在传统安防体系中，摄像头、网络视频录像机（NVR）、门禁面板和读卡器等硬件设备，不仅是系统功能实现的基础，更是用户识别和选择安防系统的核心依据。彼时，企业选择安防解决方案，首要考虑的是硬件设备的像素、存储容量、耐用性等参数，硬件制造商也因此在行业中占据主导地位。例如，早期银行安防系统采购时，会优先对比不同品牌摄像头的分辨率和夜视能力，以确保能清晰捕捉柜台交易画面和营业厅人员流动情况，NVR 的存储容量则需满足至少 30 天的视频留存要求，这些硬件参数直接决定了采购决策。

在当前的安防系统中，软件已成为塑造用户体验的关键因素。用户通过软件界面实现对安防系统的操控、数据的查看与分析，软件的易用性、功能性和兼容性直接决定了安防系统的使用效果。如今，越来越多的终端用户开始通过软件品牌来识别和选择安防系统，而非仅仅关注硬件制造商，这一转变深刻地反映了软件在安防系统中地位的根本性提升。以大型商业综合体为例，其安防管理平台多采用 Genetec 的 Security Center 软件，该软件能够整合视频监控、门禁控制、入侵检测等多个子系统，管理人员通过统一的软件界面即可实时查看各区域安防状态，还能根据人流数据优化巡逻路线，软件的整合能力和数据分析功能成为综合体选择安防方案的核心考量。

SaaS（软件即服务）解决方案凭借其独特的优势，正不断蚕食本地部署平台的市场份额。对于企业而言，SaaS 模式能够提供便捷的远程访问功能，管理人员无论身处何地，都能实时监控和管理安防系统；同时，SaaS 模式下的外包技术支持和供应商管理更新服务，大幅降低了企业的运维成本和技术门槛。尽管目前仅有 7% 的组织报告其 75% 的应用程序堆栈为 SaaS，但这一数据背后所展现的发展趋势已十分明确，尤其是新兴企业，对 SaaS 模式的接受度和采用意愿更高，成为推动软件在安防行业普及的重要力量。

以初创型物流园区为例，其选择了 Securitydna 的云视频监控 SaaS 解决方案，无需自行搭建本地服务器，只需接入园区已有的摄像头硬件，即可通过云端平台实现视频存储、实时查看和移动终端访问。当园区新增仓库区域时，仅需增加摄像头数量并在云端平台完成配置，无需对本地系统进行大规模升级，极大地降低了初期投入和后期运维成本。此外，带宽、压缩和可扩展存储技术的突破，也为视频监控这类数据密集型安防应用的云端运行提供了有力支撑，进一步扫清了软件主导安防行业的技术障碍。

在软件逐渐占据主导地位的背景下，人工智能的出现正引发安防行业新一轮的颠覆。行业领袖将人工智能称为 “软件界的物种大灭绝！”，这一评价并非危言耸听。人工智能的智能代理模型具备复制传统软件功能的能力，Anthropic 公司称其 AI 能克隆 Slack 等企业级应用的案例，更是凸显了 AI 原生解决方案取代传统软件模式的巨大潜力。在安防领域，人工智能正从多个方面重塑软件的功能和价值。

在视频分析方面，传统软件需要人工设定规则和参数来识别异常情况，而人工智能能够通过机器学习自主学习和优化识别算法，大幅提高异常事件的识别准确率和效率。例如，在火车站安防系统中，传统视频分析软件需人工设置 “人员长时间徘徊”“物品遗留” 等规则的判定阈值，且容易受光线、遮挡等因素影响导致误报。而采用 AI 驱动的视频分析软件，如 Hikvision 的猎鹰智能分析系统，能够通过大量样本学习自主识别异常行为，不仅能准确识别人员徘徊、物品遗留等情况，还能识别打架斗殴、翻越护栏等复杂异常事件，误报率降低了 60% 以上，同时能实时推送预警信息给安保人员，为应急处置争取时间。

在智能预警方面，AI 技术同样发挥着重要作用。中国电信推出的 “天翼视联平安慧眼 —— 智慧派出所平台”，在贵州 “平安黔哨” 行动中，借助 AI 算法，成功汇聚来自沿街商铺、娱乐场所等关键区域的 2 万路社会面摄像头数据，精准识别未成年人违规进入网吧、车辆违规停放等特定事件，进而协助侦破案件超 500 起。在海南美兰分局负责的自贸港安防重点区域，平台利用 AI 技术实时监测并预警打架斗殴、持刀持械等各类异常行为，同时快速联动 “最小应急单元”，确保在 5 分钟黄金时间内实现高效快速出警处置，大大提升了社会治安防控效能。

在企业园区安全管理方面，自定义 AI 模型在门禁与周界监控中发挥着重要作用。通过 AI 人脸识别技术，企业园区能够快速验证员工身份，防止外来人员非法闯入；同时，智能分析园区内车辆行驶轨迹，对异常停车、超速等行为及时预警。例如，某大型企业园区应用自定义 AI 模型后，门禁管理效率大幅提升，员工通行时间缩短，且有效阻止了多起外来人员非法闯入事件，保障了园区的安全运营。

在警报处理方面，AI 可以对大量的警报信息进行智能筛选和排序，剔除误报信息，将真正重要的警报及时推送给管理人员，有效减少管理人员的工作负担。以大型企业园区为例，其安防系统每天会产生数百条警报信息，其中大部分是由于风吹动树枝触发的入侵探测器警报、门禁系统误识别导致的开门失败警报等误报信息。采用 AI 警报处理系统后，系统会结合视频画面、历史数据等多维度信息对警报进行验证和筛选，将确认的真实警报（如非法闯入、消防报警）按照紧急程度排序后推送给管理人员，管理人员无需在大量误报信息中筛选，工作效率提升了 70% 以上。

不过，我们也需要客观看待人工智能对安防软件的影响。当前，安防行业中紧密的软硬件集成仍为安全厂商提供了一定的竞争壁垒，人工智能要完全 “吞噬” 安防软件并非易事。例如，hikvision 的网络摄像头不仅具备高清成像硬件，还内置了边缘计算芯片和专用的 AI 视频分析软件，软硬件深度协同实现了快速的本地智能分析功能，这种一体化解决方案难以被单纯的 AI 软件所取代。而且，人工智能对安防软件的影响更多的是一种重塑和升级，而非简单的替代。人工智能将推动安防软件向更智能、更高效、更自动化的方向发展，使其能够更好地满足用户在安全防范、风险预警、运营管理等方面的多元化需求。

展望未来，软件在安防行业的主导地位将进一步巩固，而人工智能将成为推动安防软件创新发展的核心引擎。对于安防企业而言，无论是硬件制造商还是软件开发商，都需要积极拥抱这一变革趋势。硬件制造商需要加强与软件开发商的合作，将硬件设备与先进的软件系统深度融合，提升产品的整体竞争力；软件开发商则需要加大在人工智能技术研发方面的投入，不断推出具备更高智能化水平的安防软件产品和解决方案。只有顺应技术变革的潮流，安防企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，推动整个安防行业向更智能、更安全、更高效的方向发展。

在未来几周，我们将以这10个论点分篇详述，报告英文原文以及中文AI翻译版可填表索取🤝