移动互联网时代促进联网报警领域的发展

　　前段日子发生的滴滴顺风车事件再次给人们敲响了安全警钟。当情况所限，传统的报警方式无法有效传递险情时，那就需要一种更加方便、快捷的联网报警应用，能让乘客迅速地发送出有效的报警及求生信号。除了在这种极端情境下对联网报警的需求，报警服务业诞生的使命就是要解决无人值守、店铺、企事业单位及家庭的安全问题。报警服务业发展了20多年，直到现在仍然必须做这件事情。

　　联网报警服务可以说是“刚需”，但行业现状并不容乐观。从单纯的报警服务行业来讲，客户的流失率大，入网难，资费在降低，而成本在增高；同时，运营商与产业上下游缺乏互动，一是运营商缺乏和上游的互动，因为传统的互动只是定义为“找厂家的唯一目的就是要买它的产品”，把厂家仅仅定位供应商，这是防行业这么多年来的客观现状；二是与下游用户缺少互动。

　　当今已是移动互联网时代，人工智能及大数据的兴起也带来众多行业的迅速变革，但报警运营服务的变革却显得有些保守，缺乏足够的活力，除了技术上的进步和融合外，业务模式的创新也需要实质性的进展。

　　“互联网＋”促联网报警跨界发展

　　当前形势下，联网报警的范畴必须延伸，以真正实现联网联动。这就涉及到跨界。

　　跨界是为了融合。很多的跨界失败往往是因为徒有其表或者太过强化概念，为跨界而跨界，忽略了跨界的目的。跨界之所以成为可能，其本质上是因为原本看似不相干的服务内容和形态之间存在连接的可能，即能够附着于同一个表体，通过同一个服务团队将两种或多种业务进行有机融合，彼此之间关联而又能互相独立，相互之间不会产生任何排斥。所以，运营商在做跨界业务设计或者相关项目搭接的时候，必须要考虑能不能融合，怎样融合，如果不能有机融合，就应权衡成本和收益，另起炉灶。

　　以安全为中心，增加安全服务内容。对大多数报警运营商而言，商铺联网报警是其多年深耕的领地，其专业和影响力已经比较稳固，在安全服务的基础上向客户提供更多同安全直接相关联的服务，既符合其一贯的市场形象和专业性定位，又能够让客户快速接收和认可。比如针对商铺业主／经营者和其店员的家庭、家人以及车辆等物品的安全服务，并且可以将多样化的安全服务组成不同类型的套餐向更多的用户提供——特别是那些非联网报警用户。

　　立足本地化，扩展平台化，服务生活化。即使在网络时代，报警服务运营本质上也是区域化的服务，其依托在于能够快速响应就近服务，故在跨界服务业务设计和融合的时候也应该以此为根本。并在此基础上挖掘以商户为代表的刚需——安全服务之外的服务内容。对商户而言，促进生意安全顺利发展是每个经营者都最看重也是最需要的，特别是当今兴起的新零售更是非常看重这一点。对普通大众而言，日常生活的各种方便性需求也应该是联网报警在跨界业务设计和融合的时候应该关注的重点。在一个理想的环境中，报警服务运营商能够很好地链接彼此的需求并形成良性互动，这当中蕴藏着巨大的商机和潜能。

　　因此，以安全服务为基础，结合视频监控，在原有的防盗报警服务的基础上增加可视化、实景化、网络化以及生活大众化的服务内容，将会是今后安全报警服务运营商跨界融合并取得成功的方向，而且这个路径本身没有脱离安全服务运营的基础，基本上能够保障运营商的跨界服务围绕安全做相关方面的延伸，保持核心竞争力。

　　只有做好了跨界融合，联网报警应用才会获得大规模推广应用。

　　AI赋能联网报警领域变革

　　联网报警领域随着现代化信息技术的发展而持续演变。随着现代化科学技术的不断发展，报警领域的发展前景也逐步扩大，而人工智能技术与大数据的兴起，也为报警领域的技术变革及发展注入了新的动力，使报警领域迫切需要人工智能技术的支持。

