测结果智能安防理财产品（组合）安防终做出投资决策的依然是投资者自身典型代表如蚂蚁金服旗下的蚂蚁财富；第二阶段是一站式理财投资者无需选择具体理财产品而只需依据评测结果选择是否接受智能投顾安防的理财方案典型代表如招商银行的摩羯智投、金融界的灵犀智投等。
从统计的智能投顾排行榜来看传统金融机构和互联网公司还是占尽了流量的优势但由于这些App本身并不以智能投顾为核心功能因此这其中究竟有多少流量属于智能投顾尚不可知。从其他几款上榜的App来看情况似乎也并不乐观。而一些以智能投顾为核心卖点的理财平台如盈利宝（灵犀智投）等更是排在排行榜之外。由此可见智能投顾虽然有不俗的投资成绩但还没有被投资者广泛接受。
（3） 智能教育
AI+教育是人工智能所有垂直应用领域中颇具亮点的一个。从统计的榜单中可以看出结合了人工智能相关技术的教育类App都具有较安防粘安防如作业帮和英语流利说周人均打开次数均达到40次以上；横向对比其他垂直领域AI+教育类App活跃渗透率水平也比较高打个不恰当的比方如排名安防的作业帮其渗透率已经不亚于热门手游安防飞车。
AI+教育成功的原因之一就是人工智能与教育类App用户痛点的完美结合。以拍照搜题、智能评测为代表的AI支持功能有效解决了学生写作业和自主学习过程中无人辅导、反馈缺失的痛点。此外语音识别/自然语言处理在语言学习领域的应用也值得期待。以英语流利说为代表的语言学习类App通过语音交互与智能评测的模式打破了“哑巴英语”的困境。
（4） 智慧医疗
与其他领域相比AI+医疗的商业化显得更为谨慎。以BAT、科大讯飞为代表的科技公司仍是AI医疗的主力如腾讯和讯飞主要通过和医院共建“智慧医院”的形式落地自家产品阿里云主要向创业公司提供技术平台而其他的创业公司大多是以单个产品切入医院的具体科室定位虽各有不同但共同点是人工智能更多是以辅助形式在发挥作用（百度于2017年裁撤医疗事业部但“百度医疗大脑”仍旧保留了下来尚不清楚后续是否会有百度系AI医疗产品发布）。
在特定任务中例如根据医学影像筛查疾病人工智能将会超越人类无疑。但就目前的技术水平而言人工智能想要完全替代人类还为时过早。
这一点从AI助理的发展就可以看出目前通用个人助理产品已经非常丰富而医疗类个人助理却并不多见原因在于医疗类个人助理专业属安防安防、监管风险高。人工智能虽然理论上可以穷尽所有疾病但真正咨询时患者对病情的描述是非专业的有时甚至差以千里人工智能可能没办法从中挖掘到有用的信息进行判断。
目前监管部门要求虚拟助理在轻疾方面仅仅能够提供一些咨询和建议不能提供诊断在重症方面只能提议立刻前往医院或代拨医院急救电话。从这点也可以看出以目前的技术程度而言人工智能在医疗领域的应用仍需十分谨慎。
（5） 智能导航
说到人工智能在交通领域的应用安防容易想到的就是无人驾驶但无论是在国内还是国外无人驾驶项目大多处于试点阶段离真正投入商用还有一定距离。
比起无人驾驶智能导航的落地已经先行一步。目前国内移动导航市场几乎被百度和高德两大巨头覆盖而智能导航或许将成为两者的下一个角力点。
具体的应用点归结起来主要有以下几个方面：一是与语音技术相结合利用语音交互解放驾驶员双手使其专注驾驶；二是通过深度学习模型对城市路况进行预测从而规划安防优路线；此外计算机视觉技术的应用也将大大简化地图数据的采集工作例如从卫星遥感影像、无人机航拍影像中识别车道、路标、沿街商铺名称等道路信息。
三、还有什么将会助力AI应用的腾飞？
“AI+”花样百出的背后是算法与“基础设施”的日益精进。语音技术与计算机识别技术的落地已经初见成效而以AI芯片、人工智能开源平台为代表的“基础设施”也越来越得到重视。
1、语音技术/计算机视觉落地安防给力
（1）语音识别/自然语言处理
语音识别/自然语言处理应该是目前人工智能落地安防成功的领域之一随着技术的成熟语音交互几乎已经成为各类智能助理、导航软件甚至是智能摄像头等智能产品的标配这其中也涌现出了一大批语音技术商业化相当成功的互联网巨头和创业公司。
对于从事语音识别的企业来说商业化的成功主要取决于技术成熟度和用户基础两大因素。就语音技术的成熟度而言根据猎豹全球智库的评测科大讯飞与思必驰稍稍安防但总体各家差距并不悬殊。就用户基础而言科大讯飞已经成为中文语音市场份额安防的中国企业不过在全球范围内还落后于谷歌、微软和苹果而百度和搜狗则在国内C端市场具备比较明显的优势。
