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    占據(jù)C位,中科智云入選艾瑞中國AI+安防行業(yè)發(fā)展研究報告

    近日,業(yè)內(nèi)知名咨詢公司艾瑞發(fā)布了《2021年中國AI+安防行業(yè)發(fā)展研究報告》(以下簡稱“《報告》”),《報告》聚焦于計算機視覺和知識圖譜技術在城市級及行業(yè)級安防場景中的實際應用情況。中科智云憑借領先的技術優(yōu)勢和多個產(chǎn)業(yè)落地案例的卓越表現(xiàn),作為 AI+安防產(chǎn)業(yè)鏈中的重要推動者,首次入選報告典型案例,并占據(jù)AI+安防產(chǎn)業(yè)圖譜C位。

    AI+安防,預計2025年規(guī)模超900億,中科智云作為AI+安防產(chǎn)業(yè)重要推動者入選報告

    根據(jù)艾瑞的報告,AI+安防仍然是人工智能技術商業(yè)落地發(fā)展最快、市場容量最大的主賽道之一 ,2020年,AI+安防市場規(guī)模為453億元。隨著疫情常態(tài)化以及十四五規(guī)劃開篇,2021-2025年市場將進入產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整期,預計 2025年規(guī)模超900億元。

    根據(jù)《報告》,中科智云處于中國 AI+安防產(chǎn)業(yè)圖譜的中游環(huán)節(jié) ,作為安防產(chǎn)品設備和方案廠商,中科智云積極融合產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)深度對接,依托自主獨創(chuàng)的 AI智能體平臺和數(shù)字孿生平臺,提供全方位安全“智”理方案 , AI+安防進一步創(chuàng)新升級的重要新生力量。 中科智云在實踐中沉淀了深刻的場景經(jīng)驗和技術研發(fā)能力,憑借快速精準的算法和強定制化能力的優(yōu)勢,已為工業(yè)、建造、交通、農(nóng)牧、醫(yī)療衛(wèi)生等領域,如中國移動、中建、中鐵建、中建材、中交建、正大集團、中影華臣、京能、新華醫(yī)院、東方醫(yī)院等眾多知名企業(yè)提供AI安全智理服務。

    社區(qū)樓宇領域前景廣闊, 2025年市場規(guī)模有望超過160億元

    社區(qū)樓宇是 AI+安防除成熟度高的公安交通之外的另一主要應用領域。 目前以AI攝像機、智能門禁及車禁道閘等前端硬件設備為主的AI應用規(guī)模初顯,2020年,社區(qū)樓宇領域AI+安防軟硬件市場規(guī)模超過50億元。在國家政策大力支持的背景下,隨著全國城鎮(zhèn)老舊小區(qū)改造、“智慧社區(qū)”及“智慧安防小區(qū)”建設等重點工作的持續(xù)推進,預計未來數(shù)年 AI安防在社區(qū)樓宇領域將保持高速穩(wěn)定發(fā)展,2025年社區(qū)樓宇領域AI+安防軟硬件市場規(guī)模預計將達到164億元。

    中科智云的“ AI智慧社區(qū)管理系統(tǒng)”已為多個高端小區(qū)提供全方位安全智理。 依托領先的生物識別技術,打造的一系列識別服務+應用終端系列產(chǎn)品、結合具有自動學習進化能力的AI平臺,可實現(xiàn)7×24小時全天候無死角AI監(jiān)控,自動識別人員跌倒,非法入侵,陌生人進入、高空墜物識別等各種安全隱患。相關系統(tǒng)也已應用在“智慧校園”、“智慧樓宇”等項目解決方案中。

    中科智云積極重視與行業(yè)龍頭的戰(zhàn)略合作,目前已與中鐵建有深度的戰(zhàn)略合作,為打造未來社區(qū)的數(shù)字化場景,提供有力技術支撐。

    AI+安防需求主體多樣化,中科智云X-Brain以極小樣本實現(xiàn)算法的低成本/快速/精準定制

    報告中提到,過去,AI+安防行業(yè)的需求主體主要為泛政府類的行業(yè)主管部門,隨著行業(yè)發(fā)展,相應需求主體的角色也越來越豐富,逐步擴充了一些地產(chǎn)商、數(shù)字化門店、商業(yè)辦公體等需求角色。從整體上,需求主體均希望在滿足現(xiàn)階段建設需求的同時,未來能做更長期的運維管理與技術支撐服務。

    傳統(tǒng)AI賦能模式下,算法解決方案擴展性差、適應能力弱、泛化能力差等痛點頻現(xiàn)。尤其傳統(tǒng)行業(yè),因其行業(yè)場景具有復雜性和不確定性強的特點,雖對安全治理有高度需求,但也因樣本數(shù)據(jù)獲取困難,AI難以發(fā)揮安防相關的真正價值。

    中科智云 AI+行業(yè)自動訓練平臺“X-Brain”, 核心是中科智云領先的全新小樣本計算框架,該平臺可被廣泛應用于工業(yè)、建造、交通等不同領域,尤其能自適應復雜多變化的環(huán)境和規(guī)則。只需不到傳統(tǒng)模式 10%的樣本, 便能完成同等精度的算法的提升,算法所需訓練時間也縮短到傳統(tǒng)模式的10%,可更快速和準確的為更多新興 AI+安防主體提供AI應用部署, 并滿足其對更優(yōu)運維管理的期待;為AI在安全治理場景的大規(guī)模使用提供必不可少的基礎設施。

    (新媒體責編:zpl05-02)

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