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2017年中国安防将刮起“最炫民用风”

2017，中国安防彻彻底底进入大变革、大调整时期。期间最为显著的表象之一是，民用安防之风大规模席卷而来，为行业再一次创造一个盛世。 智能摄像机，传统监控厂商转型民用最为锋利的武器 对于广东尤其以深圳为代表的摄像机生产制造型企业，智能摄像机是他们进入民用市场最为锋利的武器。现在，你很难找到还有未从事智能摄像机研发制造的监控厂家。笔者在采访杭州安防某位大咖时，他反复强调，民用智能摄像机市场必然成为未来安防最为重要的市场，因为传统的安防市场日趋饱和，技术更新换代较慢。而民用化之后，安防行业彻底进入了互联网的节奏，产品的更新换代、技术的日新月异，就成为了新常态。 与此同时，随着谷歌以5.55亿美元的价格收购美国家庭监控摄像头创业公司Dropcam，家庭监控类产品概念被引爆，一波外行人开始掀起中国智能摄像机的浪潮，引发了智能摄像机百花齐放的态势。从市场占有率来看，360、中兴智能摄像机、小蚁、萤石、乐橙、联想看家宝、乔安、富视康等，他们占据国内大部分市场，一时国内家庭智能摄像头市场呈现百花齐放之景，各种品牌家庭智能摄像头层出不穷。 为何如此火爆？究其原因，传统摄像机因摄像头数量、画面质量、数据存储量巨大带来效率低、识别率不高等问题，特别是当家中出现突发况时，传统摄像头的实时安全防护功能往往会形同虚设。而全新的智能摄像机，完全颠覆了传统安防的概念，从最初的被动监控，演变成为主动的实时观看。 在这些产品中，手机成为监控的主导者。把设备安放在所需位置，手机内下载相应产品的APP程序，无线连接后经简单配对即可完成安装。如果想监控产品拍摄的画面，只需打开手机内的软件即可。在应用范围上，此类产品的应用也更加广泛。例如：上班过程中，妈妈通过手机可远程照看宝宝;儿女上班，可看护独自在家的老人。同时，为了家庭安全，大部分智能摄像机配置了动态监控功能。如果监控画面内出现移动物体，设备便会自动录像或拍照，向手机发出警报，提醒主人有险情。可以说，智能摄像机已经成为智能生活的必备神器。 总而言之，在讨论过冬术的当下，以深圳为代表的传统监控企业，他们在力争用智能摄像机，重拾旧山河。 智能家居，楼宇对讲企业的擅长之道 笔者在5年前就阐述一个观点，智能家居，在瞄准未来。果不其然，几年间，由于物联网和云技术的渗入，智能家居从产品形态到技术支撑再到商业模式，发生了翻天覆地的转变。 可以发现，大凡从事过楼宇对讲的安防企业，现在都主打智能家居。貌似在当下在把企业定位于楼宇对讲企业，显得低端且不上档次。那么，既然智能家居成为他们的新的战场，那么，2017年智能家居会有哪些与以往不同之处。 系统+云服务 系统加上云服务，才能提升传统家居产品智能化的附加值。在物联网的作用下，云服务是当下主流，安防行业各大主流企业相继推出基于云服务的智能家居产品。因为他们看到，云服务是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。 大多数个人用户不会为自己的智能家居系统配备服务器，因此，很多家庭的智能家居系统本身没有数据处理能力，用户可以将对于家中智能家居的相关信息储藏在云端，通过连接到云端的手机或者嵌在墙上的终端，可以非常有效安全快捷地掌控家居的风吹草动。 事实上，智能家居就是一个家庭物联网，可以通过云计算，也可以让家庭与社交网络、新闻渠道、数据分析甚至是政府决策联系起来，在云的支撑下，一切皆有可能。比如，安居宝云对讲系统采用云端管理，相比传统的对讲系统产品具有便捷和高效的优势。云对讲系统不仅让同一品牌开发商、全国分布的项目的对讲系统不再孤立，而且可以实现跨小区的对讲应用，大大提升开发商对物业管理的整合与利用，让开发商的每一分投资都发挥最大的效益。 