大华股份：从安防到智慧物联，一场「承前启后」的自我进化

树木的横截面上，一圈一圈的年轮深谙一颗树的生命轨迹，它知道树木的年龄及生长速度，气候的干旱亦或寒冷，雨水是否充沛，虫害和火灾是否曾来侵扰。

两年一度的CPSE安博会是安防行业的横截面，今天的安博会已越来越不局限于它本身的名字，而是在数字化转型成为潮涌的当下，化身一场以智慧物联为主题的博览会。

如今，大华、宇视、华为等企业纷纷带着智慧物联的新面貌回归，安博会又重新热闹起来，那些沉默的智慧物联设备和解决方案，正迫切要向行业透露一些新的讯息。

智慧物联的风从哪里吹来，又将吹向哪里？

一个新兴产业的诞生无外乎源自两个方面，一是技术创新，二是需求升级。

智慧物联产业的诞生，一定是把握住了下游应用痛点，触及了真命题，并解决了真问题。

早期，人们采取的是传统的数据处理方式，即“传统人工智能+物联网”。

任何一个看似简单的指令，大体都要经历三个步骤：先由终端设备采集数据信息，而后传送至云端完成数据分析、处理和机器学习，最后回传结果并执行相应指令。

但由于这种方式高度依赖传输和云端存储处理，因此存在几个明显的弊端：一是传输过程和云端存储可能存在隐私泄露的风险；二是网络连接不能频繁断开，对稳定性要求很高；三是“数据上传-云端处理-下达指令”整个过程较长，容易产生延迟。

随着各行各业都开始以技术、设备、数据等为核心，追求工具、方法、流程等高效高质量的运作模式，上述弊端进一步暴露。

与此同时，前沿技术端传来好消息，一边，AI的门槛极大降低，人力成本下降，算法丰富性增加；另一边，支撑IoT发展的感知层、传输层、应用层迎来技术突破。

需求升级与技术创新的车轮走到了同一个站点，传统数据处理方式有了更好的替代解法——人工智慧物联网（AIoT）。

面对同样一个看似简单的指令，原来的三个步骤都可以集中到一个边缘设备上进行，隐私问题、网络可靠问题、延迟问题随之迎刃而解。不仅如此，由于边缘端提前筛选并只传输了必要数据给云端，不仅减少了传输和存储的压力，还让价值信息的获取更加高效，有助于提升用户体验。

AIoT的到来意味着人与物、物与物的连接更加智能，其最终目的是“万物互联”。

当城市空间以各类智能感知设备为节点，以数据通信为媒介，以大数据分析和人工智能为手段，织成一张四通八达的网络时，新的需求、新的方向就会不断冒出，市场将膨胀至数百倍。

AIoT市场注定了是一块极大的蛋糕，没有人能做到一家独吃，多样化的需求下，催生出一批接一批入场者。各种硬件、软件和云服务与数字化过程中不断涌现的AIoT新需求相互融合，不断壮大着AIoT的生态体系，将市场推到了爆发的前夜。

从安防到智慧物联，一场行业承前启后的自我进化

AI与物联网命中注定是要结合的，新的故事产生了，但是用谁的AIoT呢？

近几年，安防企业正深入智慧物联领域，成为主力军。

过去十几年，国内安防行业相继解决了“看得见”、“看得清”、“看得懂”的问题。

尤其在解决“看得懂”的问题时，仅通过视频手段已无法实现，安防企业于是借助物联网技术，大大提高了识别的结果和效率。

在这个过程中，人工智能、大数据、数字通信、AIoT等技术与实体经济的深度融合，几乎渗透进了安防企业的全系列产品中，技术创新和产品迭代升级加速。

这一背景下，到去年4月份为止，安防行业的三大主角“海大宇”，都已在年报中将自身定位刷新为“智慧物联”，并在此后成为对内对外的高频词。

那么，安防企业为什么能成为AIoT的主力军？

首先，智能安防是进入智慧物联市场的绝佳通道。

在AIoT世界，一切智能都要以感知为基础，其中视频是数据的一个强入口，源源不断产生的高质量数据是数字化时代的新的生产要素。安防行业一直在智慧物联的典型场景中，天然的感知能力，顺其自然成为一切智能与数字化的基础，经过千锤百炼的视频能力已成为他们的强项。

其次，安防企业有足够的能力跻身智慧物联行业。

从安防厂商，到以视频为核心的智慧物联解决方案提供商，到不再只强调视频，增加非视频的投入，他们一边扩充产品线，一边在智能技术上进一步投入感知智能、认知智能。对智慧物联行业意义重大的大模型，也早有部署。比如大华，已经利用AIoT和大模型技术，广泛地感知和连接以视频为核心的泛在物联数据，让客户获得高质量的数据资源。

AIoT产业与安防产业极其相似，都是一场事关场景碎片化、硬件制造经验、整体解决方案的综合能力的比拼。从安防场景中磨砺出来的传统安防企业，进入智慧物联时代有较大优势。

再者，传统安防企业已经建立了广泛的客户基础。

在雷峰网看来，面对数字化升级愿望迫切的客户，谁能“多快好省”地落地智慧物联产品和方案，更稳定的运行设备，谁就能在数字化的落地和升级上快走一步。

在安防行业发展过程中，一些公司已经成长为世界著名品牌，获得了包括政府机构、企业和消费者的信任，因此客户更容易接受他们的智慧物联产品和服务。

安防自带AI和物联的属性，好比是在安防领域与智慧物联领域之间架起了一根管道，使前者向后者的过渡变得自然、顺畅。

透过安博会，看大华进入智慧物联的三个“力”

