现阶段，人工智能技术最主要的发展领域是计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人等，这些细分领域的发展离不开海量的数据集进行算法训练。历经多年快速发展的安防行业，每时每刻都在产生大量的数据，是非常理想的算法迭代资源。近年来，安防已成为人工智能技术最具基础、发展最快的应用落地行业。

　　目前，人工智能技术已在以下几个方面形成规模化的落地应用：

　　智慧警务

　　作为安防重点应用领域，目前公安行业正在依托信息感知、云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，大力推进公安信息化与智慧警务建设，人工智能在其中发挥着非常重要的作用。

　　公安行业用户的重点需求是在海量的视频信息中，发现犯罪嫌疑人的线索。人工智能在视频内容的特征提取、内容判研方面有着天然的优势。在对人、车、物进行检测和识别的过程中，基于深度学习的图像识别技术是目前较为广泛的应用，公安工作中运用人脸识别技术在布控排查、犯罪嫌疑人识别、人像鉴定以及重点场所门禁等领域均获得了良好的应用效果。

　　现有的治安监控系统融入基于深度学习的人脸识别算法，实现系统的智能化升级。系统平台数据库将案件重点关注人群入库，设置黑白名单，实现针对常驻人口、暂住人口、重点人口、在逃人员等的人像比对以及身份认证，为户籍管理、治安管理、刑侦破案等提供大数据分析技术手段。

　　智慧交通

　　在城市交通领域中，通过人工智能车辆识别技术提取多元化的车辆信息，诸如车牌号码、车辆品牌、车身颜色、车辆类型、车辆特征物等等。支持基于车辆外观特征的快速检索，这些特征在刑事案件侦查、交通事故处理、肇事逃逸追查、违章车辆自动记录等领域具有广泛的应用。

　　随着道路监控系统的广泛部署，可视化交通对车与行人进行信息化的搜索分析，不但可以指挥调度车辆，还可以对危险运输、应急救援等提供管理和服务。以车辆识别为基础的高速道路移动支付手段，大大提高了高速路的通行效率。以交通大数据为基础的车联网系统有效改善了城市道路交通网络的负荷均衡和城市道路通行效率。

　　智慧社区

　　社区是城市的基本单元，是人们生活活动的重要场所，对社区中人、车、物等多种海量信息的精准掌控，是实现社区安全综合治理的基础。现阶段的智慧社区基本实现了在社区出入口、监控系统中融入人脸识别、车辆识别、视频分析等人工智能技术，对社区中活动的人员、车辆进行实时记录、判别，同时可根据人员属性、车辆属性、人体属性等多种目标信息进行分类，结合公安系统，分析犯罪嫌疑人线索，为公安办案提供有效的帮助。

　　通过社区出入口、公共区域监控、单元门口人脸自助核验门禁等智能设备形成立体化治安防控体系，做到人过留像、车过留牌，不仅对社区安全进行了全方位监控保障，而且采集的数据能够通过实时分析研判，生成情报资讯以及预警信息，实现对社区中的人、车、房的高效管控，打造平安、便民、智慧的社区管理新模式。

　　2016年国务院发布了《“十三五”国家科技创新规划》，将人工智能划归为科技产业布局的重中之重，随着人工智能技术的飞速发展，也逐渐在安防各大领域进行了深度的应用，为安防产业带来了巨大的变革与影响。

　　近几年，计算机视觉人工智能技术对安防视频监控行业产生了极其深远的影响。在过去的十年，中国是监控摄像头增长最快的国家。随着平安城市、智慧城市、雪亮工程、智能交通等各项建设的持续开展，视频监控得到了快速普及，但同时面临着海量视频数据存储、处理的巨大挑战。在人工智能技术应用之前，视频监控采用的是传统人工监控方式，导致大量视频数据堆积如山，存在实时性差、检索困难等问题，海量摄像头带来的海量视频数据检索工作耗费了大量警力。随着计算机视觉人工智能技术应用到视频监控领域，视频监控就从过去“看得见”、“看得清”迈向了“看得懂”的水平，从“拼体力”转变为“拼脑力”，视频监控行业进入到新的“智能”时代，极大地提升了视频数据处理能力和视频检索工作效率。

　　目前人工智能在安防领域主要是通过人脸识别、车辆识别、大数据及视频结构化等技术，在公安、交通、金融、园区等领域得到广泛应用，其中又以公安应用最为核心。人工智能技术在提前预防犯罪、保障社会安全方面起到了非常重要的作用。通过人脸识别、行为分析、步态分析等人工智能技术，对抓取对象进行数据分析，给予犯罪风险评估。通过在海量的数据中筛查出有价值的线索，依据这些情报信息警方就可以对犯罪嫌疑人进行有效布控。而对于犯罪后的排查以及查找罪犯的成功率也得到极大的提高。

