技术应用上 安防是人工智能最具市场前景的领域
一是智能化是安防下一阶段发展的诉求
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，唯有智能化这一概念仍在嘲笑行业的低应用，从当前的主流厂商提出的概念分析，如DT1.0、超感IPC、感知型摄像机等都在证实，智能化是视频监控网络化与高清化之后新的竞争热点。这也是安防行业一直在追求的目标将被动防御变为主动预防，因此安防亟需寻找新技术突破智能化的最后壁垒。
在实际的困境中，各级政府大力推进“平安城市”建设的过程中，监控点位越来越多，从最初的几千路到几万路，甚至于到现在几十万路的规模，视频和卡口产生了海量的数据。尤其是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增长，依靠人工来分析和处理这些信息变得越来越困难，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，需要新的智能化技术作为专家或助手，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测，以最高效、最直接的方法提升摄像头的性能，让它变得更智能。因此安防本身业务应用的需求决定了安防人工智能市场的潜在需求巨大，就如宇视科技常务副总裁闫夏卿所言没有任何一个行业，能够像安防行业一样具备在人工智能方面，最完善的基础和最强烈的诉求。以视觉为核心的安防技术领域具有海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从事后的追查到事中的防范响应以及到事前的预防，这是每一个安防人一直以来的理想，所以说安防是人工智能最具市场空间的应用领域。
二是大数据、视频结构化技术支撑人工智能在安防应用
在安防领域，视频监控系统作为面向城市公共安全综合管理应用中智慧安防和智慧交通的重要组成部分，面临着深度应用的巨大挑战。其应用的瓶颈是视频数据的非结构化现象。因此在大数据时代，利用视频结构化描述技术实现视频图像结构化数据提取，将是行业应用单位实现安防大数据应用的重要基础建设。
视频结构化技术是融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等最前沿的人工智能技术，是视频内容理解的基石。视频结构化在技术领域可以划分为三个步骤：目标检测、目标跟踪和目标属性提取。
目标检测过程是从视频中提取出前景目标，然后识别出前景目标是有效目标（如：人员、车辆、人脸等）还是无效目标（如：树叶、阴影、光线等）。目标检测过程主要应用到运动目标检测、人脸检测和车辆检测等技术。
目标跟踪过程是实现特定目标在场景中的持续跟踪，并从整个跟踪过程中获取一张高质量图片作为该目标的抓拍图片。在目标跟踪过程中主要应用到多目标跟踪、目标融合以及目标评分技术。
目标属性提取过程是对已经检测到的目标图片中目标属性的识别，判断该目标具有哪些可视化的特征属性，例如人员目标的性别、年龄、着装，车辆目标的车型、颜色等属性。目标属性提取过程主要基于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。
大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力，是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑。其包含三大部分：海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘。
海量数据管理被用于采集、存储人工智能应用所涉及的全方位数据资源，并基于时间轴进行数据累积，以便能在时间维度上体现真实事物的规律。同时，人工智能应用长期积累的庞大知识库，也需要依赖该系统进行管理和访问。大规模分布式计算使得人工智能具备强大的计算能力，能同时分析海量的数据，开展特征匹配和模型仿真，并为众多用户提供个性化服务。
数据挖掘是人工智能发挥真正价值的核心，利用机器学习算法自动开展多种分析计算，探究数据资源中的规律和异常点，辅助用户更快、更准地找到有效的资源，进行风险预测和评估。
三是重点行业技术应用开始显现人工智能的作用
在过去的几年，公安、政府、交通这些代表性的行业都已开始积极利用基于人工智能的新一代智能安防产品，其中公安行业用户的迫切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、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。
