安防產業作為人工智慧早有市場空間的產業，對人工智慧的發展有著更清晰的認知和更迫切的需求，人工智慧正在推動安防產業繼高清化和網路化之後的第三次技術變革。
在人工智慧如火如荼的發展背景下，安防產業圍繞著AI開始全新的智慧之旅。在這場旅途中，智慧安防發展進度如何？
邊緣運算，是指在靠近物或資料來源的網路邊緣側，融合網路、運算、儲存、應用核心能力的開放平台，就近提供邊緣智慧服務，滿足產業數位化在敏捷連結、即時業務、資料最佳化、應用智慧、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。用一句話表示，邊緣運算可以理解為指靠近資料來源的邊緣地帶來完成的運算程序。
隨著技術的不斷精進，「邊緣智慧」概念應運而生，它提出了一種新模式：讓物聯網的每個邊緣設備都具備數據採集、分析計算，通信，以及重要的智能。新的智慧邊緣運算也同時利用了雲端運算的能力，利用雲端來大規模的進行安全配置、部署和管理邊緣設備，並能夠根據設備類型和場景分配智慧的能力，從而讓智慧在雲端和邊緣之間流動，獲得兩全其美的結果。
邊緣智慧已成為大勢所趨。隨著萬物互聯時代的到來，電腦視覺領域前端設備產生的圖片、視訊資料量龐大，如全部將其匯聚到雲端運算資料中心進行智慧分析，將對通訊的頻寬要求和即時性要求等帶來無限壓力。這就要求就近提供邊緣智慧服務，將人工智慧算力或推斷能力逐漸從雲端遷移到邊緣側，有助於緩解傳輸鏈路的壓力。
安防產業作為人工智慧技術天然的訓練場和應用場，對於人工智慧的落地應用有著迫切的需求。近年來隨著「城市大腦」、「交通大腦」、「警務大腦」等「大腦」的出現，人工智慧深度學習技術結合多維度感知推動了AI-City的進一步發展。
深度學習主要的研究領域在語音辨識和視覺方面，而且將深度學習應用到各個方向，可以不同的領域做出不同的技術創新。對於掌握了許多視訊影像資源的安防產業來說，深度學習和安防的結合擁有比較高的契合度，即對影像和影片的分析，包括：影像分析；人臉辨識；文字處理。
安防產業深度學習主要集中在體分析、車輛分析、行為分析、影像分析四大塊。隨著深度學習演算法的突破，目標辨識、物件偵測、場景分割、人物和車輛屬性分析等智慧分析技術，都取得了突破性進展。
在安防產業中，晶片可謂貫穿始終，從前端到後端，從傳輸、記錄到存儲，缺了「芯」的安防，勢必是不完整的。
安防視訊監控領域擁有大量的數據，能夠為深度學習訓練提供足夠多的場景；另外近些年，智慧演算法的發展依託海量大數據，在語音辨識和視覺方面取得重要的突破，呈現更快速的迭代。人工智慧在安防領域的落地更需要運算能力足夠強大的處理晶片，但在晶片層面，尚無完全滿足實戰需求的人工智慧安防應用晶片。
雖然人工智慧面已經完成了人類做不到的某些青石橋，但是人工智慧的大規模應用還沒到時候，需要人工幹預來區分接近相似的物體之間的差異。
從實際案例看，單獨一個場景的影片摘取下來時候，透過以圖搜圖，能夠快速地揭示出來關聯的圖，並以此為依據，發現犯罪嫌疑人的軌跡，終鎖定目標，但是，專家坦率地指出，這個過程依賴人工智慧演算法尚難以撇開人工幹預，尚離不開視訊刑偵人員的分析和判斷。
結語：如今安防產業已進入資料大爆炸的時代，面對井噴式成長的資料量，傳統智慧演算法已無法滿足深層資料價值探勘的需求。人工智慧研究的深入與深化，為安防產業帶來的變化也更加超乎想像，能夠發揮作用的應用場景越來越多。
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