　　对于现阶段安防本身所具有的两大特性，一是在传统的以视频为主的安防行业中，经过多年的发展，已经积累了大量的数据资源，满足人工智能基于大数据为基础的算法模型训练的要求；再者在安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的特性也吻合了人工智能的算法和技术应用的切合度。因此，人工智能技术必然会给安防产业带来巨大的变革与影响，并促进行业的快速进步、发展。

　　首先，在IT技术支撑起来的安防行业当下，网络化、高清化日益普及，亟需出现新的技术突破点，智能化自然成为视频监控网络化与高清化之后新的竞争热点，人工智能+安防是下一阶段的行业发展趋势。

　　其次，人工智能技术推动了现有安防产品功能的完善，包括智能芯片、智能IPC和智能NVR等产品。智能门锁与报警器、监控、门禁等多种安防产品互联互通，相互配合，形成全面、立体的综合安防体系。只有通过人工智能技术才能低成本地获取多维、精准的前端数据，实现数据的跨行业共享、应用，人工智能技术能够让安防体系更加完善。

　　再者，安防领域采用视频内容分析识别技术，通过对非结构化的数据进行结构化描述，提取出浓缩和摘要信息，实现快速检索和查找，可以节省大量的人力物力。人工智能通过类似于人类大脑思考一样进行大数据分析和信息碰撞，正是当前安防行业的需求热点。有了人工智能技术加持，使得安防由被动防范向提前预警方向发展，安防产品将实现对危险分子的主动识别，安防行为由被动向主动转变。在人工智能技术推动下，智能安防更具有竞争力，商业化落地将会更加快速地普及。

　　人工智能技术与安防产业二者的发展是互惠互利，相互成就的关系。人工智能技术可以在安防产业中找到最好的应用场景，安防产业的良性发展也能促进人工智能技术的快速迭代与进步。安防行业超过一半的应用与视频监控相关，而视频监控经过多年的发展已经形成了海量数据积累，安防行业一直存在对视频数据进行智能分析的刚需。计算机视觉技术是人工智能最先大规模产生商业价值的领域。

　　近几年来，“人工智能+安防”的理念被越来越多的安防企业接受和发展，并以此为中心，形成了一系列的产品和系统解决方案。人工智能在安防行业的快速落地，得益于全国范围内安防设备的普及，借助于安防行业巨大的存量市场，无需进行过多的基础建设，即可快速达成人工智能场景的落地。另一方面，安防行业对人工智能技术有着强烈的需求，随着人工智能技术的成熟和规模化应用，产品将为用户带来更多更便捷的体验。

　　在国家政策引导下，智慧城市建设带动人工智能商业化应用的趋势越来越明显。人工智能对安防行业带来的改变不仅仅是某一种技术的影响，而是由人工智能驱动了安防行业信息化转变。安防是人工智能技术带来变量最大的行业，开启了整个安防行业的信息化革命，唤醒了沉睡已久的行业需求。当信息化的需求被释放，整个安防市场的体量会相当可观。未来一段时期将会成为安防行业被人工智能推进安防信息化的快速发展时期。

　　人工智能技术正快速的在安防行业落地应用，从市场反馈来看，落地应用似乎并没有预期中的顺利，开始有越来越多诸如场景碎片化、应用成本高、实际应用场景与理想的实验室场景效果差距较大等问题被暴露出来。作为行业新生物种，这的确是成长过程中的烦恼。安防作为一个典型的垂直行业，数据以复杂环境下的图像视频为主，采用通用型技术无法完美解决，必须使用垂直的、专用的图像识别技术针对复杂场景进行优化应用，比如，多角度多姿态、复杂光线下的人脸识别等。安防市场更需要适用于行业领域的人工智能技术。

　　目前采用人工智能技术的安防建设还处于初级阶段，企业级市场和消费级市场还不够成熟，主要的市场仍面向政府。因政府垂直类项目存在的刚需，对价格因素不敏感的特点，加上安防产品具有非标准化的特点，安防厂商得以不断迭代开发新产品，通过产品的更新换代创造价值。但是常规产品、设备的制造与销售有其发展的局限性，受政策影响大并且也将逐渐出现产品同质化现象，因此我们可以看到安防头部企业已经开始了自我转型，向上深挖解决方案层面的差异化需求，以创造新的服务附加值。虽然人工智能+安防目前处于基础建设和发展期，一旦基础建设完成，行业竞争将会由基础建设转向应用与运维方面。人工智能技术融入安防，对于安防行业重应用、重服务的市场形态起到了明显的积极影响。