在安防科技領域，一場靜水深流的革命正在上演。以算法和數據為利器的AI初創企業，正以前所未有的速度切入傳統由硬件和渠道構筑的安防堡壘。而昔日以攝像頭、存儲與系統集成為核心的傳統安防巨頭，亦紛紛高擎AI大旗，向智能化轉型。在這場新老勢力的博弈與交融中，AI新貴們如何看待傳統巨頭的AI進擊？其視角交織著審視、競爭壓力，也暗含對產業格局演變的深刻洞察。

視角一：敬畏與審視并存的“大象轉身”

對于傳統安防巨頭（如海康威視、大華股份等）的AI布局，AI新貴們首先抱有一種復雜的敬畏。他們深知，這些巨頭擁有數十年來積累的、難以復制的核心優勢：

• 深厚的行業理解與場景數據：巨頭們深入政府、交通、金融、社區等千行百業，積累了海量的、真實的場景視頻數據與行業知識庫（Know-How），這是訓練實用、可靠AI模型的寶貴燃料。
• 軟硬一體化的工程能力與規模制造：從圖像傳感器、鏡頭到編碼芯片、存儲設備，再到龐大的產品線與全球供應鏈，巨頭們實現了從研發到生產的垂直整合。AI算法的落地，最終離不開與這些硬件的高度適配與優化。
• 遍布全球的渠道與服務體系：龐大的銷售網絡、成熟的工程實施團隊和長期客戶關系，構成了極高的市場準入壁壘。AI解決方案的交付、部署與持續運維，離不開這套體系的支撐。

因此，AI新貴們清醒地認識到，傳統巨頭的AI轉型并非“空中樓閣”，而是建立在堅實產業地基上的“大象轉身”。其推出的AI云平臺、智能攝像機、行業解決方案，具備天然的落地優勢和客戶信任基礎。

視角二：競爭壓力下的“維度差”與創新焦慮

敬畏之外，競爭壓力是更直接的感受。傳統巨頭的全面AI化，意味著在AI新貴們原本希望開辟的“新賽道”上，直接迎來了重量級選手。這促使AI新貴們必須更清晰地界定自己的差異化價值：

• 技術銳度與敏捷性：新貴們普遍認為，自身在算法模型的原創性、前沿技術（如多模態大模型、小樣本學習、自監督學習）的探索速度上可能更具優勢。組織更扁平，決策鏈條短，能更快響應技術趨勢和定制化需求。
• 專注細分與場景創新：許多AI安防初創企業選擇深耕某一垂直領域（如智慧零售的行為分析、工業安全生產的視覺檢測、特定場景下的ReID等），追求極致的場景化精度與用戶體驗，避免與巨頭在“大而全”的平臺層面硬碰硬。
• 商業模式靈活性：相較于巨頭以硬件銷售為主的模式，新貴們更傾向于提供“算法即服務”（Algorithms as a Service）、按需訂閱的云化服務，或與硬件伙伴合作，探索更輕量、靈活的商業模式。

他們觀察到，傳統巨頭的AI轉型雖力度大，但龐大體系有時也可能導致決策流程偏長、對顛覆性技術路線的投入可能趨于保守，或在滿足高度定制化、長尾需求時不夠敏捷。這被視為新貴們可能的生存與發展空間。

視角三：競合交織下的生態重塑

有趣的是，博弈并非只有零和競爭。AI新貴與傳統巨頭的關系日益呈現“競合”態勢：

• 供應鏈合作：新貴的先進算法需要搭載在可靠的硬件載體上，而巨頭的硬件產品也需要不斷注入更智能的“靈魂”。因此，算法授權、芯片模組合作、聯合解決方案開發等形式日益普遍。新貴成為巨頭的“技術賦能者”之一。
• 平臺與生態：巨頭們紛紛構建的AI開放平臺，在某種程度上也為擁有獨特算法的初創企業提供了展示和集成的舞臺。新貴可以依托巨頭的渠道和品牌，觸達更廣闊的客戶群，巨頭則豐富了自身生態的技術多樣性。
• 人才流動與思想交融：雙方之間頻繁的技術人才流動，加速了技術理念與產業經驗的融合。傳統巨頭吸納AI人才強化研發，AI新貴引入傳統安防專家加深行業理解。

在AI新貴看來，傳統巨頭的AI戰略，正推動整個安防產業從“看得見、存得下”的被動監控，向“看得懂、能預警、會決策”的主動智能演進。這場博弈的結果，很可能不是誰取代誰，而是在碰撞與融合中，共同定義“AI+安防”的新邊界，催生一個硬件、算法、數據、平臺與服務深度融合的智能生態。

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總而言之，AI新貴對傳統安防巨頭做AI的看法是立體而現實的：既尊重其深厚的產業根基與轉型決心，感受到巨大的競爭壓力，也在積極尋找自身的差異化道路與生態位。這場新老博弈，本質是數據智能時代對安防產業價值鏈條的重塑。成功可能不屬于單純的“老玩家”或“新勢力”，而屬于那些最能理解場景本質、最快實現技術到價值閉環，并能以開放姿態融入或引領新生態的企業。安防科技的競爭，已從硬件性能的比拼，升維至算法、數據、算力與產業洞察的全面較量。