經過40多年的本土化發展，安防經歷了模擬、數字、網絡、高清4個時代，目前已經進入到“安防+AI”智能化階段。其實早在五六年前，就已經有安防企業提出了“看得遠”（大范圍觀察）“看得清”（高清晰度）和“看得懂”。這“看得懂”便是現在搭載了人工智能的智能攝像頭之雛形。

人工智能落地加速，安防行業競爭激烈

回顧這幾年安防行業的發展，“人工智能化”趨勢更加明顯。人工智能的加速入局，讓“智慧安防”迎來了強勁動能推催動安防產業實現進一步的智能化，并實現在交通、公安、環保、金融、醫療等領域廣泛應用。

AI應用于安防并非是一帆風順

先從算法維度分析，安防業經歷了從模擬——數字——高清——智能的轉變。早期安防首先需要解決的是圖像清晰化的命題，編解碼算法和圖像處理算法是業內廠商最優先發展的算法；隨著智能交通的興起，對車輛屬性的識別成為主流應用，傳統模式識別+淺層機器學習逐步在安防領域成為主流。隨著2012年AlexNet的驚艷表現，深度學習算法得到爆發性發展，安防智能真正進入到“深度”智能階段，并最先在人臉識別領域得到大規模應用。

再從硬件維度分析，早期沒有專門針對人工智能的算法芯片——算力，當行業進入到深度學習算法階段后，專注于游戲業務的英偉達發現GPU在分布式計算、大規模集群運算中有著非常大的優勢，由此找到了新的業務落腳點，并發力推出針對人工智能深度學習的多個產品線專用處理芯片，如工業級的Tesla系列、消費級的GTX系列等。

隨著算力的大幅提升，原先需要幾個月才能完成的深度訓練迭代，在分布式GPU集群的加持下，只需要幾個小時便可完成。

人工智能之于安防，一直存在；只是人臉識別技術起來后，才廣被大眾所熟知。其實，安防領域是人工智能技術應用最早、類型最全的一個行業，涵蓋車輛、行人、人臉、行為、動作、步態、物品、事件等的識別與應用，不過早期安防智能較集中于智能交通領域，對車輛的車牌識別、車輛品牌、顏色等車輛屬性涉及較多，近幾年才慢慢擴展到人體、人臉、動作、事件等各種智能方案。杭州視在科技有限公司CTO吳曉暉認為，這是歷史發展規律使然，主要受以上兩方面因素制約。

隨著技術的進步，現如今AI大規模應用于安防領域，在這其中，智能攝像頭就是廣受好評的佼佼者。

智能攝像頭成為社區新衛士

（1）防止惡性事件發生

收廢品的、收頭發的、安裝窗紗的、回收舊電器的，打著這些名號試圖進入社區的人十分常見。當然，有些人進入居民社區的確能夠提供家電維修、管道疏通等服務，為社區住戶的生活提供多種便利。此外，也有些人憑著各種借口進入小區從事一些偷盜電動車電瓶、盜竊他人財物甚至是搶劫等違法活動。為保障社區居民的人身及財產安全，加快運用各種前沿技術構建安全社區已經成為大勢所趨。

（2）減少高空拋物隱患

近日，全國范圍內高空墜物傷人事件接二連三地發生，人們對高空拋物行為氣憤不已的同時，也在追問：針對這種潛在危險巨大的不文明行為，有沒有有效的監管辦法？其實答案很簡單以智能攝像頭就可以進行監控。

以南京某小區為例，每組監控有三枚攝像頭，仰角從低到高，把大樓高層都納入到了監控鏡頭內。目前，有6幢樓都進行了安裝，一共36枚。轉到監控室就可以發現，從后臺點開其中一個有拋物行為發生的紅色警示標識，屏幕上彈出了一段時長1分鐘的視頻，視頻中標明了拋物發生的時間和具體位置，并圈出了被拋出的物體以及拋物的位置。

電子“警察”保障出行安全

而隨著交通事業的不斷發展，智能監控系統在公共交通領域發揮了不可替代的作用。智能監控系統可對道路中車輛行駛情況進行及時記錄與監管，并就已發現的交通管理問題制定出相關解決方案，從而可以更好降低交通事故幾率，維護道路通行秩序，受到以北上廣深等為代表的各大城市的青睞。

同時隨著機動車保有量的急劇膨脹，在拉動國民經濟的同時，也給道路交通帶來無盡煩擾——機動車違法、違章行為是造成交通事故和影響正常交通秩序的主要原因之一。為緩解這一矛盾，全國各地主要路口開始安裝電子眼抓拍交通違章。

目前，北上廣深等一線城市基本都實現了電警設備在重點路口、路段的全覆蓋，建設規模均有上千臺智能監控設備，沈陽、佛山、阜陽等二三線城市乃至縣城也都趕上了普及智能監控系統的“潮流“。

“安防＋AI”的應用不僅僅只是智能監控，隨著科技的進步，越來越多的新安防產品也將走進我們的身邊，為我們的生命財產安全保駕護航。