打造平台掌握用户粘性 平台应用增加用户粘性，这个是在物联网时代智能家居非常典型的商业模式之一。考虑到智能家居最初需求点是来自实现业主和访客之间的视频通讯，但是现在智能家居与平台结合在一起，成为一个控制终端，本质上来说还是一个安防系统。安防是刚需，但商业模式需要与其他两大系统（家电、照明与温控）集成，组成一个大平台，这种模式可以以平台粘性依靠产品来赢利。 比如深圳中瀛鑫就主打这种模式，这就要求开发企业对于众多与智能家居相关细分行业较为熟悉，并且在互联互通性能上要有广泛的兼容性。还需指出的是，智能家居产品品牌多，很多不同行业企业都希望通过平台级应用来增加用户粘性，而智能手机的移动性和交互性能与业主形成沟通的共识，所以，很多智能家居平台入口是从智能手机方面开发。 智慧养老 去年5月份笔者对视得安罗格朗进行采访时了解到，智慧养老与智能家居密不可分，且是目前在国外已经较为成熟的应用。智慧养老也需要基于物联网技术的应用，在居家养老设备中植入电子芯片装置，使老年人的日常生活处于远程监控状态。 对于安防行业而言，智慧养老主要关注社区老年人的生活与健康状况。为此，要打造这种模式，如何盈利是企业考虑的关键。因为这种模式很难靠纯产品或系统盈利，服务是其盈利方向，而服务也是围绕远程监控管理和医疗护理两大方面。澳大利亚的智慧养老是采用递延管理消费模式，按销售、租赁和会员制三种方式收费。 2017，不管安防行业如何之变，智能家居依然会走俏市场。当楼宇对讲企业大多转型智能家居后，他们将在新的市场领域又与老对手征战，是一番独特的风景。 智能门锁，五金行业转战安防 当在2016年北京安博会上笔者采访创维群欣时，他们喜滋滋地透露公司也开始在智能门锁发力时，让笔者感叹，五金行业的门锁厂家也来安防了。深圳米林客的老板是有创业激情的年轻人，他给了笔者一个新观点，他认为对于家庭安防来说，智能门锁是刚需，而智能家居和智能摄像机却未必是。 智能锁不同于机械锁，是通过感应卡、数字密码、指纹来开锁。指纹作为人独特的生物密码广泛运用在锁之上，使开门变得像用指纹打开iPhone手机屏幕一样方便，极大提升了安全级别和便捷程度。 用户不会担心指纹被盗窃或被复制，因而安全性更高；出门不必再反复检查是否忘带钥匙；上班或在外地可通过智能锁的APP上查看家人进出门情况；通过可视摄像头查看亲朋造访时，可用手机远程开锁；还能在APP上管理多把智能锁的指纹密码；出租房屋可以自动添加或者清除租客指纹而不必换锁芯；特别是家人的指纹都可以存储在“私有云”上。 有数据表明，欧美电子锁占民用锁50%，韩国智能锁的普及率达80%，而指纹智在我国家庭的普及率不足2%，中国约3.5亿个家庭，指纹锁安装量每提升 5%就可以带来1750万把的销售量，产生约140亿元的销售额；巨大的市场增长潜力让国际知名指纹锁品牌如德国系的德施曼、美国系的耶鲁、韩国系的三星等加快了抢占中国智能锁市场的步伐。 从淘宝众筹、京东众筹及百度搜索热度可看出，消费者对于智能锁的认知度和接受度迅速攀升，从五金行业转战安防的他们，会以智能门锁，掀起新的一波家庭安防热潮。 智慧门店，安防的新乐园 我们习惯性把民用安防市场划分为家庭安防和门店安防。对于一直备受关注却十分不被看好的门店安防，在2017年会迎来发展的春天，成为行业新的乐园。如果你关注这个行业，会发现无论是报警服务业还是安防厂家，都在累积客户资源和沉淀技术。 由于以前大多是沦为摆设的安防产品，并未能改变门店业主现状，就如同行所感慨，“超市的监控系统安装上去之后，少有伤筋动骨的变动，一般都是些小修小补;报警系统的安装都比较简单，门禁系统的应用也比较少，然而这些却都没太多实际用途”。 