在基于深度學習的人工智能逐漸落地應用的初期，安防行業成為了最早的試金石。各大計算機視覺技術公司紛紛將業務瞄準安防行業，而傳統安防行業巨頭也不甘落后，都將人工智能列為下一階段的研發重點。

人工智能技術在安防行業還有哪些機遇?現在它又面臨哪些挑戰?哪些企業和創業方向將在安防+人工智能的新變革中脫穎而出?身處安防行業就一定要關注AI帶來的新變革。

一、安防行業已經具備最完善的智能化基礎

眾所周知，人工智能在行業落地的三大要素即大數據、計算力、算法。在計算力透明，計算機視覺算法趨于成熟的今天，人工智能在行業中的應用瓶頸主要來自于是否存在海量數據。

而安防領域在人工智能浪潮之前的網絡化、高清化改造，恰恰彌補了這一空缺，為人工智能的順利應用帶來了極大的便利。

在現如今的人工智能技術中，對于某一個領域的算法可以按熱啟動(擁有大量結構化數據基礎)和冷啟動(缺少大量結構化數據)來區分。安防領域的人工智能主要集中在人、車、行為的分析識別上，對于人的人工智能分析主要包括人臉識別和行人識別，不同的目標需求不同的識別算法，同時也需要不一樣的數據支撐。

而幸運的是，這些人臉、行為、車輛數據，恰恰是計算機視覺領域存在的公開數據庫可以滿足的，也就是說，安防領域的技術起步并不存在壁壘，而在對行業已有的海量數據進行結構化標注后，又有更加適應應用場景的新數據大量涌入，為安防行業人工智能算法的完善提供了基礎。

二、安防行業擁有海量數據處理的訴求

隨著人們對安全性要求的提高，以及各級政府大力推進“平安城市”建設的進程，如今中國監控攝像頭的個數在逐年增加。而出于風險社會的未來考慮，這個數據在只會繼續增長。從城市監控攝像頭千人擁有量來看，部署密度最高的北京市每千人擁有攝像頭數量為59個，二、三線城市監控攝像頭覆蓋率較低，和英國、美國相比會發現中國監控攝像頭還存在著增量市場。

而在視頻監控中，由于高清攝像頭的逐漸普及以及網絡化的進程，整個安防監控領域的數據量正在以爆炸式增長。因此依靠人工來分析和處理這些信息變得越來越困難，已無法簡單利用人海戰術進行檢索和分析。

此外，傳統的視頻監控僅提供視頻的捕獲、存儲和回放等簡單功能，用來記錄發生的事情，很難起到預警和報警的作用。若要保證實時監控異常行為并及時采取有效措施，就需要監控人員一刻不停的監看視頻，在視頻監控數據量高速增長的今天，這一方式漸漸成為不可能。

正如宇視科技常務副總裁閆夏卿曾說過的那樣，沒有任何一個行業，能夠像安防行業一樣，具備在人工智能方面最完善的基礎和最強烈的訴求。

三、安防行業的智能化改造已然初見成效

在過去的幾年，公安、政府、交通這些安防行業的重點目標都已開始積極利用新一代智能安防產品。

其中公安行業用戶的迫切需求是在海量的視頻信息中，發現犯罪嫌疑人的線索。人工智能在視頻內容的特征提取、內容理解方面有著天然的優勢。商湯科技聯合創始人徐冰就曾向億歐介紹，目前商湯的人臉識別技術已經在20多個省、市落地并試點，協助警方成功抓捕逃犯的案例有500多起。

匯總的海量城市級信息，再利用強大的計算能力及智能分析能力，人工智能可對犯罪者信息進行實時分析，給出線索建議，將犯罪嫌疑人的軌跡鎖定以最快速鎖定，為破案提供線索。在2016年的除夕，深圳云天勵飛就通過人員定位技術，幫助龍崗區公安分局在24小時內破獲了一起拐賣事件，解救了被拐兒童。

2016年6月份，國家發展改革委、科技部、工業和信息化部、中央網信辦聯合發布了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》，加快人工智能產業發展。其中也明確提出了對于安防行業人工智能應用的要求。

實施智能安防推廣工程，鼓勵安防企業與互聯網企業開展合作，研發集成圖像與視頻精準識別、生物特征識別、編碼識別等多種技術的智能安防產品，推動安防產品的智能化、集約化、網絡化。支持面向社會治安、工業安全以及火災、有害氣體、地震、疫情等自然災害智能感知技術的研發和成果轉化，推進智能安防解決方案的應用部署。支持部分有條件的社區或城市開展基于人工智能的公共安防區域示范，加快重點公共區域安防設備的智能化改造升級。

在安防行業，不得不說人工智能已經成為了新的競爭力增長點。海康威視聯合英偉達推出了一系列深度學習視頻分析技術產品，并且成立了海康研究院專攻視頻分析領域;大華股份以“視頻+”作為發力方向，將人工智能作為大華四大層次創新的內容之一;宇視科技從服務器入手，推出新一代大容量分布式視頻分析處理器，實現在人工智能領域的技術積累;而東方網力則牽手商湯科技，旨在打造視頻互聯“最強大腦”。

人工智能無疑是當前安防領域關注的重點，同時也是安防技術的未來。如果你身處安防行業，必然要對人工智能技術具備一定的了解，并且接受它帶來的、正在發生的改變。