随着社会生活的提高以及科技的进步，人们对安全的要求越来越高。伴随着需求人工智能持续融入行业场景化应用，并为传统行业变革求新、提高效益带来动力。

　　在安防特别是视频监控领域，AI技术的应用让传统的视频数据发挥了更大的价值，并且实现从产品到技术，到最终方案成熟应用落地，持续推动行业变革与安全理念的深入人心。

　　AI+安防的融合性应用给视频监控技术带来了新的革新与迭代。以近两年最受关注的低照度场景下视频监控应用最具代表性。以科达率先提出的AI超微光技术为例，该技术基于边缘计算赋予摄像机的算力，结合深度学习的算法，在不产生光污染的情况下，很好地解决了智能摄像机夜间成像和识别感知的难题。目前，科达已将该技术应用到多个产品领域，包括车辆卡口、车辆电警、人员卡口、布控球型摄像机等。

　　紫光华智在软件定义摄像机基础上，创新性提出双相曝光技术，借助AI实现智能补光，补足传统摄像机单一曝光的缺憾；例如在复杂交通状况下，行人、非机动车移动速度慢，需要较长的曝光时间，优先保证人像细节特征清晰；机动车移动速度快，需要较短的曝光时间，且夜间车灯容易使车牌过曝，需对车灯强光做抑制，优先保证车牌清晰可识别。不但能够提升人车的捕获率，并且抓拍的图像更加清晰、特征更明显，智能分析结果更加精确。

　　另外针对提前躲避造成的漏拍，紫光华智创新性提出AI补光技术，可以在无人时关闭补光灯，检测到人后再开启补光，防止躲避抓拍，同时也可避免长时间开启补光灯造成的资源浪费，降低补光灯常亮对周边居民造成的光污染。

　　当前，前端智能化已经形成产业共识，无论是传统安防企业还是ICT、人工智能企业等业界主流厂家推出的产品均是以智能为基础。通过提高视觉感知能力，提高产品的智能化，同时极大提升数据采集的质量，降低后端数据处理的算力消耗，降低整体TCO，同时分布式处理也提升了系统可靠性，可以说AI赋能下的视频监控系统，进一步支撑释放了海量视频数据的价值。

　　例如华为“机器视觉”推出“四无”生态型摄像机，可以在无网、无电、无光、无现场运维的环境下工作，感知水温、液温、气温、倾斜度、PH值等全息因素；AI超微光卡口，内置两颗AI处理器，算力总和高达12TOPS，可以在避免“光污染”的情况下进行高精度拍摄和智能分析。

　　在刚刚结束的交博会上，紫光华智&新华三全面展示了50+AI视觉产品，包括软件定义摄像机、环保卡口电警等，基于AI视觉的软件定义、全息感知、边缘计算、云边协同等技术，对每一条道路、每一个路口、每一条车道的人、车、物、事件进行实时、精准、全面的数字化感知，提供智慧路口、违法鸣笛管控、电动自行车管控、违法停车管控、文明出行、自动划线、智能停车等智能应用。

　　当然，行业智能化升级不仅仅体现在产品AI加持上，更需要以实战化解决方案作为场景落地的推进器。近两年，行业智能化解决方案深入渗透及应用大面积扩散。包括全息社区、全息路口、高速大联网、智慧水利、智慧网点、普教联网、智慧电力、智慧油田、智慧制造、智慧园区等等，进一步提高人们生产生活的便捷性与安全性、舒适性。

　　一方面人们观念的提升，对安全以及安防的认识程度不断提高，同时AI等新技术的不断融合，使服务人们的产品技术方案更加成熟、更适应各种场景下的应用，两者相互促进已经实现良性互动。