近年來人工智能的飛速發(fā)展有目共睹，從規(guī)則輸入到自我學習，如今的人工智能在某些領域的能力已經(jīng)能夠比肩甚至超越人類，有鑒于此，深度學習、圖像識別等技術(shù)成果在學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界得到了廣泛應用，“落地”也成為這段時間各界共同思考的問題。作為AI落地首站的安防，在這一問題上尤為迫切。

縱觀技術(shù)發(fā)展歷史，需求一直是推動技術(shù)發(fā)展與落地的核心動力，因此，AI要想實現(xiàn)場景化落地，深入用戶需求、用實際行動解決以往的痛點是核心。

痛點一：AI安防設備更新面臨多重困境

AI安防落地，首先要有海量設備的推廣應用與更新?lián)Q代。但AI安防設備的更新面臨著多重困境：

首先，在現(xiàn)有設備足敷需要的情況下，用戶主動進行設備升級換代的意愿不夠強烈；其次，盡管隨著技術(shù)普及和產(chǎn)品完善，AI安防的門檻正在逐步降低，但由于企業(yè)前期投入成本太高，原廠商們往往不愿意或不能把價格門檻降下來，當然，即便降下來，AI設備成本也十分高昂；最后，在更新?lián)Q代的過程中，AI安防系統(tǒng)也需要充分考慮與已有系統(tǒng)的融合問題，以及為將來升級做好鋪墊。

痛點二：數(shù)據(jù)融合成為核心難題

如今的安防，已經(jīng)成為一個集技術(shù)、資本、模式、產(chǎn)業(yè)服務為一體的復雜系統(tǒng)，這個系統(tǒng)中包含數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、應用、管理等多個鏈條，而在當下賦能過程中，AI安防技術(shù)大多僅滲透了采集等單個環(huán)節(jié)。

這也導致數(shù)據(jù)在采集、存儲、處理以及應用等環(huán)節(jié)獨立存在，彼此之間的數(shù)據(jù)難以流通，很難展開多維數(shù)據(jù)分析服務。缺乏多維數(shù)據(jù)碰撞的安防監(jiān)控系統(tǒng)難以走出數(shù)據(jù)孤島的問題，進而無法解決實現(xiàn)安防AI化。

痛點三：AI人才供不應求

隨著AI發(fā)展，安防行業(yè)對AI人才的需求量大幅增長，源源不斷的專業(yè)人員是AI發(fā)展的重要保障，據(jù)領英平臺發(fā)布的報告顯示，我國人工智能的人才缺口已經(jīng)超過500萬。

與此同時，高等教育對行業(yè)的人才輸出還遠遠跟不上行業(yè)目前發(fā)展的腳步。放眼全球，也僅有6000多名AI領域的學者，以及7萬余名AI相關(guān)專業(yè)在讀碩博研究生，而每年AI相關(guān)領域碩博畢業(yè)生約2萬名。

結(jié)語：與其說安防行業(yè)正在AI化，不如說其本質(zhì)是由AI驅(qū)動的信息化、互聯(lián)網(wǎng)化和物聯(lián)網(wǎng)化。三個技術(shù)周期疊加在一起，一方面推動了安防行業(yè)的變革，另一方面也帶來了巨大的機會。

這使得安防行業(yè)不再拘泥于傳統(tǒng)領域，而是逐漸延伸到其他領域，擴大市場容量，為行業(yè)中的每個企業(yè)帶來新的機會。作為企業(yè)，需要找到具體應用場景，研究落地痛點，進行研發(fā)投入，創(chuàng)造出用戶認可的服務。