　　人工智能技术在报警领域的应用现状

　　在报警领域中，现阶段人工智能算法在视频图像监测方面应用最为广泛，这是因为报警领域的大部分产品都是和视频图像有密切关系的。但对于报警领域来说，其业务是多样化的，而视频图像信息的监测只是报警领域中的一小部分，它还包括通信信息、网络信息及社交信息等。在不久的将来，报警领域必将以视频图像信息作为基础对人工智能技术的应用进行不断地延伸，使人工智能技术更好的发挥其自身优势，从而为报警领域带来更加深入的技术变革，并进一步推动报警领域的发展。

　　从报警领域的技术体系进行分析，人工智能技术在报警领域中的应用具备终端切入与逆向推进这两大特点，这说明人工智能技术在报警领域中是从终端作为起点进行逐渐升级的，并最终拓展至整个报警领域技术体系。在视频监控方面，人工智能技术在视频监控中属于最前沿的应用技术，利用人工智能技术能够对报警区域中的各种情况进行识别，并通过两种方式进行处理：第一种处理方式是对情况的紧急程度进行识别。当系统识别为紧急情况时，可不通过人工对情况的判断与分辨，由人工智能技术进行智能化报警。第二种处理方式是在复杂情况下，利用人工智能技术进行后台处理和评估，然后采取相应的应对措施。

　　如今，在报警领域中第一种处理方式的人工智能技术应用最为广泛，并且取得了非常理想的应用效果，而对于第二种处理方式也正在逐步得到拓展。随着报警领域对安全需求的不断提高，人工智能技术也得到了更为深入的应用，并实现了智能化存储与智能化思维。智能化存储能够将检测到的信息进行收集与处理，并将处理后的数据信息进行存储。智能化思维能够将存储的数据信息按照其内部规律及其本质属性来对其进行显性化。同时，报警领域还对人工智能技术的深度感知与适应能力进行了充分运用，借助于人工智能技术对大量的数据信息进行采集、存储与分析，以此获得一段时间中监测区域的环境情况，并对事物的发展规律进行总结，通过深入的量化分析与感性判断来形成一个应用性与适用性较强的报警监控系统，并在不断的应用过程中对系统进行逐步自我完善。

　　人工智能技术对报警领域的影响

　　人工智能技术的应运而生，给报警领域的技术变革带来了新的动力，并对报警领域的发展起到了极为深远的影响。所谓人工智能是通过计算机对人的智能行为及部分思维过程进行模拟而形成的一门学科。人工智能技术不仅是一门综合性的计算机科学，更是社会科学、计算机科学、生理学等多门科学综合的交叉学科。人工智能技术对报警领域的影响及其技术的变革主要集中在三个层面，分别是硬件支撑层、算法分析层及场景应用层。

　　基础硬件层

　　对于硬件支撑层来说，它是实现人工智能算法正常运算的重要支撑，包括各种硬件设备，例如TPU、GPU、CPU、TPGA等运算芯片，这些运算芯片使人工智能算法得以广泛的普及与应用，特别是在报警领域中的视图分析处理当中，GPU运算芯片已经成为报警领域中的主流运算芯片，并随着GPU运算芯片能力的不断完善与提升，人工智能算法在报警领域中的应用效果也将不断提升。

　　算法分析层

　　在人工智能技术中，算法分析层无疑是该技术的关键所在，其算法性能的好坏对人工智能技术的应用效果有着直接的影响。在报警领域中，人工智能算法的性能与功能不断提升及完善，能够为报警领域中的海量视频图像数据提供更多的训练样本，从而使报警领域对视频数据进行更加深入的挖掘，提高了视频数据的价值。可以说，人工智能技术的发展推动了报警领域的技术革新，而报警领域的技术革新又促进了人工智能技术的发展，从而形成了两者间的相互促进关系。

