AI安防落地夢如何照進現實？先解決這三個行業痛點

近年來人工智慧的飛速發展有目共睹，從規則輸入到自我學習，如今的人工智慧在某些領域的能力已經能夠比肩甚至超越人類，有鑑於此，深度學習、影像識別等技術成果在學術界和產業界得到了廣泛應用，“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。

　　縱觀技術發展歷史，需求一直是推動技術發展與落地的核心動力，因此，AI要想實現場景化落地，深入使用者需求、用實際行動解決以往的痛點是核心。

　　 痛點一：AI安防裝置更新面臨多重困境

　　AI安防落地，首先要有海量裝置的推廣應用與更新換代。但AI安防裝置的更新面臨著多重困境：

　　首先，在現有裝置足敷需要的情況下，使用者主動進行裝置升級換代的意願不夠強烈；其次，儘管隨著技術普及和產品完善，AI安防的門檻正在逐步降低，但由於企業前期投入成本太高，原廠商們往往不願意或不能把價格門檻降下來，當然，即便降下來，AI裝置成本也十分高昂；最後，在更新換代的過程中，AI安防系統也需要充分考慮與已有系統的融合問題，以及為將來升級做好鋪墊。

　　痛點二：資料融合成為核心難題

　　如今的安防，已經成為一個集技術、資本、模式、產業服務為一體的複雜系統，這個系統中包含資料採集、傳輸、儲存、應用、管理等多個鏈條，而在當下賦能過程中，AI安防技術大多僅滲透了採集等單個環節。

　　這也導致資料在採集、儲存、處理以及應用等環節獨立存在，彼此之間的資料難以流通，很難展開多維資料分析服務。缺乏多維資料碰撞的安防監控系統難以走出資料孤島的問題，進而無法解決實現安防AI化。

　　痛點三：AI人才供不應求

　　隨著AI發展，安防行業對AI人才的需求量大幅增長，源源不斷的專業人員是AI發展的重要保障，據領英平臺釋出的報告顯示，我國人工智慧的人才缺口已經超過500萬。

　　與此同時，高等教育對行業的人才輸出還遠遠跟不上行業目前發展的腳步。放眼全球，也僅有6000多名AI領域的學者，以及7萬餘名AI相關專業在讀碩博研究生，而每年AI相關領域碩博畢業生約2萬名。

　　 結語：與其說安防行業正在AI化，不如說其本質是由AI驅動的資訊化、網際網路化和物聯網化。三個技術週期疊加在一起，一方面推動了安防行業的變革，另一方面也帶來了巨大的機會。

　　這使得安防行業不再拘泥於傳統領域，而是逐漸延伸到其他領域，擴大市場容量，為行業中的每個企業帶來新的機會。作為企業，需要找到具體應用場景，研究落地痛點，進行研發投入，創造出使用者認可的服務。