人工智能的概念在許多年前就已經被提出，并歷經了幾波發展的浪潮。在安防領域，由于硬件本身問題以及算法、算力等制約，很長一段時間內都沒有取得較大突破。目前，基于最新的機器視覺和深度學習方面的研究成果，安防行業正在依托前端信息感知，后端云計算等技術的不斷發展，迅速得推進著安防信息化、智能化的過程。
當前，機器視覺和深度學習是人工智能的兩大熱點，相關的開源框架是推進其發展的重要動力。開源框架更新快、可擴展、二次開發性強，對于相對傳統的安防企業降低開發投入和客戶購買成本非常友好。由此，近兩年間可以看到相當數量的安防企業都在一定程度上進行了人工智能技術的投資布局、研發。
在安防+AI快速發展的同時，專注該領域的企業也開始注意到深耕場景、提高算法匹配度的重要性。在安防+AI的初期階段，許多視覺模型的優越性也僅僅停留在實驗室里和數據集的排名上，當計算機視覺公司真正碰到安防場景時，許多實際問題開始顯現，亟待克服解決。
同時，算法匹配實際場景不僅需要通過構建更加復雜、合理的模型，也需要硬件的支持。于是，一些軟件、算法SDK提供廠商開始發展嵌入式硬件產品。
究其原因，算法的底層框架同源導致同質化是其一，另一方面是硬件平臺的效率和能力還需進一步提高。由GPU代替CPU處理圖像視頻效率有所提高，然后在能耗比，經濟性上仍然無法匹敵專用性芯片ASIC。同時，安防場景多樣化，碎片化，專用型芯片更有可能為產品提供模塊化的人工智能能力。
在安防行業經歷過數字化、信息化的過程后，安防系統的產品、產業結構都被進一步壓縮，后端系統呈“云”化趨勢，前端產品“端”化，同時“云”、“端”協同，雙向發展。因此，國際巨頭依然在CPU、GPU、FPGA型集成電路上布局發展，提高云端性能和通用性；而終端一側，也出現了初創公司來彌補終端ASIC能耗比不足、效率不足等問題。
伴隨著軟硬件的發展，大規模的生物識別、物體特征識別、視頻架構化成為可能，隨之獲得的大量數據，可以被篩選和分析，進而進行關聯和推斷，由此基于數據的分析和服務也成為了安防+AI領域的重頭戲。然而伴隨數據的爆炸式增長，對于數據、隱私泄露的擔憂一直存在，許多數據采集和利用方面的法律法規也有待健全；但可以預見，在人工智能發展的大趨勢面前，這些問題和風險終將被合理規避。
在算法、算力、數據這三家馬車的驅使之下，安防+AI還會繼續前行。關于安防+AI，更多的現狀、發展趨勢，《中國安防人工智能發展產業指南》將做出更詳細的呈現和分析。
當前，機器視覺和深度學習是人工智能的兩大熱點，相關的開源框架是推進其發展的重要動力。開源框架更新快、可擴展、二次開發性強，對于相對傳統的安防企業降低開發投入和客戶購買成本非常友好。由此，近兩年間可以看到相當數量的安防企業都在一定程度上進行了人工智能技術的投資布局、研發。
在安防+AI快速發展的同時，專注該領域的企業也開始注意到深耕場景、提高算法匹配度的重要性。在安防+AI的初期階段，許多視覺模型的優越性也僅僅停留在實驗室里和數據集的排名上，當計算機視覺公司真正碰到安防場景時，許多實際問題開始顯現，亟待克服解決。
同時，算法匹配實際場景不僅需要通過構建更加復雜、合理的模型，也需要硬件的支持。于是，一些軟件、算法SDK提供廠商開始發展嵌入式硬件產品。
究其原因，算法的底層框架同源導致同質化是其一，另一方面是硬件平臺的效率和能力還需進一步提高。由GPU代替CPU處理圖像視頻效率有所提高，然后在能耗比，經濟性上仍然無法匹敵專用性芯片ASIC。同時，安防場景多樣化，碎片化，專用型芯片更有可能為產品提供模塊化的人工智能能力。
在安防行業經歷過數字化、信息化的過程后，安防系統的產品、產業結構都被進一步壓縮，后端系統呈“云”化趨勢，前端產品“端”化，同時“云”、“端”協同，雙向發展。因此，國際巨頭依然在CPU、GPU、FPGA型集成電路上布局發展，提高云端性能和通用性；而終端一側，也出現了初創公司來彌補終端ASIC能耗比不足、效率不足等問題。
伴隨著軟硬件的發展，大規模的生物識別、物體特征識別、視頻架構化成為可能，隨之獲得的大量數據，可以被篩選和分析，進而進行關聯和推斷，由此基于數據的分析和服務也成為了安防+AI領域的重頭戲。然而伴隨數據的爆炸式增長，對于數據、隱私泄露的擔憂一直存在，許多數據采集和利用方面的法律法規也有待健全；但可以預見，在人工智能發展的大趨勢面前，這些問題和風險終將被合理規避。
在算法、算力、數據這三家馬車的驅使之下，安防+AI還會繼續前行。關于安防+AI，更多的現狀、發展趨勢，《中國安防人工智能發展產業指南》將做出更詳細的呈現和分析。
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