　　场景应用层

　　在人工智能技术中，场景应用层综合了多种基础技术，其在报警领域中的应用使其能够借助于不同的应用场景来实现报警产品的研发，这也使人工智能技术能够为更多不同的用户提供更加多元化的数据分析，从而帮助用户利用人工智能技术来提高管理水平，有效满足了不同用户的报警监测需求。场景应用层的多元化使报警领域更注重于各种各样的报警产品研发，使报警产品能够满足不同的场景应用需求，这无疑在很大程度上促进了报警领域的技术革新。

　　大数据渗入报警行业

　　报警业的发展越来越具有科学性及规划性。为用户提供更为强化的安全保障，则需要报警业在结合大数据发趋势作用的基础上，不断发挥自身优势作用，突破局限性思维。新兴的人工智能技术和大数据天生是一家。大数据及互联网在不同领域中的不断渗透，报警业的发展也会受其直接影响。

　　联网报警行业的发展机遇及途径

　　精准分析匹配用户画像

　　依托于大数据强大的分析技术，综合用户的生活及消费方式等信息，有针对性、有规律性的划分用户群体，确保其模式应用细化到具体的市场环境下。根据用户差异性制定与之契合的服务推广方案，为用户提供更需要的服务，不仅能够有效提升用户满意度，更能在原有基础上发展出更多潜力用户，提升用户价值总量，从而促使报警运营商的市场占有率有效提升。

　　提高反馈数据信息处理能力

　　报警运营服务商不断寻求行业发展，进一步强化自身数据处理能力的同时，平台就能针对反馈出的数据信息进行处理。这不仅能够大大提高警情处理效率，更能在分析数据的基础上，针对警情危害程度进行过滤，并为其匹配相对应的处理方案。在此基础上，通过对平台数据处理技术的应用，报警运营服务商能够将不同的设备连接到服务系统中，这样就能在不限时间、地点的情况下，及时掌握警情信息，将误报问题的发生频率降到最低，以更加高效的共享优势，交给用户一份满意的答卷，从而提升用户粘性，合理规避用户满意度下降、用户流失问题。

　　新技术对报警领域应用的挑战

　　虽然人工智能技术给报警领域带来了深远的影响，在很大程度上推动了报警领域的技术革新，但人工智能技术在报警领域中的应用也存在许多疑难之处有待解决，这些问题主要集中在三个方面：

　　现阶段报警领域对人工智能技术的应用存在算法单一问题，这也是人工智能技术最大的应用难题。现有的人工智能算法仅能从视频图像中对人、车等数据进行提取，却难以对视频图像数据进行完全结构化，这也使报警领域相关人员只能通过人工的方式对大量的视频内容进行观看。

　　报警领域中不同应用场景的限制使人工智能技术的应用效果受到很大影响。在报警领域中，需要实现对不同应用场景进行监控与报警，而人工智能技术则是以视频为应用基础的，但在视频监控过程中，其成像质量会受到光照、环境等外部因素的影响，进而造成监控过程中存在遮挡、模糊、像素过小等问题，这无疑对报警功能的实现及视频内容的解析带来很大影响。

　　人工智能技术在报警领域中对数据的共享应用较为缺乏。在报警领域中需要经常对监控区域中的数据进行提取，但这些提取的数据是相对独立的，由于人工智能技术所采用的算法是由不同厂家生产的，这也使算法在对数据进行获取时无法进行共享，进而造成信息孤岛问题，这也给报警领域对数据的分析带来阻碍。

　　结束语

　　知识经济的时代，创新及优化逐渐成为第一生产力，这同时也促使报警行业的发展方向更加具有科学性及规划性。为用户提供强化的安全保障，则需要报警业在结合大数据发趋势作用的基础上，发挥自身优势作用，突破局限性思维，为行业发展开辟新的道路。

　　总而言之，人工智能技术在报警领域中的应用将不再仅仅局限在视频图像数据采集分析方面，在通信信息、社交信息等方面也将得到更为广泛的应用。大数据、云计算等信息技术为人工智能技术与其他现代化信息技术的融合提供了新的发展路径，这也使其在报警领域中的作用正日益凸显出来。相信在不久的将来，报警领域将在人工智能技术的引领下开辟出新的蓝海。