还有位同仁持有这样的观点，“安防对于很多商铺的老板来说相对比较陌生，他可能有防盗、监控的需求，但不知道应该通过怎样的途径来实现；而生产制造厂商也较少专门针对这一市场做宣传、推广。这个行业对安全的需求不像银行、公安等的需求那么强烈，管理者的安全防范意识也没有行业用户那么专业。 隔行如隔山，零售业内通过口碑相传的方式来做安防，局限于业内传播，量的效应没有出现。”甚至，有些商铺业主是怀着一种攀比的心态安装设备，不管设备是否真正为我所用。 管中窥豹现一斑，由上不难看出，之所以商铺安防不火热的原因之一在于，这个细分领域安防不够重视，新技术和新产品应用明显低于其他领域。但我们应该看到，商铺的抢盗事件多如牛毛，尤其是年底，经常可以看到派出所发出警方提醒。大多提醒内容告知，加固防盗设施，安装联网报警装置，不要将贵重物品和大笔资金在店过夜等等之类的话语。对于报警服务业，商铺安防是他们最大的盈利市场，但由于出警响应速度和保安管理漏洞，其技防效果不尽如人意。 为此，基于上述的困境，北京富尼泰克联合了中国最优秀的烟雾专家们，他们几十年服务于军方烟雾研究部门，结合安防系统应用的特点，经过上千次的测试与验证，成功开发出全新的防盗抢烟雾发生系统，对于传统的安防系统是一个完美的补充，也让安防行业由原来的被动防守，转变成主动干预阶段。该产品的发烟速度非常具有爆发力，3秒后，室内空间就会充满白色的浓雾，让人无法辨别方向，阻止罪犯行为。 深圳辉锐天眼从事智能视频分析多年，他们针对日益增多的偷盗和抢劫事件，推出了“店铺安”产品，是智能视频分析在智慧门店中的新应用。笔者还在一家叫秀普令的企业看到他们推出了智慧门店管理的APP软件，能让用户在多个门店进行宣传、包装、管理、安防等方面随手操控。 以上列举的都是看似较为偏门，却又实用的智慧门店安防产品。而像悠络客、科达、飞瑞斯等都在智慧门店方面已经尝到甜头，预计不久将来，智慧门店，会成为安防新的乐园。 本文转自d1net（转载）
2017-07-03
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虚假邮件网络钓鱼侵权的司法认定与组织风控研究

伴随着数字化办公深度嵌入医疗机构内部管理流程，伪造电子邮件实施身份冒用、名誉侵害的非传统网络钓鱼行为，已经成为职场侵权的新型风险源。美国宾夕法尼亚州赫希医疗中心涉住院医师伪造邮件侵权诉讼案件，为研究机构内部虚假邮件风险、民事责任边界、网络安全治理缺陷提供了典型样本。本文以该司法诉讼事件为分析样本，梳理伪造虚假邮件类网络钓鱼行为的行为特征，剖析医疗机构在人员数字身份管理、内部邮件系统安全、事件调查处置环节存在的制度漏洞，讨论司法程序中对于虚假电子证据的采信逻辑，结合反网络钓鱼技术视角，探讨机构层面如何构建技术、制度、人员三位一体的风险防控体系。研究发现，机构普遍将网络钓鱼风险认知局限于外部攻击，忽视内部人员发起的伪造邮件类钓鱼侵害；内部数字身份权限管控缺位、电子证据留存机制不完善、事件处置流程缺乏专业技术介入，会放大虚假邮件带来的人身、职业权益损害。机构应当修正网络安全防护的认知边界，完善内部邮件审计溯源机制，建立技术专家参与的事件调查流程，平衡机构人事管理权力与员工数字权益保护。本研究可为国内企事业单位应对内部虚假邮件侵权风险提供参考。
2026-08-22
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五年磨一剑：Agent 时代追风不如造风

