摘要：在“安防+AI”大趋势下，AI等前沿技术与产业应用不断融合，安防产业将进入智能化广泛应用的新阶段，技术形态趋向融合，应用边界不断延伸。而当前大部分安防厂商将精力倾斜至挖掘场景价值，并根据用户需求设计个性化行业解决方案。而在安防产业链的应用端，软件管理平台将在AI智能化应用中担当重要的“技术指挥官”角色，其对于AI落地安防的价值意义逐渐凸显。以下为根据天跃科技副总裁范舟专访内容整理。
天跃科技副总裁范舟
AI仅是工具，而管理平台是技术官
针对AI智能化应用，当前大部分安防公司主要专注于围绕感知端构建智能化场景。不可否认，感知技术是提升用户业务能力的有效手段，但感知仅能更精准更快速发现场景应用中的异常问题。而从管理角度来看，发现问题仅是起始状态，最为关键的是解决问题、解决效果监控以及管理提升建议。
所有智能化技术仅是工具，并不是最终的管理目标。因此，AI智能化工具必须贯穿落实到管理目标、管理执行、管理监控和管理提升四个环节，形成智能安防管理平台系统闭环，助力客户实现系统化感知风险、全覆盖处置风险和数据驱动管理改善，真正打通AI智能化应用最后一公里。
实际上，安防管理化平台相当于一个技术指挥官的角色，为机构提供设备设施状态检测、管理状况监控，并提供改善性指导建议，从而提升企业的精细化管理水平。具体而言，就是通过为用户打造适合的管理软件系统，助力更便捷的感知，告诉视频场景发生什么事，解决效果如何，而不仅仅是停留在感知层面。
作为距离用户最近的安防集成商，天跃科技致力于将最新技术，例如物联网、移动互联、大数据，以及AI技术、AIOT技术，与客户的最终管理目标相结合，希望在这最后一公里，实现客户管理目标落地。天跃科技最新拳头产品TY-SIMS安防智能管理系统，聚集用户场景安防需求，按照发现问题-解决问题-解决效果监控-提升建设的PDCA管理思维逻辑，寻找最佳适合的AI智能化工具，从而助力用户实现风险管控目标。
并且，利用AI工具，不断优化和完善数据模型，迭代行业管理标杆值，更好监控企业业务管理水平，提升安全风险防范能力。而管理平台中的动态风险评价体系，可为客户提供管理水平检测报告，为科学决策提供数据支撑。天跃科技将与产业链上下游做AI智能视频的友商合作，基于友商大量前端的数据进行综合的逻辑判断，形成系统化的管理判断，为给客户提供最后一公里到达管理成效。
智慧考拉云
中心端+移动端融合 延伸平台系统化
当前很多企业在智能化软件管理方面较为薄弱，管理要素没有形成系统化、数据化、全面化。以报警管理为例，如出警方式、出警效果等管理动作数据并没有留痕，而监控中心的单点失效将导致整个管理信息失效，给用户风险和管理效益监控带来一定的技术应用难题。
天跃科技通过智能化工具进行系统性应用延伸，旨在把原本传统监控中心的软件功能外延到不仅记录内部的IOT联网设备数据，而且能够采集和记录外部系统数据，并将内外系统数据进行逻辑关联分析，形成更丰富的闭环管理工作流。并且，天跃TY-SIMS安防智能管理系统延伸了具有扁平化的信息推送的移动端应用。通过中心端+移动端融合，报警信息不仅停留传输到监控中心，同时也会向相关责任人及管理层推送，清晰呈现整个业务系统各个环节动作情况。
另外，当前安防管理平台，在员工日常履职情况及事件处理方面缺乏数据化支撑，无法有效对值班人员相关的价值评估、绩效评估等进行整体判断。天跃TY-SIMS管理各要素均以数据化呈现。以金融领域应用为例说明，平台系统底层有200多项指标，用以支撑20-30项的关键指标。而信息化数据颗粒度越精细，为客户贡献的价值就越大。突破原来仅靠感觉判断造成效果较为模糊的弊端，规范履职标准，并所有动作留痕管理，责权清晰。
安防综合数据
管理内在逻辑共性大 且具有标准依据
软件内在管理逻辑共性较大，具有较强的可复制性，只需对配置方式针对性的稍为修改，即可将管理系统向高校、医疗等多行业场景进行拓展。TY-SIMS系统主要应用于医疗、金融和高校行业等行业。特别是在金融行业应用广泛，用户分布包括国有股份制银行、股份制商业银行和地方性商业银行等。
另外，软件管理平台内在逻辑有一定的标准设置，具体到不同行业场景应用，标准略有差异性。天跃科技总工程师同时也是国家标准委全国安防标委会（SAC/TC100）委员彭华，参与了很多国标、地标和行标的制定工作，在金融、教育、医疗等行业均有涉及。为TY-SIMS系统管理要素提供管理标本依据，然后利用技术管理手段替代靠政策宣导或者手动记录策略来推行流程标准执行落地的传统做法。
天跃TY-SIMS安防智能管理系统
总结:
从当前形势来看，安防产业的变革不仅仅体现在设备的AI化和IOT化，而且安防还将走向IT化趋势。在这个产业演变过程中，安防技术产品创新和行业应用融合不断加快，能够贯穿从前端、平台到应用端的管理化平台，无疑充当技术管理官的角色。天跃TY-SIMS从用户场景需求出发，将AI智能化工具与整体行业场景应用结合起来，遵循PDCA管理循环理念，并借助AI对大数据进行推理引擎，实现风险管理全覆盖，量化风险场景事件安全风险动态评估，且以场景数据驱动、辅助管理决策，大力提升用户的业务管理水平，助力管理目标落地。
需要强调的是，软件管理系统必须形成风险管理应用闭环，深度融合硬件和软件系统功能，从而实现全息化、系统化感知风险，全覆盖事件处置风险、精准预测潜在风险，最终实现“精准防范、智慧管理”。
