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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。而这个需求的实现，需要智能的前端摄像机，通过实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车等属性信息;然后需要汇总海量的城市级信息到后端人工智能的中心数据库进行存储，再利用强大的计算能力及智能分析能力，对嫌疑人的信息进行实时分析，Z终给出Z可能的线索建议。再比如，一个成熟的金融智能化方案，单点的智能化Z后必须嵌入到银行的系统中，与其他安防设备一起，如报警主机、门禁、IP对讲等，通过软件平台进行综合管理，才能真正实现智能化系统的价值。
对于人工智能的行业化应用来说，算法、芯片以及大量的数据训练，确实是发展的重要因素，但是能不能有效地把技术与应用场景有效结合起来，形成切实可行的整体解决方案，才是决定“AI+安防”是否能切实发展Z核心的因素。如果一项技术无法依赖在数据处理技术上面的优势，去实现产品到商品的转变过程，那么技术的发展并没有实际的应用意义.
总结
人工智能的发展可以追述到60几年前，但是因为技术的原因数次沉寂，直到深度学习的出现，让人工智能再次掀起热潮。安防行业作为人工智能技术天然的训练场和应用。杂谌斯ぶ悄艿穆涞赜τ糜凶牌惹械男枨，基于安防行业的天然属性，未来安防行业的人工智能化必将迎来巨大的发展。出于对市场的敏感，主流的设备解决方案供应商已经发力布局已经纷纷入局，凭借其各自深耕安防行业的经验，都在应用落地取得了不俗的成绩。因此，对于用户来说，安防行业深度智能正当时，无需再等待，现在已经是智能安防应用Z好的时代。