汇总的海量城市级信息，再利用强大的计算能力及智能分析能力，人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析，给出最可能的线索建议，将犯罪嫌疑人的轨迹锁定由原来的几天，缩短到几分钟，为案件的侦破节约宝贵的时间。其强大的交互能力，还能与办案民警进行自然语言方式的沟通，真正成为办案人员的专家助手。
国家政策 推进人工智能在安防领域应用
2016年6月份，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办联合发布了《“互联网”人工智能三年行动实施方案》，加快人工智能产业发展。到2018年，打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所突破，总体技术和产业发展与国际同步，应用及系统级技术局部领先。
《方案》要求加快建设文献、语音、图像、视频、地图等种类数据的海量训练资源库和基础资源服务公共平台，建设支撑超大规模深度学习的新型计算集群，建立完善产业公共服务平台。研究网络安全全周期服务，提供云网端一体化、综合性安全服务。进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化，为产业智能化升级夯实基础。
《方案》提出推动互联网与传统行业融合创新，加快人工智能技术在家居、汽车、无人系统、安防等领域的推广应用，提升重点领域网络安全保障能力，提高生产生活的智能化服务水平。支持在制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展人工智能应用试点示范，推动人工智能的规模化应用，全面提升我国人工智能的集群式创新创业能力。
其中《方案》提出实施智能安防推广工程，鼓励安防企业与互联网企业开展合作，研发集成图像与视频精准识别、生物特征识别、编码识别等多种技术的智能安防产品，推动安防产品的智能化、集约化、网络化。支持面向社会治安、工业安全以及火灾、有害气体、地震、疫情等自然灾害智能感知技术的研发和成果转化，推进智能安防解决方案的应用部署。支持部分有条件的社区或城市开展基于人工智能的公共安防区域示范，加快重点公共区域安防设备的智能化改造升级。
企业表现 人工智能成为安防各大企业必争之地
在IT技术支撑的安防行业，人工智能是当前安防技术发展，促进产业前进的一大动力，其中企业的表现无疑推动着人工智能在安防领域中的应用！
海康威视AI＋：感知未来、融合发展“主题论坛，以视频为核心的物联网解决方案和数据运营服务，发布基于深度学习技术的从前端到后端全系列智能安防产品，将人工智能技术革命性地应用于安防产品中，推动安防行业进入智能新纪元。
大华股份”精耕行业，诠释价值“总裁媒体见面会，董事长傅利泉先生在见面会上就大华股份未来的产业升级方向--”视频＋“进行分享，其中人工智能技术也是大华四大层次创新的内容之一。大华股份认为只有通过人工智能算法比对，才能真正把结构化的视图数据转换为价值信息。
宇视科技在安博会前夕，联手英伟达推出新一代大容量分布式的云结构化智能分析服务器(代号”昆仑“)，从服务器入手，将智能算法、安防大数据、GPU并行计算完美结合在一起，刷新在人工智能领域的技术积累，共建人工智能城市的美好未来，开启万物感知新时代。
科达·为实战而生，猎鹰系列新品发布会上发布的智能分析系统，通过视频监控与智能分析技术的结合，聚焦视频大数据的实战应用，有效提升公安实战效能，在维护稳定、反恐处突、治安防范、侦查破案、服务群众方面做出新的贡献。
高新兴在安博会期间发布了立体防控云防系统，该系统拥有视频AR核心专利技术，包括自动定位、方位感知、自动校准、三维测量与定位、视频跟踪、信息编码及解码等，并拥有自主研发视频结构化技术，包括车辆特征结构化、人员特征结构化、异常事件智能分析等技术，能够实现警情可视化、警力可视化、视频信息结构化、指挥调度立体化。
ZNV中兴力维发布的智慧城市信息共享平台以网络通管理平台ICAP为基础，内容共享平台为核心，以数据融合和共享为目标，实现新型智慧城市3.0的核心价值。发布会上的一大亮点是中兴力维SCIM信息共享平台对大数据智能分析处理能力在2秒以内，五十四亿条数据，只需零点几秒就能得出结果。
小结
人工智能无疑是当前安博会关注的焦点，也是安防领域的未来，宇视科技闫夏卿副总裁在接受媒体采访时预言未来4到5年时间，安防将进入一个人工智能高速发展的时代，2016年基本已经完成了场景智能的适配，而2017年、2018年将进入一个基于深度学习的为基础的人工智能阶段，到2019年、2020年将全面进入到数字智能的阶段。经过数字智能阶段后，安防行业的人工智能将全面的和全行业、全IT的大数据业务平台进行完善的对接，安防也进入智能时代。