传统的安防企业、新兴的AI初创企业，开始积极从技术各个维度拥抱人工智能，在模式识别基础理论、图像处理、计算机视觉以及语音信息处理展开了集中研究与持续创新，探索模式识别机理以及有效计算方法，为解决应用实践问题提供了关键技术，具备了原创性技术的突破能力。

很多企业推出了系列化的前后端AI安防产品，理论上满足了许多典型场景下的实战应用需求。人工智能技术的不断进步，传统的被动防御安防系统将升级成为主动判断和预警的智慧安防系统；安防从单一的安全领域有望向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展，为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。中国科学院自动化研究所出品的报告《安防+AI人工智能工程化白皮书》，系统梳理总结当前安防+AI的发展现状，尤其重点分析指出了智慧安防领域存在的八大限制性因素，以及智慧安防的八大新的发展趋势，供学术界及实业界的学者、专家参考。

以下为整理呈现的干货：安防+AI的前世今生1、AI的发展历程从20世纪50年代开始，AI的发展经历了三个阶段：1、20世纪50年代—80年代：形成了基本的人工智能，但还远远不及智能化水平。2、20世纪80年代—90年代末：专家系统得到快速发展，数学模型有重大突破。3、21世纪初—至今：随着大数据的积聚、算法理论的革新、计算能力的提升，尤其是深度学习技术的发展，机器实现了分析数据，拥有了自主学习的能力。

▲AI的发展历程

2、AI产品化近在眼前

得益于基础硬件的强化与软件框架的优化，使这一轮人工智能的爆发式增长得以实现。而基础应用技术的进一步研发则使人工智能从抽象技术实现了向可及性产品与服务的转变。

▲深度学习人工智能的技术架构

这种产品化是建立在现在的三大技术框架之上的，分别是基础硬件层、软件框架层和算法框架：基础硬件层为算法提供了基础计算能力。涵盖GPU、CPU、FPGA、ASIC。

▲基础硬件提供基础算力，四大类硬件特点

软件框架层实现算法的模块化封装，为应用开发提供集成软件工具包。该层涵盖范围包括针对算法实现开发的各类应用及算法工具包，为上层应用开发提供了算法调用接口，提升应用实现的效率。

算法框架是人工智能核心生态圈建立的关键环节，是决定人工智能技术、产业、应用的核心环节，是人工智能核心生态圈建立的基础和关键。

当前人工智能的商业化实现主要是基于计算机视觉、智能语音、自然语言处理等基础应用技术实现，并形成了相应的产品或服务。

目前国内外人工智能企业应用的技术主要是计算机视觉和智能语音语义两个方面。

▲国内外人工智能企业应用技术分布，计算机视觉占比较高

3、各国政策和智慧安防

人工智能被认为是第四次工业革命的主要推动技术，获得了各行业的极大







































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