众多学者都在探讨人工智能是否会危及人类，但不可否认的是，现阶段人工智能正在飞速促进社会生产进程。以安防行业为例，智能安防2.0时代已经来临，人工智能已经在安防行业实现落地，那么，人工智能究竟解决了安防行业哪些具体问题？又带来哪些进步呢？
安防三大智能化趋势
在安防智能化进程中，实际上要解决三个问题：数据结构化、业务智能化、应用大数据化。总的来说就是三大智能化趋势：结构化的智能、业务的智能、大数据的智能。
由于安防本身业务应用的需求决定了安防人工智能市场的潜在需求巨大，人工智能进入安防行业可以说是必然的。近年来大家都在谈人工智能，以前总觉得概念模糊，但随着语言识别、图像识别、人脸识别、无人驾驶与机器人等人工智能技术逐渐走入大众视野，人工智能商业化的趋势越来越明显。
1．GPU是安防大数据应用的引擎
实现海量视频图像数据结构化处理是智能化关键，智能化是视频监控网络化与高清化之后新的竞争热点。从目前来看，以图像视觉为核心并具有海量的数据源以及丰富的数据层次的安防监控领域是GPU发挥其图像处理以及高性能通用计算的最佳选择。首先GPU作为专为图像处理设计的处理器，能将3D模型的信息转换为2D表示，即实现视频图像的结构化处理；另外，随着GPU的快速发展，目前GPU通用计算技术发展已经引人注目，在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。
近年来，海康威视、大华股份、宇视科技都相继发布了基于GPU研发的视频监控相关产品，NVIDIAJetsonTX1GPU模块已经广泛应用于安防智能摄像机、人脸识别摄像机等。
2.智能分析是智能安防重中之重
安防系统每天产生的海量图像和视频信息造成的信息冗余问题催生了带有人工智能的计算机视觉技术在安防领域的应用。针对¬¬该技术对图像视频进行自动分析、识别、跟踪、理解和描述的特点，带有人工智能的计算机视觉在安防监控系统中演变为近年来业内普遍看好的视频智能分析应用。
视频智能分析是一种基于目标行为的智能监控技术。在不需要人为干预的情况下，利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪，以及对监视场景中目标行为的理解与描述，得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释，从而指导和规划行动。
视频智能分析是深度学习技术在安防行业的成功应用，比如海康威视前瞻布局人工智能，自主研发推出全系列智能新品。智能化是大的趋势，会推动安防行业进入新的阶段。海康2015年设置了研究院平台，着眼于前瞻性的底层技术开发，在智能化信息的储备上，掌握了一定的优势。推出例如“神捕”系列智能交通产品、“深眸”系列摄像机、“超脑”系列智能NVR和“脸谱”系列人脸分析服务器等。
3.海量视频数据存储是安防急需
随着视频图像清晰度的不断提高，其存储需求也在不断发生变化。在安防视频监控领域，目前主要存储方式有三种：前端分布式存储、后端集中存储和云存储。
原有的模拟及模数混合组网的视频监控正逐步被纯IP化、全高清的网络视频监控所取代，因此前端分布式存储产品也由DVR、HDVR(混合式DVR)逐步替换成NVR产品。随着前端分布式存储的系统组网成本不断降低，同时4K、H.265技术的推出大大提高了视频图像的清晰度，并通过改变编码方式降低了存储空间需求，使得前端NVR存储产品的竞争力进一步增强。另外，NVR产品由于其简单易用的特性，为不同层面的客户所广泛使用。
智能安防成功落地
海康威视移动式车底检测系统
海康机器人基于线阵相机实现图像采集功能，自主研发出移动式车底检测系统，能够准确显示车底的图像，避免不法分子通过车底藏人、藏物等手段进行违法犯罪活动。适用于临时检查站、重大会议场所和安保需求较高的大型活动。
旷视(Face++)的智能安防解决方案
针对传统安防向智能安防升级的痛点问题，旷视(Face++)基于深度学习和感知融合技术推出了一系列“云+端”的智能安防解决方案，以帮助安防行业实现从前端数据采集到数据分析全方位、立体化的技术与产品支持。针对不同安防业务场景，旷视(Face++)将智能安防解决方案细分为人像识别系列、视频结构化系列、智能硬件系列、临侦系列、视频平台系列和车辆系列。
