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　　【中国安防展览网 企业关注】基于视频和行业业务结合的人工智能落地，行业正呈现百花齐放的局面，熟知的传统安防行业边界越来越模糊。互联网、AI算法创业公司、物联网等等公司好像一夜之间都变成了AI承载者，成为接下来DT(数据处理技术)十年的技术变革推动者。而非AI、非技术公司在AI领域的拓展也呈爆发式的增长，安防市场的AI化进程一片欣欣向荣。 
 

　　在DT时代中，AI在大数据数量和计算能力呈几何倍增的大背景下，已经成为了这个时代新的一场技术革命，并在视频识别、音频识别、移动数据、物联感知等方向和领域落地。
 

　　过去20年，传统安防企业在视频算法、编解码技术、视频资源、硬件制造、行业业务等领域深耕，并积累了相应的优势，这些优势使得传统安防企业顺势成为了AI适合的实验和孵化基地。
 

　　在智能化的浪潮下，传统安防企业开始呈现出两大方向：纵向上，从传统安防产品到智慧型安防产品做升级；横向上，从资本和研发角度选择性布局适合自己的新领域，如智能汽车、机器人、机器视觉、AR\VR等。
 

　　合作平衡AI给安防带来的风险
 

　　云计算、大数据、智能算法、行业需求是AI实现的四个落地要素，每个要素都要有储备，从这个角度来说会相应拉高安防行业门槛。对于老牌传统安防企业是机会，同时也是挑战。基于技术的新型创业公司在资本投资的支撑下也会进入这个行业，和传统安防企业一起构建新的安防生态，同样遵循新时代下的优胜劣汰规则。
 

　　同时AI虽然是改善传统行业的强力工具，但技术到产品再到商品的转化过程是需要时间的，特别是AI作为延伸人类智慧到机器替代的领域，体验要求更高，难度更大。因此，在技术未知的风险面前，整合各方优势快速实现商品化是一种平衡的方式，任何一家企业作为产业链当中的一部分，也只有合作共享才能实现共赢。
 

　　无法回避的AI技术难题
 

　　在AI领域，安防行业一直被认为是智能化落地好的行业之一，其中一个很重要的原因是安防行业在数据上有先天优势。以算法、计算能力和数据三个维度去考核安防智能化的话，数据肯定不会是短板，反而可能是重要的一环。因此在技术规划方面，智能化是大华股份的发展主要方向之一。
 

　　相比以往，主要的改变的是从智能化角度设计产品，开发产品。从智能化芯片开始，到智能化前后端设备，再到智能化应用、平台甚至解决方案的全系统智能化覆盖。另外，也要发挥安防行业的优势去解决智能化发展中的各种问题，如设计获取更多种类数据的设备，研发更轻量的算法模型等。
 

　　目前，利用深度学习将算法效果推到了的高度，如目标检测、人脸识别等，都已经超过人类的普遍认知水平。大华股份始终跟随智能化发展的脚步，积极融合智能化算法到产品之中，提供安防行业整体智能化解决方案。
 

　　可喜的是深度学习技术已经深入到安防行业大部分的智能化产品中，并提高了智能化的应用水平。越来越多的智能化产品和方案在深度学习技术的帮助下，得以落地并推广。技术越来越深入，应用越来越智能，客户对准确率等智能化指标的要求越来越高。从产品研发上，需要把更准确的算法集成到产品中，提供更好的性能和更好的效果，才能满足客户的要求。在这一过程中，需要软硬件相互配合，这是目前厂商们正在努力和开发的重点。