現在的高科技社會，用火器自衛，用先進的數字技術觀察情況，這不可謂不是一個大飛躍。安防走過這么多年，直到今天數字技術已經在該領域得到廣泛應用，讓現代人的生活更加舒適、安心。那么，現代數字技術在民用安防領域應用主要有哪些呢？今天，本站帶著您一起進入民用安防的數字世界一探究竟。現代安防理念注重主動防衛，所謂主動防衛，即在危險來臨之前樹立危機意識，防患于未然。隨著科學技術的飛速發展，使主動防衛成為可能。

　　一、網絡視頻監控攝像機

　　1、視頻監控是安全防范系統的重要組成部分，它是一種防范能力較強的綜合系統。視頻監控以其直觀、準確、及時和信息內容豐富而廣泛應用于許多場合。它主要包括：

　　2、前端攝像頭 主要負責前端拍攝，這是該技術中最基礎的硬件。只有前端攝像頭錄入了實時的景象，后臺才能觀察分析，否則一切都免談.3、解碼器 負責對傳輸過來的數字信號進行解碼，以方便后臺進行分析。

　　4、網絡視頻監控主機 對信號進行匯總、分析、生成可在普通電腦上觀看的圖像、視頻。

　　5、計算機 做為觀看視頻、錄像的后臺。在網絡視頻監控中，可分為兩種模式：一是全數字化的方案，視頻信號采集后直接轉換為數字信號，傳輸和存儲過程實現全部數字化。全數字化方案布線簡單，但在信息數據壓縮和傳輸過程中，容易造成數據損失。同時，網絡傳輸要求高，網絡不穩定的情況時有出現，這會影響到傳輸效果;二是數字模擬結合的方案，此方案前端使用模擬攝像機，通過硬盤錄像機進行圖像的保存、傳輸，既可從硬盤錄像機直接還原模擬視頻信號輸出，又可通過網絡上的計算機還原視頻信號輸出。

　　二、 電子報警技術

　　電子報警技術是指在出現危險情況時能發出報警信號的電子技術。一旦發生突發事件，就能通過聲光報警信號在安保控制中心準確顯示出事地點，使于迅速采取應急措施。它主要包括：1、探測器 主要負責探查信號.2、傳感器 負責傳輸報警信號.3、報警器 接受報警信號并報警.4、報警控制器 控制整個報警過程的硬件。電子報警技術主要分為固定目標報警技術和移動目標報警技術。固定目標報警技術就是由探測器將探測信號經信道傳送到值班室內的報警控制中心。報警系統發生報警后，安全保衛人員就可以依據情況及時采取必要的措施來有效地制止非法入侵和破壞。而移動目標報警技術是一種專門用于保障重要移動物體安全的防范技術。它綜合運用報警技術、定位技術、無線通信技術、GIS地理信息技術及計算機技術，并可與公安110、急救120、交通事故122聯網，實現大范圍的移動體安全服務。移動目標報警技術目前主要用于銀行運鈔、領導人安保等重要、貴重車輛（或船只）的防范。

　　三、智能識別技術

　　在數字安防的大家族中，智能識別技術可謂是一朵奇葩。它就像火眼金睛一般，無論你裝扮成什么樣，它都能一眼認出你的真身。智能識別技術顧名思義，就是通過前端監控攝像機進行監控攝像，傳輸到后端通過計算機進行詳細的分析、觀察的技術。它主要包括：1、前端監控攝像機 2、進行監控拍攝 3、智能識別軟件 通過對監控攝像機拍攝下來的影像進行自動分析。目前，在智能識別系統中較為先進、應用最廣的是車輛號牌識別系統和人臉識別系統。車牌識別技術以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，用監控攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，從而完成識別過程。且可聯網各安防部門、公安局等設立安全黑名單，多手段完成車輛安防。運用這種技術可以實現停車場收費管理、交通流量控制指標測量、車輛定位、汽車防盜、高速公路超速自動化監管等功能。對于維護交通安全和城市治安、防止交通堵塞、實現交通自動化管理有著現實的意義。系統通過視頻采集接口采集攝像頭攝入包含車牌的視頻圖像，再對動態采集到的圖像進行處理以克服圖像干擾，改善識別效果，接著在動態采集到的圖像中自動找到車牌的位置也就是邊緣檢測，并分割出單個字符的矩形區域，然后對車牌進行二值化，最后把規整好的字符輸入字符識別系統進行識別。人臉識別技術自從上個世紀80年代初開始研究，現在已有重大突破。人臉識別指利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別。主要技術包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等。系統自動記錄下人臉影像，亦可事先錄入人臉信息，建立黑名單進行安防。一旦有黑名單登記的人出現在警戒區域，系統會自動識別，進行報警。不過，人臉識別會因不同光源、不同視角以及自然環境影響識別率，這一難題至今沒有非常好的解決，利用紅外照明的人臉識別雖解決了一些問題，但距離完全成熟還有一段距離。綜上所述，現代數字技術發展十分迅速，因而在民用安防及電子數字計算機、數控技術、通訊設備、數字儀表、電子產品、軍隊裝備都得到了越來越廣泛的應用。相信不久的將來，這種技術能推陳出新，推出更多新產品。

