几个数字带你全面了解：安防在AI道路上进程

继移动互联网、物联网、大数据、云计算浪潮之后，人工智能已经成为新的“风口”。当前市场中人工智能落地的应用主要集中在语音识别（值得注意的模式是语音识别与搜索引擎结合，一方面能采集到更多的数据，另一方面也能不断提高系统的精准度）、数据挖掘（大数据的价值进一步得到升华）、机器视觉（智能驾驶、智能制造）三大领域。

虽然人工智能从诞生到发展至今，得到的评价褒贬不一，但无可否认的是，人工智能正在改变我们的生活，也让行业注入一股新的活力，下面小编将从几组数字带您深刻了解下当前安防与人工智能的各种关联：

人工智能落地安防的3个必然性

必然性一：随着视频监控高清化、网络化的普及，视频已经不仅仅是简单的图像，通过分析及挖掘，能衍化出更多的信息数据，通过网络化技术，使得数据从分散到汇聚的传输更加快捷，真正让用户享受从看得见到看得清，再到看得懂的递进服务；

必然性二：随着平安城市建设的不断推进，监控点位从最初的几千路发展到几万路，甚至几十万路的规模，视频监控的体量为人工智能提供了坚实的基础；

必然性三：公共安全是城市建设以及国家发展的根本性决定因素，对于能促进安全的新技术需求超越了其他行业，试想在城市的海量视频监控数据中，如果仅仅靠人工进行案件关联分析、轨迹跟踪，容易被个人主观判断、数据分析量、分析维度等因素的干扰，无疑是浪费人力成本及效率低下的，同时现有的监控系统过于单一、被动，仅提供视频录入存储的功能，在事前预警、事中协作、事后检索等方面都比较薄弱。

简而言之，数据丰富，行业用户对更智能化产品解决视频体量激增带来的分析问题，同时随着平安城市、智慧城市建设的需要，用户在视频监控智能化方面的投入意愿也逐步增强，换个角度而言，安防本身业务应用的需求推动了安防人工智能市场的发展。

安防行业新篇章的2个新变化

变化一：深度学习扩展了人工智能的领域范围，提升了智能程度，在应用深度上，深度学习算法可以大幅度提升智能分析性能，提高视频智能应用的水平，在应用广度上，深度学习克服人工选择特征及浅层学习的局限性，完成传统智能视频分析技术很难完成或者不可能完成的任务；

变化二：上游芯片及方案厂商（NVIDIA、Movidius等）的涌现，为安防智能产品的落地提供了计算平台，提升了智能产品的性价比，提升用户的满意度的同时扩大了人工智能市场规模。

在这样的背景下，安防企业纷纷打出“人工智能”大旗，但目前来看，各自进展快慢不一。随着用户期望和技术标准的不断提升，真正的硬战刚刚拉开帷幕。所以当前及过去更可以视为是安防进入人工智能的准备期，唯有技术积累及不断创新才能让企业走得更加的远。

结语：人工智能并不是简单地发布一款人脸识别摄像机便能标称拥有进入人工智能时代的入场券。与之前强调的智能化一致，仅有智能前端是不够的，要有完整的解决方案智能功能才能发挥作用。与单点突破的创业公司相比，拥有从前端到后端的一整套智能整体解决方案才能真正称之为综合安防智能化管理，从这个角度看，未来安防智能化的格局也会更加的清晰。