安全行业是AI人工智能的相对成熟的应用领域。它的先进和未来的发展性令人怀疑。在人工智能技术的登陆之后，它确实为安全行业带来了巨大变化。情报，数据化和便利性的优势使安全行业具有新的活力，并促进了安全行业的全面发展。
在人工智能安全行业的应用下，现已降落的智能安全技术的应用方案是：智能公园，智能建筑，智能运输，智能煤矿，智能幼儿园，智能建筑网站，AI+危险行业，智能物流，智能物流，电梯电池智能检测。这些方案的检查和使用，再加上新需求的扩展，即使人工智能技术在市场上的应用正在蓬勃发展，它也逐渐在技术研究方面逐渐暴露了许多困难和困境以及开发，对企业的持续投资和产品融合。
一方面，公司的实力水平是不同的，相应的研发实力，资金支持和算法的积累并不相同，并且这些层是认真的。这是安全公司需要解决的一系列困难在AI时代；另一方面，AI人工智能技术的深度和准确性是不同的。目前，大多数智能安全安全性相对成熟，主要是由一些大公司提出和实施的，但是由于以前的算法累积和行业集成，当前的场景应用程序主要基于面部识别，车牌识别和大数据摘要。根据精制应用程序，需要继续培养。
现在，人工智能技术在安全行业中的应用是一种繁荣的情况，但是当前的一些识别准确性无法达到100％。例如，AI在细分领域的环境适应性较差。例如，鉴于车辆和道路环境的相对标准化，识别率相对较高，但是对面部的准确识别很容易受到光线的影响，光线不足，模糊不清图像，目标大小或相互障碍太小，这会影响识别精度的准确率。
此外，分散的数据资源无法获得大量数据资源，这使得人工智能分析缺乏有效的数据支持，这也会影响准确性。这导致了其他场景应用程序的局限性，并且很难获得信任并与公共安全业务部建立数据合作。
随着用户对人工智能技术的接受的不断改善，用户的新需求继续出现，但是某些应用程序功能具有某些边界，只能在理想的环境条件下存在。环境变得越来越苛刻。尽管1080p摄像机现在非常受欢迎，但股票市场上还有大量的720p或标准产品。用户还希望在这种情况下，用户还希望在这些方案图中，相应的智能辅助功能。但是，用户的新需求的建议还加速了一定程度的智能应用程序的输出和着陆速度。
基于这些困难和局限性，随着人们的安全意识的提高，接受智能事物的能力的提高以及安全公司，AI公司，互联网公司和其他公司的共同努力，将会越来越多的企业。不断地培养智能安全行业，这将在一定程度上促进困难，并继续进步。