安防行业作为人工智能市场空间较早的行业，对人工智能的发展有着更加清晰的认识和更加迫切的需求。人工智能正在推动安防行业继续向高清化、网络化后的第三次技术变革。在人工智能发展如火如荼的背景下，安防行业围绕AI开启了全新的智能化之旅。在这段征程中，智能安防的发展进展如何？“进步”边缘计算推动边缘智能发展。边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘，融合网络、计算、存储、应用核心能力，就近提供边缘智能服务，敏捷满足行业数字化需求的开放平台。在连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全和隐私保护等方面的关键需求。一句话，边缘计算可以理解为是指在数据源的边缘附近完成的计算过程。随着技术的不断进步，“边缘智能”的概念应运而生。它提出了一种新的模式：让物联网的每一个边缘设备都具备数据采集、分析计算、通信、重要智能等功能。新型智能边缘计算还利用了云计算的能力，利用云端对边缘设备进行大规模的安全配置、部署和管理，并可以根据设备类型和场景分配智能能力，让智能随心所欲。分布在云端和边缘之间。在它们之间流动以获得两全其美。边缘智能已经成为不可阻挡的趋势。随着万物互联时代的到来，计算机视觉领域前端设备产生的图片、视频数据量巨大。如果全部聚集在云计算数据中心进行智能分析，将带来无限的带宽需求和通信的实时性需求。压力。这就需要就近提供边缘智能服务，将人工智能算力或推理能力从云端逐步迁移到边缘侧，有助于缓解传输链路的压力。深度学习的建设推动了AI-City的发展。安防行业作为人工智能技术天然的练兵场和应用领域，对人工智能的应用有着迫切的需求。近年来，随着“城市大脑”、“交通大脑”、“警察大脑”等“大脑”的出现，人工智能深度学习技术结合多维感知，推动了AI-City的进一步发展。深度学习的主要研究领域是语音识别和视觉，将深度学习应用到各个方向可以在不同的领域做出不同的技术创新。对于掌握了很多视频和图片资源的安防行业来说，深度学习和安防的结合有着比较高的契合度，即对图片和视频的分析，包括：图片分析；人脸识别;字处理。安防行业的深度学习主要集中在四大领域：车身分析、车辆分析、行为分析、图像分析。随着深度学习算法的突破，目标识别、物体检测、场景分割、人物车辆属性分析等智能分析技术取得突破。“阻碍”人工智能安全缺“芯”。在安防行业，芯片可以说是从前端贯穿到后端，从传输、记录到存储。没有“芯”的安全必然是不完整的。安防视频监控领域拥有海量数据，可以为深度学习训练提供足够的场景；此外，近年来，智能算法的发展依托海量大数据，在语音识别、视觉等方面取得重要突破，呈现出更快的迭代速度。人工智能在安防领域的落地需要具备足够算力的处理芯片，但在芯片层面，目前还没有完全满足实战需要的人工智能安防应用芯片。很难排除人为干预。虽然人工智能已经完成了一些人类做不到的青石桥，但是人工智能的大规模应用还没有到来，还需要人的干预来区分接近相似的物体。从实际案例来看，提取单个场景的视频后，通过逐图搜索可以快速揭示相关图片，并以此为基础找到嫌疑人的行踪，最终锁定目标。不过，专家坦言，这一过程依赖人工智能算法，仍难以摆脱人为干预，仍离不开视频刑侦人员的分析判断。结语：如今安防行业已经进入数据爆炸时代，面对数据量的井喷式增长，传统的智能算法已经不能满足深度挖掘数据价值的需求。人工智能研究的深入和深入，给安防行业带来的变化超乎想象，能够发挥作用的应用场景也越来越多。