　　人們對技術進步又愛又恨，技術進步所帶來的糾結在歷史上不勝枚舉。公元一世紀，羅馬皇帝韋巴薌拒絕采用新機器運輸神廟石柱，因為這會搶了工人的飯碗。十八世紀工業革命后，英國工人為奪回被機器代替的工作崗位，開始搗毀機器，發泄憤怒，掀起“盧德運動”。

　　技術對人工的取代會讓人有這樣的直覺——未來人們將會有更多的閑暇時間。美國政治家、物理學家、頭像被印在100美元鈔票的本杰明·富蘭克林曾經預言：“終有一天，人們每天只需工作四小時就足夠。”

　　卡爾·馬克思也同樣期待有一天每個人都能夠 “上午狩獵，下午捕魚，傍晚養牛，晚餐后進行評論……即使這個人不是獵人、漁夫、牧人或者評論家。”

　　凱恩斯認為，到2030年人類每周只需工作15個小時，如何利用大量的空閑時間將成為人類所面臨的前所未有的最大挑戰。

　　盡管過往社會經濟發展的實踐表明，技術進步帶來的新增就業機會要遠多于其替代的就業機會，但人們對技術進步對就業影響的“兩難”問題的爭論一直存在，尤其是遇到新的技術革命的時候。

　　當前，數字技術正在引發新一輪的技術革命，由于數字技術本身具有一系列不同于以往技術的特點，如能夠替代智力勞動，這使得數字技術對就業影響的內部機制更加復雜。總的來說，主要體現在以下幾個方面。

　　1 數字技術影響就業的新特點

　　歷次技術變革對就業的影響大致如下，技術進步會節約勞動力，最初可能會對就業產生消極影響；隨著技術加速增長產生的乘數效應，最終會創造新的就業機會。

　　盡管技術進步對就業的整體影響是積極的，但由于這一過程需要較長時間，且對各類人群影響不一，因而人們對技術性失業的擔憂一直存在。雖然技術進步并沒有導致長期的大規模失業，技術革命中的失業工人最終都找到了工作，但它們也都經歷了混亂和痛苦的調整過程。

　　與歷次技術革命相比，數字技術對就業的影響具有如下三個新的特點，使得人們對其更加擔憂：

　　一是數字技術的就業門檻較高。數字化過程中失業的工人，在不經重新培訓和學習的情況下，難以勝任新產生的崗位。

　　現存的許多工作崗位都很可能被自動化、軟件、人工智能和機器人取代，被取代的工人不一定能滿足新興就業崗位的需求。

　　2016年一項對42000名雇主進行的調查中，40%的受訪者表示，他們很難填補那些需要有技能的貿易、IT、銷售、工程和技術崗位的空缺。

　　二是數字技術的發展速度更快，技術的快速發展變革加劇了技能不匹配的風險。

　　三是數字技術革命不僅會嚴重影響勞動密集型的制造業，還將影響傳統意義上的高技能服務業，如法律、金融服務、教育和醫療等行業。

　　多個經濟部門都將受到影響，這會使得吸收失業人員變得更加困難。

　　2 數字技術促進就業和包容發展

　　數字技術的廣泛應用無疑會創造出新的就業崗位和職業類型，尤其是在數據分析、軟件和應用程序開發、網絡和人工智能、智能機器生產、機器人和3D打印等領域。

　　例如，隨著物聯網的使用越來越多，公司需要雇傭更多的產品經理、軟件開發人員、硬件設計師、數據科學家、用戶體驗設計師和銷售經理。采用新技術有助于節約勞動力，但也會以新的方式擴大工作范圍。

　　例如，降低醫療成本會增加對更復雜醫療服務的需求，銀行服務的自動化會導致對更個性化的“定制銀行”服務相關崗位的需求。

　　數字技術拉動就業作用十分顯著。中國信息通信研究院的測算表明，2017年我國數字經濟領域就業人數達到1.71億人，占當年總就業人數的比重為22.1%，同比提升2.5個百分點。

　　數字經濟新增就業作用正在不斷加強，數字經濟新增就業人數由2012年的215萬人增加至2017年的552萬人，占當年新增就業比例由17.0%提高至40.9%。數字經濟每100就業人口中，72個為升級原有就業，28個為新增就業崗位。

