AI+安防，如何引领安防行业的变革！

很显然，AI的发展已经进入了一个临界点，即AI已经跨过了概念阶段，下一个即是如何更好的在各行各业中实现落地式应用。虽然之前的AlphaGo人机大战，展示出了人工智能的强大，但人们更关心的不是人工智能如何战胜人类，而是如何协助人类在各行业中更加落地的应用。

值得庆幸的是，如今AI在各行业中的落地应用，已经开始有了阶段性的成果。

目前，随着各巨头们对AI的不断研究和深度学习的不断发展，人工智能技术在经历了3次浪潮后，终于迎来了春天。人工智能目前在各行业中已经得到了大量的应用，在安防、金融、医疗、法律、教育等不同领域都有着较好的发展。

其中，安防作为我们生活中不可缺少的重要组成部分，保障着人类和社会的安全，在人工智能落地应用上，库卡机器人，也是最好的行业之一，而纵观目前的安防行业，能够与人工智能相联系的核心技术就是人脸识别。人脸识别在安防行业的应用将会体现的越来越重要，它不仅能够通过人脸识别技术很快找到你想找到的人、或者车辆，最重要的是可以在预防安全方面起到很总要的作用。

AI目前在安防领域技术和场景的应用

就目前来说，安防的本身具有两大特性，其一、在传统的以视频为主的安防行业中，经过多年的发展，已经积累了大量的数据资源，恰巧满足了人工智能基于大数据为基础的算法模型训练的要求；其二、安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的特性刚好吻合了人工智能的算法和技术。

也就是说，目前AI在安防领域的应用主要通过人脸识别、车辆识别，大数据及视频结构化技术等等进行作用的。而从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广，而又以公安应用最为核心。

另外，AI+安防在提前预防犯罪，和保障社会安全方面也是起到了非常重要作用，试想一下，在传统的以视频监控为主的安防中，我们无法预知谁会有犯罪的动机或行为诡异异常等等，并且在得知犯罪后，我们只能通过人工根据大量视频的回放记录进行刷选，这样只会在效率和效果上大打折扣。

而如果AI+安防，即可以利用AI系统通过人脸识别、行为分析、步态分析等AI技术，给抓取到的特定的人通过数据分析给予犯罪风险评估，然后通过海量的数据刷选出来告知警方，警方就可以指定的对此人进行监控。而对于犯罪后的排查和查找罪犯的成功率也会大大的增加，比如，也可以同样的利用AI经大数据的分析，首先刷选出具有犯罪动机的一部分人群，然后在缩小这一部分人群进行刷选。如果这里面没有，然后我们在利用AI经过人脸识别比对进行分析。

AI+安防，在落地应用上是否靠谱

说白了，我们每一次创造出的新物种，都是为了更好的服务于人类而诞生的，新物种是否能够很好的落地应用成了关键。因为我们不需要对人类或社会毫无帮助的创新物种的诞生，就像AlphaGo赢了人类那有如何，顶多只能算是新技术得到创新的标志，随着时间的流逝，人们根本不会在意、或者关心AI得到提升创新的标志是什么，只会更在意AI是如何更加落地应用的。

刚刚我们说了AI是如何在公安系统中落地应用的，其实它在其它的领域也是比较落地的，不如在物流、金融、医疗、教育，那么我们就以金融领域的银行为例，笔者前段时间去银行办理业务的时候，有一项我是要修改初始手机号码，在大堂经理的指导下，全程都是自动柜台机办理的，而步骤里面，其中就有一个就应用到了人脸识别技术，整个过程基本上比在传统的柜台上简便多了，而且效率上也大大的提升。再者，AI在物流上也是比较落地的，就在近期，阿里巴巴和京东智能创储机器人也是炒的比较火热的。

未来AI在安防领域的展望

目前来说，虽然AI在安防领域的应用有着很好的前景，KUKA机器人示教器维修，但目前还没有达到真正实用化的阶段，还存在诸多的问题需要不断完善和解决，比如环境适应性差、场景理解受限、人脸识别准确率等等问题。

至马云的刷脸支付兴起之后，人脸识别技术逐渐成为了热点，各大新闻媒体不乏鼓吹人脸识别新技术准确率达99%，比肉眼更精准等等报道，而事实根本就不是这个样子。在学术界上，或许人脸识别技术达到99%可以实现，但一旦要落地实现，准确率就会大打折扣了。

同时，库卡机器人，在未来的服务器承载率上，未来高清图像的识别率上等等是否能够轻松的实现就还有待技术的不断创新和改进。