实际上，人工智能产业发展已有60多年，但是，一直以来AI学习能力十分有限，因此，也并未走进公众的视野。不过，得益于近年来深度学习算法技术的突破，AI技术才逐渐走向产品化、产业化和工程化。在人工智能发展火热趋势下，不同行业不断涌现各类AI产品和解决方案，而安防领域由于具有海量视频数据资源池的优势，自然成为AI工程化的最先着陆地。那么当前来看，AI安防产品有哪些特点以及落地情况和未来发展趋势如何?

揭密：AI产品工程化的真相

毋庸置疑，AI安防时代已来，它对于安防产业发展的价值意义不言而喻。总结来讲，AI在安防落地具有三大应用，即视频结构化、生物识别和物体识别。其中，生物识别包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别、形体识别、声纹识别等，而人脸识别是当前公共安全领域应用最为广泛，技术发展较为成熟的AI技术，它可以快速实现人脸识别、人脸检测、人脸比对、活体检测、人脸跟踪等技术应用，帮助公安人员快速确定并锁定对象身份，做到事前预防、事中预警和事后核查，极大提升警方办案效率。

不过，AI产品的工程化落地并非是一蹴而就。

首先，不同行业的实际业务场景，对前端AI产品的算法和算力资源的要求不尽相同，而且对前端产品的形态、可靠性以及功耗网络要求也不同。而且，由于安防业务场景碎片化和复杂化比较严重，对算法提出多样化、个性化的多维分层要求，从而去适配前端产品AI产品各种应用的发挥，而这显然不是短时间内就可完成的工程。

其次，AI产品的部署成本过高，加上用户对AI理解有偏差，造成用户为AI产品买单的欲望并不强烈。再者，当前现阶段各人工智能应用领域的标准存在重大缺失，顶层设计与复杂现状一时仍然难以匹配。

最后，人工智能产品是基于二级图形分析产品，需要更精准的理解场景，而且很多复杂的场景应用并非仅靠AI就能解决，必须结合宽动态、光传感器件、变焦机芯以及安装位置与角度等因素，来解决AI工程化问题。

基于以上原因分析，当前 AI安防产品虽然已走向实用，甚至已经在平安城市和雪亮工程大项目中得到应用，但总的来看，AI安防产品在整体安防市场领域占比仍然较低，可以说，远远低于普通摄像机的布点数量。但无疑，AI安防产品规模化应用是大势所趋，未来已来!只是时间问题。

端边集成是安防产品的趋势

业界皆知，云端边融合是AI安防市场发展的主流方向。所谓的云端边融合即是通过边缘计算将人脸识别、物体识别等应用的计算力分摊至前端，从而解决由于数据量暴涨给传输和云端处理带来的压力。边缘计算其实是实现嵌入式人工智能的关键，其实时性比云端更强，更能满足用户更快的业务响应需求，而云端承载的是第三方提供的专业性服务，以及更加复杂的运算，比如对模型的优化、算法迭代等相对灵活的部署方式。

实际上，云边融合也是智能计算前移的过程，这必须对前端设备的算力提出更高的要求，而随着AI芯片算力的日益增强，边缘计算能力将得到重大突破。不过，由于前端摄像机的本身空间狭小，一般来讲，较大及复杂的数据量的边缘计算及存储则放至边域处理。