　　數字技術降低交易成本，為難以找到工作或生產性投入的人帶來更多機會，女性、殘障人士和邊遠居民都能受益，促進包容發展。

　　從就業方式來說，就業者可以擺脫時間和空間束縛，獲得更大自由。就業場所可能不再是工廠企業，而是虛擬網絡組織；就業組織形式也可能不再是項目制團隊、合伙人制，而是自由職業的形式，人的個體價值被更自由地激發、流動和共享。

　　3 數字技術提高人們的收入水平

　　作為一種先進生產力，數字技術的賦能效應、倍增效應十分顯著。數字技術領域從業人員具有更高的收入水平。

　　2016年，美國數字經濟領域每位雇員的平均年薪高達11.4萬美元，是全美平均薪酬的1.7倍［1］。英國數字技術部門就業人數在2014年至2017年增長了13.2％。數字技術越密集的工作崗位，其薪水水平就越高。

　　英國純數字技術工作崗位的平均年薪為42，578英鎊，不需要數字技術的崗位平均為32，477英鎊，需要一部分數字技術的工作崗位為35，277英鎊［2］。

　　從另一個角度看，數字技術會拉大整個社會的收入水平差距，造成貧富分化。數字經濟時代，數字素養是每位公民的基本素質要求。

　　那些不掌握數字技能的人，可能會面臨更加嚴峻的就業前景，盡管會比以往獲得更高的物質收入，但相對于數字人才會變得更加貧困。

　　4 數字技術淘汰落后就業崗位

　　數字技術進步將推動傳統產業轉型升級，接管一部分原本由人執行的工作，帶來就業市場的變化，給一部分人帶來陣痛。

　　現在尚無法計算由于數字化所削減的工作崗位的具體數量，這取決于技術發展、國家經濟狀況、作用時間、政策作用等各方面因素的影響。

　　數字技術對各行業就業的影響大小也不同，與行業特點有關。據Frey 和Osborne估算（2017），美國將有47%的工作受到影響；印度尼西亞和菲律賓將有超過85%的零售工人被自動化銷售替代［3］；東南亞的紡織、服裝和鞋類行業中，受失業威脅的工人比例也非常高。

　　麥肯錫在2017年發布的研究報告《未來的工作——自動化、就業和生產力》中提出，中國、印度、日本和美國這四大經濟體將有2/3的雇員會被自動化取代，技術可行性、開發和部署解決方案的成本、勞動力市場動態、經濟效益、監管和社會接受度等五個關鍵因素將影響自動化普及速度和程度。

　　5 莫拉維克悖論：數字技術之所短

　　當然，機器替代人工也有限制。卡耐基梅隆大學機器人研究所教授漢斯·莫拉維克指出：“讓計算機在智力測試或者下棋中展現出一個成年人的水平是相對容易的，但是要讓計算機有如一歲小孩般的感知和行動能力卻是相當困難甚至是不可能的。”

　　這便是在人工智能和機器人領域著名的莫拉維克悖論（Moravec‘s paradox）。

　　莫拉維克悖論指出：和傳統假設不同，對計算機而言，實現邏輯推理等一些人類高階智慧只需要相對很少的計算能力，而實現感知、運動等無意識的技能和直覺卻需要巨大的計算資源。

　　正如認知科學家史蒂芬·平克在《語言本能》一書中所說：“困難的問題易解，簡單的問題難解。”

　　平克指出：“當新一代的智能設備出現的時候，股票分析師、石油工程師和假釋委員會成員的工作機會將最有可能被機器代替。但園藝師、接待員和廚師在未來幾十年內絲毫不用為自己的工作機會操心。”

　　幾十年來，機器人和人工智能雖然在專項智能上已經達到了很高的水平，但在看似簡單的與真實物理世界交互的能力依然非常差。

　　與機器相比，人類擁有巨大的靈活性優勢。人們很難制造出在技能方面能與笨拙的工人相提并論的機器。美國著名出版家和作家阿爾伯·哈伯德曾指出：“一臺機器可以做50個普通工人的工作，卻沒有任何機器可以做一個擁有特殊技能的人的工作。”

　　因此，未來不是“機器換人”，而是“人機協作”，機器作為人類的工作伙伴、工作助手，共同協作把工作完成。

　　總之，盡管數字技術對就業影響的內部機制非常復雜，但事實證明，歷史上技術進步對就業的凈增長效應并沒有失效，多數人都會有工作，人們也比以往過得更好。

　　社會學家所預言的“勞動的終結”和“閑暇革命”不僅沒有到來，人們反而事務纏身、越來越忙，當然，可選擇的余地也越來越多。