安防＋AI是趋势 服务实战落地应用还欠一把火
随着以深度学习为代表的人工智能技术的成熟，国内众多行业都在利用人工智能推进行业变革与创新，积极探寻有效、有价值的应用场景进行商业化落地，其中尤以安防行业表现为活跃。
ai成为安防行业发展的必然
毋庸置疑，人工智能必将是安防视频监控发展的未来方向。一方面是视频监控自身具备的特点，使其成为人工智能落脚的佳试验场，另一方面也是视频监控智能化发展到今天的必然需求。
一直以来，公安行业对安防“预警预测”的大诉求都迟迟无法兑现，另外在实际的困境中，海量监控数据依然在依靠人工来分析和处理，简单利用人海战术进行检索和分析已经显得过时。亟需新的智能化技术作为专家或助手，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测，公安行业本身业务应用的需求决定了人工智能成为安防智能化发展的下一阶段。l与此同时，从人工智能发展现状来看，能够真正在商业中应用落地的技术主要是深度学习在图像及语音方面的识别分析。由于借助机器视觉及深度学习能够迅速对视频进行结构化处理、对人、车、物进行快速识别比对，这也与安防对智能化的需求不谋而合。
另外，以视频技术为核心的安防行业拥有海量数据来源，可以充分满足深度学习对于模型训练的大量数据要求。因此来说，安防是人工智能佳落地的领域，安防也成为人工智能初创企业为关注的领域。
ai服务实战应用才是硬道理
近两年，安防行业表现出“无ai不安防”*地步，人工智能已经被部分企业频繁提及并上升到企业战略。无论安防巨头企业，还是行业中小企业，或者算法企业都把人工智能作为发展的未来。
然而人工智能是否真如人们一直以来心里预期一样呢？从安防基本的概念来看，安防核心是“安全防范，以预防为主”，安防的“初心”是“预警”。当前ai在安防领域的应用水平还没有达到“预警”的目标，应用还很低。虽然未来发展空间很大，但目前各厂家都宣称自己的技术基于ai，或基于深度学习，更重要的是表明选择了正确的技术方向，并以此引起安防业界的关注。
针对目前ai在安防领域现状，宇视总裁张鹏国一语中的“讲概念、纯忽悠是比较容易的事，产品化落地需要地头力，任何不能产品化的理念，无论理念多么炫目，都无用。在人工智能(ai)时代，能不被ai花式忽悠，能实现产品和解决方案的迭代、升级和跨越式发展的公司，理性有未来。”
服务实战应用ai还欠一把火
“一切服从实战、一切面向实战、一切为了实战”是目前公安信息化建设中中予以积极倡导的理念。这为安防行业创新提出了新的要求，实战应用是检验安防系统创新的标准。
当今公安信息化正在走向新的发展阶段，各地借助平安城市建设积累的经验和公安实战业务的需求积极推进公安信息化建设，并依托公安信息化深入推进社会治安防控体系建设，优化完善公安信息化整体架构，提高各警种各层级和各部门之间信息共享程度，提升公安机关维护社会和谐稳定的能力和水平。
ai等技术的*性及未来发展趋势是毋庸置疑。但从目前来看，在全国各级公安机关大力推进公安信息化建设进程中，人工智能在向公安机关提供警力、战斗力，还无法达到预期的效果。无论是技术研发，还是产品融合应用，或者行业发展领域还存在诸多的难点与困境。
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另外，以视频技术为核心的安防行业拥有海量数据来源，可以充分满足深度学习对于模型训练的大量数据要求。因此来说，安防是人工智能佳落地的领域，安防也成为人工智能初创企业为关注的领域。
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然而人工智能是否真如人们一直以来心里预期一样呢？从安防基本的概念来看，安防核心是“安全防范，以预防为主”，安防的“初心”是“预警”。当前ai在安防领域的应用水平还没有达到“预警”的目标，应用还很低。虽然未来发展空间很大，但目前各厂家都宣称自己的技术基于ai，或基于深度学习，更重要的是表明选择了正确的技术方向，并以此引起安防业界的关注。
针对目前ai在安防领域现状，宇视总裁张鹏国一语中的“讲概念、纯忽悠是比较容易的事，产品化落地需要地头力，任何不能产品化的理念，无论理念多么炫目，都无用。在人工智能(ai)时代，能不被ai花式忽悠，能实现产品和解决方案的迭代、升级和跨越式发展的公司，理性有未来。”
服务实战应用ai还欠一把火
“一切服从实战、一切面向实战、一切为了实战”是目前公安信息化建设中中予以积极倡导的理念。这为安防行业创新提出了新的要求，实战应用是检验安防系统创新的标准。
当今公安信息化正在走向新的发展阶段，各地借助平安城市建设积累的经验和公安实战业务的需求积极推进公安信息化建设，并依托公安信息化深入推进社会治安防控体系建设，优化完善公安信息化整体架构，提高各警种各层级和各部门之间信息共享程度，提升公安机关维护社会和谐稳定的能力和水平。
ai等技术的*性及未来发展趋势是毋庸置疑。但从目前来看，在全国各级公安机关大力推进公安信息化建设进程中，人工智能在向公安机关提供警力、战斗力，还无法达到预期的效果。无论是技术研发，还是产品融合应用，或者行业发展领域还存在诸多的难点与困境。
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