在当今社会，人工智能（AI）已经渗透到各个行业的每一个角落。连养猪业都开始采用AI技术来提高效率和管理水平。而对于安防领域来说，AI技术的应用尤为重要，它正在推动安防从传统的被动监控向主动预警、综合化、城市化发展转变。

据统计，2018年中期，围绕区域人群监控、案情分析系统等方面，将会有更多的人工智能产业化应用。此前，从2016年下半年开始，功能性软件订单中政府订单占比迅速提升，而到了2018年，这一趋势将迎来爆发期。可以说，AI+安防正成为安防行业升级的大势所趋，其主要应用场景包括但不限于以下几点：

分析：如人脸识别、体态识别、特征提取等。

车辆分析：车牌识别、车辆识别、车辆特征提取等。

行为分析：目标跟踪监测、中异常行为分析等。

图像分析：视频质量诊断视频摘要分析等。

至于具体落地情况，我们可以看到海康威视在其“智涌钱塊——2018 AI Cloud生态国际峰会”上推出了云边融合的智能物联网架构——AI Cloud。这项技术通过边缘节点、高端域以及云中心三层协同工作，可以有效解决现有视频监控网中的数据复杂性问题，并且能够让机器“看得懂”视频内容中的信息。

此外，还有一款名为“天曜”的产品，由杭州城市大脑发布，用以升级监控球机智能感知系统。在试点区域，“天曜”已能掌握249路监控球机，对700多个道路断面进行覆盖，同时释放巡逻警力约200余名，全年无休。它通过自动跟踪识别与智能感知技术，使其具备了城市级大规模摄像头的实时分析能力。

然而，在实现这些高科技目标时，也存在一些挑战，如深度学习需要大量样本数据进行训练，但由于样本特征差异限制了收集数据量；如何将收集到的数据样本与实战结合起来也是一个难题；广度和深度如何发展，以及如何处理跨部门之间分散而有限制的小数据资源都是必须面对的问题。此外，由于缺乏有效专业领域经验知识积累，因此目前智能理解偏弱，只能进行单场景目标检测和行为分析，不足以用于异常行为预测。

未来关于AI+安防领域的一些可能趋势包括，大数据闭环自主学习、大规模结构化或直接存储后台大数据，再次实现后台大数据与核心引擎再学习打通，以达到闭环效果。此外，还有新一代智能摄像机能够实现全光照拍摄功能及全面集成到前端去的事宜，这些都将是未来的关键方向。

最后，无论是资本市场对于AI公司融资额不断创新高还是对安全行业看好，可见当前热潮并非短暂风口，而是反映出整个社会对高科技产品需求日益增长的一个客观现象。但同时也要注意，即便是在这样的大背景下，如果没有真正理解业务需求，没有根据实际情况优化算法，那么即使拥有最先进的硬件设备，最好的算法，也无法真正发挥作用。因此，我们需要更加注重实际操作中的可行性和效果，而不是仅仅追求眼前的利益或者热门话题。