作者：墨飏 "我有一剑，可破万剑"------2025年，Agent Infra 领域迎来"破局之剑"。 引子 2025 年，AI Agentic 基础设施（Agent Infra）迎来爆发拐点。DeepSeek、Qwen 等开源大模型的突破为 Agent 提供了强大的认知"大脑"，而模型上下文协议（MCP）的生态繁荣则赋予其灵活"四肢"------据 IDC 预测，全球 80% 企业将在年内部署 Agent。"大脑"与"四肢"的协同进化，正在倒逼承载二者的"躯干"全面升级：Agent Infra 成为技术攻坚的核心战场。 云厂商竞相推出新一代 Agent Infra 技术架构： AWS 推出 AgentCore （预览版） ，官方明确其是基于 Lambda FaaS 基础设施深度定制和优化的全托管运行时，为 Bedrock Agents 解决了标准 Lambda 的关键限制，如长时执行、状态记录、会话隔离等。 Azure 推出 AI Foundry Agent Service，官方明确其集成 Functions FaaS 事件驱动使得 Agent Service 能够利用 Serverless 计算的事件驱动、可扩展性和灵活性，更轻松地构建和部署 Agent。 Google Cloud 推出 Vertex AI Agent Builder，官方虽未明确但普遍推断其高度依赖并优化了 Cloud Run（Cloud Functions 2nd Gen 已经基于 Cloud Run 来构建）来支撑长时运行、并发和有状态的需求。 阿里云推出函数计算 Function AI，官方明确基于 FC FaaS 的 Serverless x AI 运行时深度优化，推出模型服务、工具服务、Agent 服务，开发者可自主选择模型、运行时、工具的一个或多个以组装式设计构建和部署 Agent。 这些技术共同指向同一目标 ------ 为 Agent 提供更高弹性、更低延迟、更强安全、更长会话的"躯干"，支撑其从实验室迈向千万级企业场景。当认知与行动完成闭环，Agent Infra 的技术代差将决定企业 AI 创新/转型的落地速度与质量。 Agent Infra 乘风而来 共性需求 Agent 开发范式的演进对底层基础设施（Agent Infra）提出了全新要求。各大云厂商（AWS，Azure，Google Cloud，阿里云）的新一代 Agent Infra 聚焦长时运行、会话亲和、会话隔离、企业级 IAM 和 VPC 及模型/框架开放等技术突破，本质上是为满足三类核心 Agent 形态的共性需求： LLM Agent 连续调用工具的强诉求： LLM Agent 需连续调用工具链完成复杂推理，可能跨越数分钟甚至数小时。传统 Serverless 的执行时长限制（如 AWS Lambda 的 15 分钟上限）会强制中断任务，因此新一代 Agent Infra 必须突破该限制，支持长时运行。同时，为维持多轮对话的上下文一致性，需会话亲和确保同一请求路由到同一计算实例，避免状态丢失。 Workflow Agent 对状态管理的依赖： 自动化工作流（如数据处理 Pipeline）需持久化记录执行状态。传统 Serverless 的无状态特性无法保存中间结果，而新一代 Agent Infra 通过提供有状态会话保障工作流的原子性和可恢复性。会话隔离则确保多租户或高并发场景下任务互不干扰，满足企业级安全合规要求。 Custom Agent 的灵活性与生态整合： Custom Agent 需集成异构工具（API、领域模型、数据库、Code Interpreter、Browser Use 等），要求新一代 Agent Infra 支持模型/框架开放（如 AutoGen、LangChain、AgentScope）。封闭式架构会限制 Agent 能力扩展，而云厂商通过解耦计算层与框架层，可提供插件化集成接口。 技术路径 新一代 Agent Infra 在保留 Serverless 核心优势（全托管免运维、轻量弹性更经济）的同时，通过关键功能（长时运行、会话亲和/会话隔离）和技术突破（状态持久化、冷启动优化、开放集成），解决了 LLM Agent 的持续推理、Workflow Agent 的复杂状态流转、Custom Agent 的灵活定制等核心需求。