智慧安防智能化發展趨勢剖析 近些年，伴隨著高新科技的飛速發展，安防技術行業萌發出了許多新技術，伴隨著深度學習和大數據技術的持續提升，人工智能實現了迅速發展，智能安防應運而生。AI 和安防，牢牢地的連接在一起，變成許多人熱議的聚焦點。文中主要就眼下最火的人工智能以及技術發展趨勢，剖析大數據使用價值和實際意義，并剖析了當今智能安防的市場現狀、存在的不足及解決方案，另外提議理性靈活運用人工智能，緩步推動智能安防制造行業持續往前發展。

　數年前，Google 研發的 AlphaGo 在圍棋的人機大戰中擊敗了韓國九段棋手李世石，一時間爆燃了全球民眾對人工智能機器人的激情，將人工智能的科學研究以及運用等行業引向了一個全新升級的高峰期。智能機器人盡管不具有像人類一樣進行反應的能力，可是憑借深度學習這雙強勁的羽翼，人工智能完成了劃時代的發展，這也促使很多人堅信深度學習將推動人工智能進入通用性 AI 的新時期。

　從發展前景來看，人工智能現已被國家列入"創新引領的戰略技術和社會經濟發展新引擎"，大到產業布局轉型發展和產業鏈合理布局，小到社會治理、生產制造經營、服務民生等各個領域，都會朝著人工智能邁入。安防行業也不甘落后，智能安防應運而生，有關部門競相公布有關智能機器人的規定政策，上周剛由工信部舉辦了今年全球機器人博覽會發布會，明確提出要推動產生機器人產業多元化發展趨勢的綠色生態基礎理論。不難看出，皆對人工智能技術運用明確提出了規定，要重點培養和發展視頻圖像身份核查系統軟件，適用生物學

　特性鑒別、視頻了解、跨媒體結合等技術自主創新，發展人證合一、視頻監控系統、圖像搜索、視頻引言等典型性運用，擴展在安防、金融等關鍵行業的運用。

　在我國安防制造行業一直將智能化做為發展前景之一，在視頻前端感知、視頻數據結構化及其后端大數據發掘、深度學習、分析研判、預測分析預警信息等技術運用層面獲得了很大發展，許多技術運用走在了行業領域的前端。因為現階段欠缺對人工智能系統理論和規范的科學研究，以致于很多公司把智能發展的一些初級成果當做人工智能去宣傳和渲染，過多商業化的蹭熱點不但會搞混定義、誤導市場，有時候甚至連自身也會產生方向性幻覺。那么，大家真的了解人工智能嗎？其關鍵優化算法及重要技術是啥？真的擁有了充足可用的大數據嗎？ 一、人工智能與大數據 1. 人工智能 人工智能（ArtificialIntelligence），英文簡寫為 AI，是科學研究、開發設計用以仿真模擬、拓寬和拓展人類智能的基礎理論、方式 、技術及軟件系統的一門技術科學研究。人工智能是電子信息科學的一個支系，它嘗試掌握人類智能的實質和運行體制，并研究開發出一種能以人類智能類似的方法作出反應的智能機器人。人工智能行業的科學研究包含智能機器人、語言識別、圖像識別技術、自然語言處理和數據管理系統等。人工智能自問世至今，基礎理論和技術日漸完善，主要用途不斷發展，伴隨著科學研究的逐步推進，人工智能現已能夠對人類的觀念、邏輯思維的信息內容全過程展開簡易模擬。但是，人工智能還是不同于人類智能，人工智能的界定包括兩個部分，即"人工"和"智能"，"人工"就是指人類設計生產制造，"智能"則具備豐富多彩的內涵和外延。事實上，現階段人們針對本身智能的了解十分有限，對人類智能的實質和運行體制的了解并不完全，因此當今的人工智能仍處在初始階段，也許未來有一天能夠做到甚至超出人類的智慧。

　2. 大數據 深度學習的必要條件是有著充足可用的學習培訓數據信息，任何一個人工神經元網絡構建完成之后，只有通過多種類型訓練數據信息的檢測，才算完成對具體應用領域的仿真模擬，而大數據能夠為深度學習出示訓練數據信息，基于數據信息，我們可以去觸碰、了解和接近現實復雜系統，這就是大家需要大數據的直接原因。

　另外，大數據的重大使用價值和實際意義還反映在：大數據是提高國家治理能力的有效途徑，政府部門能夠通過大數據表明政治、經濟發展、社會事務中選用傳統式技術無法呈現的關聯關系，并對事情的發展趨向作出精確預測，進而在繁雜狀況下作出合理、優化的管理決策；大數據是推動產業結構升級提高的新引擎，大數據與中國實體經濟緊密結合，將大幅促進傳統制造業提質增效，推動產業結構升級、催生業態創新，同時，對大數據的收集、管理、買賣、剖析等業務流程也正在發展為龐大的新興經濟體；大數據是提高社會公共服務能力的新方式，根據連通各政府部門、公共服務單位的數據信息，推動數據信息運轉共享資源，將合理推動行政許可事務管理的簡單化，提升公共服務的效率，盡快服務民生，提高人民大眾的幸福感和優越感。

　二、安防行業的人工智能 從技術視角來看，安防制造行業經歷了從仿真模擬到數字、從數字到高清的發展趨勢轉型，來到 17 年，大家才邁入了智慧安防的新時期。盡管人工智能平均水平仍處在初始階段，但這并不防礙人工智能在安防行業獲得普遍的運用并獲得龐大成果。

　盡管現階段人工智能在安防行業獲得普遍的運用而且取得巨大的成功，然而大家依然處于初級的智能機器人環節，因此大家也有較長的路要走。當今的智能安防存有下列三個層面難題：一是現階段人類科學對于本身智能的了解十分有限，對人類智能的實質和運行體制的了解并不深入；二是深度學習優化算法技術短板慢慢突顯，當數量級飽和狀態以后，圖像分

　類的精準度和經營規模不再展現線性相關，規模性深度學習沒法進一步提高系統識別的工作能力；三是大數據應用管理體系還未產生，原始數據資源豐富，然而數據信息堡壘依然存在、相關法律法規發展落后，牽制了公共數據中所蘊含價值的發掘與轉換；四是在當今安防制造行業中，很多公司把智能發展的一些初級成果當做人工智能去宣傳和渲染，展開過多商業化的蹭熱點，卻忽略了將產品和技術落地。

　應對信息安全日漸不容樂觀的治安管理局勢，智能化自動化技術終將變成安防制造行業將來的發展趨向，智能安防的發展趨勢局勢只會越變越好，并非越來越差?，F階段大家面對的難題是研究人員要大力加強基礎學科研究，助推人工智能行業獲得新的開創性進展，另外要大力加強技術自主創新和優化算法結合，推動物聯網技術、大數據、云計算技術與智能機器人等技術的結合運用；此外，管理單位要逐步完善體制機制創新，有序推進國家大數據發展戰略和公安人員大數據發展戰略的執行，建設自主可控大數據技術管理體系和產業生態，搭建詳細的大數據應用管理體系，為全方位推動大數據的綜合性運用引入強勁驅動力；安防公司要敢于擴展產品深層，融合智能安防解決方法，推動安防實戰演練應用平臺，在智能安防行業深入，避免炒作，將產品和技術落地，安穩處理智能安防行業的難題。

　在一直火熱的 AI 大風潮之后，深度學習現已有一定的降溫。如同墨菲定律所說：假如事情有受到影響的可能，無論這種概率有多小，它都會產生。因此在我們來看，人工智能的第三個冬季一定會到來，并且要來的比我們大部分人想像的要早。那時候，智能安防該何去何從？

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