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联网报警行业发展的机遇和挑战
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。

  【市场分析】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,这是安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。