这标志着 Agent 开发正从"手动拼凑传统组件"转向"利用原生 Infra 实现高效、安全、可扩展的开发部署"这一全新的技术路径。 架构原则 在 Agent 技术架构加速进化之际，函数计算"五年磨一剑"将理论瓶颈转化为经过大规模实践验证的企业级解决方案。我们早已洞见：未来的 Serverless 架构必须遵循三大基本原则 ------ 开源开放、组装式设计、灵活定制。这不是技术空想，而是业务驱动、市场淘沙的生存法则。 开源开放 是赋予客户自由进化的选择权。以模型服务演进为例：PoC 阶段借力商业模型快速验证；规模扩张时采用混合架构，核心业务拥抱开源模型自主可控，边缘场景沿用商业服务降本增效；至业务成熟期，则通过微调/训练后的自有模型实现深度创新。这种阶梯式的进化路径，让企业始终掌握技术选择权。 组装式设计的本质是拒绝重复造轮子。想象一个视频转码工作流：它需无缝串联函数计算、消息队列、日志服务、对象存储等十余种云产品。真正的价值在于 ------ 原子能力自由拼装：像搭乐高般调用高弹性、高可靠的云原生组件； 生态级互联：跨产品 IAM 鉴权与 VPC 网络互通实现安全隔离； 韧性设计内化：工作流自带容错、回放、自愈能力，故障不再是停机噩梦。 而灵活定制 需破解更深层命题：解耦资源层与服务层。资源层持续锤炼冷启动、弹性伸缩等原子能力，成为"沉默的基石"；服务层则专注场景创新，将客户需求转化为技术驱动力。当 LLM Agent 多轮会话需求暴涨时，资源层需要快速优化长时任务和状态记录的调度算法；当 Workflow Agent 的某些工作流节点需要毫秒级响应时，服务层需要灵活调配资源如毫秒级快照+弹性策略实现冷启动加速 ------ 市场价值才是技术边界的唯一标尺，打破技术边界应为用户带来价值。 如今，函数计算正以这种「双螺旋结构」推动架构进化：向下吸纳硬件红利构筑高效资源池，向上生长出企业级 Agent 创新场景。当行业仍在持续探索 Agent Infra 技术架构新形态时，我们选择以落地实践为锚点。 从Cloud Native 到 AI Native 五年技术路，函数计算重塑 Serverless 版图 2020 年 函数计算业内首推 OCI 标准镜像 ------ 打破 FaaS 和容器的技术边界 作为业内首个支持 OCI（Open Container Initiative）标准镜像的 Serverless 平台，函数计算彻底解决了环境依赖的碎片化问题。传统 Serverless 受限于运行时语言版本和依赖库的固化配置，而 OCI 镜像将应用与其完整运行环境打包交付，实现开发、测试、生产环境的绝对一致。这一创新直接推动 Serverless 进入企业核心生产场景，为后续 GPU 等异构计算的支持奠定基础。 2021 年 函数计算业内首推 Serverless GPU ------ Serverless x AI 全新开发范式 面对 AI 负载对算力的严苛需求，函数计算首创 Serverless GPU 异构实例，突破三大技术壁垒： 精益使用稀缺资源：按请求实时分配 GPU 算力且支持切分使用，避免传统虚机/容器驻留导致的资源浪费； 冷启动加速降时延：镜像加速和模型加速，秒级/毫秒级快照优化冷启动，拓宽实时/准实时推理场景； 技术升级释放红利：1 秒计费粒度，弹性实例满足中小客户经济使用，常驻实例满足企业客户固定预算； 这一创新直接推动 Serverless 技术在图像识别、实时推理等场景的应用，拉开 Serverless x AI 的工业化序幕。 