当前，新的智能技术正在快速进入我们日常生活的每一个角落，悄然改变着人们的价值观念、认知架构与生活方式，进而直接或间接改变社会经济与政治秩序。

　　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，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。

　　人工智能确实能带来数量众多、意义重大的收益。甚至很多收益是看得见的，从人脸识别到案情分析等。还有一些收益虽然不那么明显，但也会对日常业务流程和消费者服务提供更强大的能力和效率。与任何范式转变过程一样，有时过高的期望可能会超出短期内所能实现的潜力。
       我们期待着未来某一时刻，人们对AI的幻想能够彻底幻灭，随之而来的将会是长期、持续的价值认可，因为AI学习已经被用于改善并革新现有的系统。在历史上，工业革命曾通过新的电力和传送方式改变了生产和交流方法。第一次工业革命在十八世纪八十年代使用蒸汽机驱动了机械化的生产过程；第二次工业革命在十九世纪七十年代使用电力推动了商品的大规模量产；第三次工业革命在二十世纪七十年代使用电子和软件技术实现了生产和交流的自动化。今天，随着AI逐渐“蚕食”整个安防监控领域，我们创造价值的主要来源已成为信息本身的处理。通过用更智能的方式完成这样的工作，AI将低调地为安防带来效益和历史意义。

　　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，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，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。