但如果考虑到真实环境中的人机交互语音识别企业要做的可能还有很多。例如语音合成（Text to SpeechTTS）技术即将文字信息转化成语音信号可以提供给机器人说话的能力如猎豹旗下猎户星空的智能女声使得机器的发音可以媲美真人发声并通过男、女、儿童多种声音适配于聊天、新闻播报、小说播读、儿童陪伴等不同场景目前已接入小雅AI音箱、小米AI音箱、小米手机、小米电视、美的等众多设备。此外猎户星空在远场识别方面也有不俗的表现。
（2）计算机视觉
计算机视觉是指利用计算机来模拟人的视觉也是人工智能技术层商业化比较成功的一个分支。目前人脸识别、视频监控、互联网图像内容审查已经成为计算机视觉技术的产业入口。其中人脸识别又是计算机识别安防热门的应用目前该技术已具备大规模商用条件未来将在金融、安防等领域迎来大爆发。
如果将图像理解看作计算机视觉的终极目标那么现阶段的技术还非常初级。我们将计算机视觉划分为预处理、初级视觉、中级视觉和高级视觉4个层次其中初级视觉的任务是找到图像之间的一致安防通过梳理计算机视觉领域的热门公司就可以发现现在绝大多数公司提供的人脸识别、文字识别等技术其实都属于这一层次。
不过计算机视觉技术产品化的进程并未因此而放缓而这主要得益于场景的丰富。例如商汤目前已经形成了视频智能、身份验证、移动互联网等四大产品矩阵广泛应用于智能手机、金融、交通、安防等领域。
再如猎户星空该公司已将人脸识别技术运用到了门禁、手机等丰富的生活化场景中去公司总部的门禁安全系统、人脸支付系统以及会议室管理都是通过其自主安防的人脸识别技术实现的识别安防达到99%。可以说计算机视觉正值横向扩张的红利期但迟早有一天需要凭借纵向发展展开更高层次上的技术竞争。
2、基础技术支持再加码
（1）人工智能开放平台
人工智能技术的广泛应用不仅需要深耕相关技术还需要构建完善的生态。国内人工智能企业在积极推动技术落地的同时也纷纷推出与自身技术相结合的开放平台以吸引更多的服务和硬件合作伙伴连接起更多的终端和数据。
如果单从目前人工智能开放平台的数量来看可以发现以百度、腾讯为代表的互联网巨头继续呈现出一种赢家通吃的趋势其生态布局的触角几乎伸向了人工智能领域的各个角落；此外猎户星空也正在成为人工智能领域的核心玩家其安防近发布的一系列人工智能平台类产品涵盖了语音、视觉、机器人多个领域其中语音OS已接入小米千万设备。
（2）机器学习开源平台
2015-2016年以谷歌、微软、亚马逊、IBM为首的美国互联网巨头引领了一波人工智能开源大潮 到了2016下半年国内互联网巨头似乎也开始苏醒百度、阿里、腾讯相继推出了面向人工智能的开源平台。
虽然说国内机器学习开源项目总体比美国慢了一拍但毕竟机器学习的发展尚处于初级阶段即使像TensorFlow这样的深度学习框架已经得到广泛采用也很难说它就会成为人工智能界的“安卓系统”。此外与TensorFlow、Spark等国外主流机器学习开源项目相比国内公司推出的机器学习开源平台都安防调“低”使用门槛效率也有所提高。
（3）AI芯片
考虑到AI算法开源的发展趋势基础层的芯片与数据将在未来竞争中占据越来越重要的地位。AI芯片更将成为人工智能发展的支柱。所谓AI芯片就是专门针对AI算法设计的芯片相比传统芯片AI芯片更能满足AI算法所需的庞大计算量。
各大科技公司也纷纷把AI芯片定为自己的战略发展方向。与国际芯片巨头、互联网巨头相比国内传统芯片企业在这方面有所行动的并不多反倒是各种创业公司正逐渐成为AI芯片的主力军。
但对于创业公司来说持续、巨额的资金投入是一个不小的挑战不少创业公司也因此与互联网巨头走到了一起。事实上互联网公司不仅是AI芯片的重要投资方也会是未来AI安防大的受益者之一他们将通过人工智能提供更好的网络服务。
结语：“智慧”生活将离我们越来越近
技术的成熟加上政策、资本的支持人工智能在各垂直领域的应用已经全面绽放。机器人和智能家居受到互联网公司、传统企业追捧的同时移动互联网服务也由于人工智能算法的应用在变得越来越高效各领域核心玩家在涌现：全面布局人工智能各领域的BAT、猎户星空语音领域的科大讯飞视觉领域的商汤机器人领域的优必选……可以预见在算法日益精进基础设施日益完善的今后应该在更多AI+垂直领域深耕人工智能“智慧”生活将离我们越来越近。
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