发力AIoT，越来越多人意识到，智慧物联需要的是确保产品最终实实在在落地到每一个项目上，而不是无效的市场流通。

安博会就像一面镜子，记录着过去的足迹，预测着未来的趋势，更重要的是映照着当下的现实。

在行业演进的大背景下，大华同样实现了从安防到智慧物联的转变，而其实在的转换成果，也从展会中重点展示的产品上表现出来。

大华此次展台布局，主要包括六个部分：AIoT技术底层和产品、物联数智平台、城市业务、企业业务、创新业务、生态合作。

整体来看，这六个部分都包含于大华2021年提出的Think#（#：读作sharp）战略中。

简单来说，Think#战略就是以物联数智平台和AIoT为两条技术横轴，以城市和企业为两条业务纵轴，以全感知、全智能、全连接、全计算、全生态的“五全”数智能力为基座，最终和合作伙伴一起向业务输送物联价值。

到今年，大华进一步修炼“内功”，在布局智慧物联新赛道的过程中，锻造出的三个“力”：技术力和平台力、场景力、生态力。

随着智慧物联的崛起，企业们纷纷积极整合新技术，构建平台能力，为用户提供更全面的安全解决方案，大华也不例外。

在AIoT技术底层和产品上，大华加强构建了三个能力。

一是更广阔的AIoT能力。大模型出现后，全面感知能力从视觉领域，延伸到非视觉领域，大华在保持以视频为核心的前提下，也进一步扩展非视频领域的全面感知能力，同时基于行业大模型推进商业化落地。

比如非视频领域，大华推出了“音频事件检测智能网关ASD8000”，借助工业声纹AI听诊技术，可以实现生产设备在线状态监测、风险预警、异常报警、故障分析诊断，及时处理潜藏的安全风险，减少停机维护时间。

二是更宽泛的以视觉为核心的连接能力。一个重要的动作是，大华成立了未来通信研究院，亲自下场做数据通信产品。

对于大华来说，一方面，融合多维数据引擎的“数智网络”，能够突破网络管道价值；另一方面，将数通产品融入自身业务中，可以加强视觉技术与“云网边端”更好地结合，提高智慧物联与传统制造业等行业的联接融合能力，并进一步影响产业上下游。

三是面向大模型与数据价值产业的核心布局。即加强大数据能力，以视频数据为主要内容，建立数据产业的核心实力。

进入智慧物联时代，传统视频业务垂直封闭的打法已不适用。

为此，大华还推出了一个体系化的软件中台“物联数智平台”，目前这个平台依托AIoT底层技术实力，形成了物联底座、数据中台、AI中台、城市平台、企业平台五大“分身”。

立足智慧物联，深耕千行百业，企业对场景的掌控力至关重要。

大华明白，只有加速扩大与其产品组合，以满足日益复杂的需求，从而在智慧物联赛道上崭露头角，才能为未来创造更多创新机会。

因此，在横向上，大华以城市业务和企业业务为主航道，同时覆盖创新业务；纵向上，深入智慧城市、交管、能源、工业制造、教育、医疗等细分场景，为客户提供完整的智慧物联解决方案。

截止目前，大华已经沉淀了8000个细分场景的产品和应用能力，这些漫长年月里积累的一手经验，都是大华面向未来技术创新和市场需求的强大原动力。

业务的良性发展，不仅取决于企业本身的技术和产品，也取决于企业管理生态的能力。

2023年，被大华定义为“生态年”，公司旨在通过技术共创和商业共享，快速打通行业应用和AIoT硬件，快速联接数据和智能，打造共建、共赢、共生的智慧物联生态共同体，全面推动技术进步与行业发展。

大华会发展一批不同行业的深耕伙伴，运用各自的优势和创新的技术去联合打造最新的解决方案，利用双方现有的资源，包括具备的系统、软件、平台等，去赋能行业，解决不同行业的需求和痛点。

而在其中，最为瞩目的无疑是中国移动和大华股份的战略合作。

大华与中移的合作具备很强的战略互补性，在业务层面，中国移动具有领先的“连接+算力+能力”信息服务体系，而大华具备丰富的前端设备、视频联网中台产品和解决方案，更重要的是丰富的落地经验，所以大华能够将大量产品与解决方案向中移动导入，进行互补协同。

结语

经过两年沉寂，2023年CPSE安博会给了安防行业一次大秀肌肉的机会。

从“安防厂商”，到“以视觉为核心的智慧物联解决方案提供商和服务商”，再到“智慧物联AIoT”，大华股份等代表企业展示了从安防走向智慧物联，是探索转型过程中的顺势而为。同时，他们探索的身影，也构成了人工智能产业进一步走向深度落地的剪影。

AIoT打开了安防企业的业务经络，一方面，海量需求需要具备足够能力的企业来承接，另一方面，AIoT的市场又足够大，大到能容纳众多企业，形成产业链上下游的精细化分工。

在这一过程中，企业最重要的就是在整个产业链找到自己最擅长的角色，占据自己的生态位置。

发布于：广东

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