[分享]一名安防十年从业者对行业的总结

关于行业

• 安防是个朝阳行业，最近10年都保持着10%以上的增长率，未来最少5年也还会高位发展，因为社会公共安全是国家的大刚需。
  
  
• 10年间，经历了安防发展的几个阶段：2010年之前的模拟时代；2010年开始的数字时代；2017开始的智能时代，更准确的说是AIoT时代，未来的安防很有可能成为AIoT里面重要的一个业务。
  
  
• 安防的概念正在被弱化，龙头企业都已经不把自己定位为安防厂商了，物联网解决方案和大数据运营服务是大多数安防企业未来的发展方向。
  
  
• 过去很长时间里，中国安防系统的生态很简单：设计制造—工程集成—软硬件维护。现在的安防生态要朝着这个方向发展：用户需求—定制化—设计制造—工程集成—服务运维—创新改进。这个就是转型的基本思路。
  
  
• 跟10年前相比，安防行业最大的变化在四个方面：需求、定位、玩家、技术。
  
  
• 感受最大的变化之一——从组合到集成。组合是产品简单的链接，典型的系统构架就是“前端—传输—后端”，而集成是系统与系统之间的对接，讲求的是数据的融合和共享。
  
  
• 感受最大的变化之二——从为系统服务到为场景服务。安防之前是解决系统性的需求，比如装个监控看守，装个门禁管人。现在是解决场景性的需求，要考虑的是一个城市、一个社区、一栋大楼整体的智能化协同。
  
  
• 过去一直给人予高端品牌的外资企业逐渐淡出了我们的视线，在我看来主要是因为外资安企对中国安防市场的特殊需求反应不如国内安企及时，在这个定制化、细分化解决方案盛行的时代，标准化的东西难于满足国内用户的需求。但是，外资安企对核心技术的专研、对产品的严谨、对管理的规范都是值得我们学习的地方。
  
  
• 从2015年开始，工程/集成在整个安防产值中所占的比例已经超过50%，说明现在的中国安防的发展动能已经从产品驱动过渡到项目驱动。
  
  
• 新玩家进来行业格局会变吗？我认为还有待时日。第一，安防行业之前都是比较传统和封闭的，想要玩好的话，除了技术，还有很强的行业壁垒（行业理解、渠道、关系、规则等）需要攻破；第二，AIoT的竞争才刚开始，而且赛道很长，脱颖而出需要时间。
  
  
• 给想进入安防行业的新玩家几点建议：第一，利用自身的行业壁垒做应用，机会相对较大；第二，以技术切入行业相对容易，但是有机会一定要尝试做全栈的商业模式；第三，2C跟2B比起来，看似蓝海，但难度很大；第四，快速培养几项能力：行业洞察能力、产品转化能力、成本控制能力、市场营销能力。
  
  
• 在AIoT的趋势下，传统硬件制造企业怎么办？围绕两个目标，行业做强，产业做大。
  ①探索AI：AI带来的变化是全产业链的，举个例子，交换机后台管理的智能化、网线检测的智能化、控制台操作的智能化，这些都是传统硬件厂商的探索AI；
  ②探索生态：前面也提到过生态的趋势，目前生态里面最缺的就是各种优秀的硬件企业，积极了解和参与各类大厂的生态平台建设；
  ③坚守品质：不管哪种转型之路，一定要坚持把产品的品质做好做精，这才是硬件制造企业最核心的竞争力。
  
  
• 在AIoT的趋势下，集成商/工程商怎么办？集成商/工程商面临的问题主要有三个：标准化程度很低、碎片化程度很高、个性化定制很多。围绕这三个问题去思考AIoT如何解决就是集成商/工程商的出路，而且在这一点上，集成商/工程商更有优势，因为离客户更近，更能理解客户需求。
  
  
• 无论行业怎么变化，把握好这个基本流程，感知——传输——存储——分析——应用，你就能够在行业里找到定位。
  
  
• 互联网、产业互联网跟安防有关系吗？最近几年不少公司都尝试做过安防与互联网的结合，但更多的只是把产品和方案搬到网上去。效果并不好。中国的安防市场不缺产品、不缺渠道、不缺项目，缺的是一种弥合信息鸿沟的工具，促进各个角色的互联和交融，才是“互联网+安防”的本质。

关于AI

• AI现在是全社会各个行业都关注的话题，AI跟很多行业的结合都还处于概念阶段，安防是为数不多的可以将AI成熟应用并落地的行业，且已经走在前沿。

• AI发展的三驾马车：算法、算力、数据，三者也是安防+AI发展的三要素。传统安防企业在这一轮的AI大战中，数据是我们的优势，数据是深度学习的基础，数据是一切应用的基础。从0到1，实战为王，安防讲求的是实战，技术再炫，落地才有价值。
  
  
• 为什么全行业都在提AI？因为安防是AI落地最快的行业之一，原因有三：安防市场繁荣，需求对应；政策扶持；安防有AI发展的先天优势（数据）。
  
  
• AI在安防行业的主要应用方向：生物识别、物体识别、视频结构化、其他（3D视觉、NLP等）。
  
  
• 如果要做安防+AI，有三条路可以选择：一是基础层，研究基础架构，例如芯片、算法架构；二是技术层，研究通用技术，例如图像识别、语音识别；三是应用层，研究行业应用，例如智能化产品、智能化方案等。在我看来，前面两层都是大玩家的赛道，大部分公司还是适合做应用，利用自身的行业壁垒去挖掘护城河，机会才最大。
  
  
• 公安、交通、楼宇/园区，家庭，这四个是目前对安防+AI需求较大的领域，大家可以多关注。
  
  
• 如果给安防+AI也做个业务流程，大致可分为“算法-算力-数据-方案-实施-运维”六个阶段，前三个阶段可称为上半场，做的是技术布局，大家基本完成，下半场做场景落地，接下来的竞争更为激烈。
  
  
• AI在做场景落地的时候面临的主要问题，一是技术实现和用户理解的差异；二是标准化技术和个性化需求的距离；三是数据安全和用户隐私的保护；四是价格承受力。
  
  
• AI之前应用较多的场景是To G（城市管理、公安、交通等），现在要开始降维和普惠，关注To B市场了（社区、教育等），甚至是更小的场景。

关于职业

• 哪个职位最能锻炼人？我觉得是技术支持，前能接触市场，后能研究技术，而且做的事情综合性很强，能在短时间内理解行业。
  
  
• 要想做技术大牛，专研两项技术：网络技术和数据技术。网络不用多说，安防行业早已经进入IP时代；IT/CT/OT的技术演变路线就是数据，安防也不例外，数据中台——软件定义一切——数字孪生。
  
  
• 好好规划自己的职业路线，不要跟着感觉走。不要为了一点工资就频繁跳槽，从长远来看，这点钱根本不算什么。当你看准一个行业就刻苦专研几年，这是很大的财富，否则永远都是“新手”。
  
  
• 做技术高手不如做综合素质高手。前面说过安防行业边界越来越大，综合能力强的人会更受欢迎。如果有机会，多培养自己的演讲技能。
  
  
• 多跟行业的人交朋友，特别是公司之外的人。了解产业链上下游、友商、客户，这是以后发展的本钱。
  
  
• 不管是做哪个岗位，有机会都要多接触市场一线，了解市场动向和客户需求对你的本职工作绝对有很大的帮助。
  
  
• 要学会推销自己，埋头苦干不一定好。要善于创造和利用机会推销自己，树立自己的个人IP。
  
  
• 创业并不适合每一个人，但是如果机会成熟也未尝不可，失败并不可怕，害怕失败才真正可怕。

  写在最后  

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