2022 年 函数计算业内首推 24 小时长时任务 ------ 打破执行时长枷锁 传统 Serverless 受限于短时任务模型（如 AWS Lambda 的 15 分钟上限），难以承载视频处理、数据分析、科学计算等长时负载。函数计算率先支持 24 小时超长任务，关键技术突破包括： 状态持久化：内置队列实现 FIFO，由平台自动化异步消费执行，并记录任务状态； 弹性强隔离：基于轻量级虚拟机池化技术，弹性供给算力，数据隔离/性能隔离； 自动高可用：事件驱动任务执行，自动重试，无冗余资源浪费，成功/失败自动处理。 这一创新大大拓宽了 Serverless 在音视频处理、文件处理、批处理与流式计算等领域的适用场景。 2023-2025 年 函数计算 FunctionAI Agent 原生底座 ------ 从资源供给到智能服务的生产级跨越 2023 至 2025 年，函数计算以"场景驱动技术创新、开放推进价值突破"为核心理念，推出 FunctionAI 服务，在 Serverless x AI 运行时基础上构建了三位一体的生产级能力和最佳实践： 模型服务：支持开发者灵活高效地自建模型（如魔搭社区、HuggingFace 数万模型的本地化部署）或云上托管微调模型（上传镜像/模型文件即完成部署），突破商业模型厂商绑定的限制，实现"框架无关、模型自主"的技术选择权； 工具服务：通过 MCP Server 一键托管（如高德地图导航工具、CloudOps、PolarDB、RDS、DataWorks 等数十款阿里云官方 MCP 工具），集成 50+ 开箱即用的插件工具，支持 VPC 打通企业私有生态，且可作为解决方案一键输出为企业专属 MCP MarketPlace，满足金融、政务等高合规场景的定制需求； Agent 服务：基于函数计算的沙箱运行时与会话亲和/会话隔离等功能，实现 Agent Runtime/Sandbox Runtime 的弹性伸缩与安全隔离，同时开放组装式原子功能，允许将 FunctionAI 能力无缝嵌入企业自研平台。另外，FunctionAI 官方提供的 AgentFlow 服务，提供类 Dify 的可视化工作流开发体验，采用自研引擎，10 倍提升 Agent 运行效率，对比 Dify 社区版，AgentFlow 可以灵活定制工作流节点，零成本打通云上生态。 展望 函数计算 Agent Infra 的差异化在于"原子化组装"、"开放生态"与"选择权"： 不同于业界其他产品，函数计算拒绝与商业模型锁定，开发者可自由组合使用任意开源模型（如 Llama3、DeepSeek、ComfyUI、Stable Diffusion）与云上工具； 通过 Serverless 资源池化与 VPC 深度集成，企业可在享受 SaaS 级敏捷体验（5 分钟自建模型、10 分钟构建 Agent）的同时，保障核心业务的自建掌控力 ------ 这正是上文中"混合架构"演进路径的终极形态，兼顾了 SaaS 的易用性与自建的稳定性、成本可控性和定制灵活性。 当业界聚焦一体化解决方案（封闭生态或有限制的开源开放）时，函数计算选择成为"AI 乐高"的底座 ------ 开发者不必在"快速验证"与"深度定制"间妥协，而是以开放架构实现"从实验室到生产可用"的无缝跨越，让 Agent 真正成为企业数字生产力的通用组件。 Serverless 是当前技术领域最有可能演进为 AI Native Infra 的技术架构，函数计算正着力于打造模块化的 Agent Infra 之剑，助力开发者从"生态应用者"进阶为"能力定义者"，最终推动 AI 技术走向开放共享的创新之路。
2025-08-01

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