再者，安防的面部识别和手机移动的应用，存在一个“被动”和“主动”的个体行为区别。当我们在使用手机面部识别的时候，为了提高准确率，用户会很自觉的、毫无保留的把脸露出给AI扫描。但是处于公共环境中，普通人是不会存在这个主动行为的，同时戴口罩、墨镜或帽子等等都可能会影响AI的判断，这便极大的增加了AI的识别难度。

当然，单独把面部识别挑出来谈论，纯属有些耍流氓。毕竟一台智能安防机器人还具备声音识别、气味识别，甚至是形体识别等，银河水滴的上线让大众见识到了AI的识别范畴在扩大。虽然还未广泛运用于安防行业，但这是希望。同样的，虽然AI的识别能力在升级，但也不可忽视安防行业的两大问题依旧会阻碍识别的准确率。一是群体的繁杂，人流量大，流动性强，环境复杂；二是个体的改变，衣着、样貌的变化，存在时空差异。

其三，行业市场混乱，落地产品大同小异。机器人热潮，资本投入，公司起创，一大堆产品落地拍卖，行业看似繁华热闹，却是鱼龙混杂。市面上一台智能安防机器人的价格大约在20万左右，但是你完全可以搜索到价格远远低于这个价位的相似产品。

2014年4月，华为坂田工业园区引进了中智科创的开发的巡逻安保机器人，这台机器人搭载360°云台摄像机，可实现人脸识别、车牌识别和声音分析等功能，几乎和现在市面上的安防机器人的功能如出一辙，甚至现在的一些产品还不如这位国内先驱者。

5年过去了，技术应用，产品落地，市场驱动，无可厚非，但是一些不良厂商胡乱挤入市场，争相模仿抄袭，隐约掀起价格战，搅乱了市场，显然不利于整个行业的进一步发展。这种同质化的市场环境，是很难创新突破以达到安防的期望状态。

当然，智能安防机器人并非一蹶不振，在某些模块还是有所突破和进步。优必选的ATRIS在底盘优化方面取得了较好的发展。机器人采用履带式底盘，左右悬挂独立避震器，可攀爬楼梯，作业松软、泥泞地面等复杂环境。但是，这对于安防机器人而言只是一个无法触达核心的进步，监控升级、安防作业才是安防机器人的核心主业。

智能安防机器人“比下有余”，安防的未来可期

智能安防机器人是“AI＋机器人＋安防”的落地产品，AI是大脑，负责数据的处理和反馈；机器人是躯体，负责与场景的交互与协作；安防是目标，是“AI＋机器人”的行为导向。科学的结合是1＋1＞2的结果，智能安防机器人有望解决当下困扰安防行业的痛点。

一、安防的环境复杂。以上海人民广场地铁站的人流量为例，官方数据每日平均可达78．60万人。即便可以实现物理世界的数据化，那么也是近79万条数据的庞大信息，人类几乎很难在这些数据群里找到关键信息。

但AI可以将这些庞大复杂的数据进行分析和提取，以一个更为直观的结果反馈给人类。央视《机智过人》登场的小九大数据在对西北大学近2万名师生的大数据分析预测食堂就餐人数的挑战中，成功完成挑战，展示了AI惊人的算法能力。

在传统的认知中，一个复杂的环境在于人流量多，人工无法把控和识别。但大数据时代下的AI很好的将现实环境数据化，再将数据由繁入简，直观反馈，可以让安防人员有效的识别复杂环境中的危险因子，锁定安防目标，提高安全保障。

二、安防的效率低迷。上班可以八小时制，但安全保障必须是全天候的持续。这便意味着安防的压力不仅来源于复杂的环境，还有高持续的时间。在这方面，机器是优于人类的。

优必选的ATRIS采用履带式地盘，可作业于松软、泥泞等复杂地面，也可以攀爬30°的楼梯，具备良好的越野机动性能；可见光＋红外线成像，适应任何天气的监控；8h的续航，2h的充电时间，没有情绪、没有生病等情况的困扰，智能安防机器人是完全可以胜任24小时的持续工作。

三、人工的成本递增。随着科技和经济的发展，无论哪个行业，人工的成本在递增，机器的成本在递减，当人工与机器的成本交于某个中间点时，便会大规模出现机器替代人工的现象。在安防行业，因为工作时间的长效维持，人工成本更高，急需“AI＋安防”的产品落地，从成本上解决该行业成本过高的问题。

但是，目前而言安防机器人的上线并未能解决这一痛点，反而因为正处于行业的萌芽期，高额的科研费用让产品暂时无法得到普及。市面上一台性能较好的智能安防机器人的价格在20万以上，这一个成本高于人工成本。以长沙安保行业的平均工资进行估算，1人年薪资在4万左右，全天候3人8小时轮班，即每年成本为12万。这样的估算较为模糊，排除多个影响因素，但对于目前机器人价格过高的问题是可以参考的，也足以让我们看到机器与人工之间的成本差距，随着技术的进步和成熟，可以预见这个差距会缩小而达到理想控制程度。

现在还处于整个机器人行业的早期萌芽阶段，智能安防机器人能带来的效益还不足以撼动整个行业的模式，以人工为本依旧是现在安防的主要方向。

产品需要打磨和成长。智能安防机器人在效率、监控和数据处理方面逐渐优于人工的表现让安防的安全性得到了提升，通过与人工的合作协助，是可以得到安防行业的最优解的。

那么，AI＋机器人在安防场景的落地和应用，是可以期望的未来。

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