安防AI应用场景落地需要算法、算力、产品与应用四个方面的合力才能推动，其中算法仍然是核心。
1.算法层面
除了需要不断提升应用场景的环境适应能力外，还需要在保证算法精度的前提下对模型的持续精炼，以降低对算力的消耗，从而控制硬件资源的投入、系统建设成本和电力消耗，为大规模泛智能化应用创造条件。因此谁掌握了深度学习的核心技术，具备算法的持续优化迭代能力，谁就会在未来的市场中占据主导地位。虽然安防AI市场的参与者都宣称具有自主开发算法的能力，但绝大多数是利用开源深度学习框架进行二次开发和模型训练，本身并不掌握核心技术，而开源框架多数来源于美国的公司或研究机构，未来在算法的迭代能力上将面临极大的考验。
2.算力层面
无论是云端算力和边缘算力将会得到大幅度提升，英伟达不断刷新其推理型GPU芯片的运算性能和能耗比，为云端运算提供强大的算力支撑。Intel、NXP、AMD、GOOGLE、苹果、IBM、ARM、高通、博通、三星等国际知名芯片厂商以及华为、寒武纪、深鉴、地平线、中星微等国内芯片厂商都在AI芯片上持续发力，未来必将呈现众彩纷呈的局面，让每个安防设备都具备强大的AI能力。
3.产品层面
目前云端产品主要以GPU服务器为主，未来会出现集成ARM、高通、华为海思、FPGA等芯片架构的云端AI运算服务器。随着高性能、微功耗、低成本AI芯片的推出，未来最值得期待的将会是边缘节点泛智能产品，如可同时运行多种AI算法模型的AI摄像机、智能NVR等产品，AI将会是安防监控设备的标配能力。
4.应用层面
AI来源于深度学习与大数据，AI同时也产生大数据，如基于人脸、人体、车辆特征的时空轨迹大数据。AI的核心是算法，本质是大数据，特别是在公安行业，AI给警用大数据注入了新鲜血液，有了AI才算真正有了警用大数据。因此未来在安防AI应用层面，不仅仅是目前简单的人脸比对、黑名单布控、身份甄别等简单化应用，而是具备更大可挖掘价值的AI大数据应用，也将会涌现出一批专注于面向各行业的AI大数据挖掘和应用的企业。
随着算法、算力、芯片的快速发展和泛AI业务场景的深度应用，行业将迎来泛AI时代，预计到2022年，AI将成为几乎所有安防监控系统的必备能力。到那时候，将有无数个带有目标、行为辨识和思维能力的“眼睛”伴随着我们，保护着我们的平安，护佑着我们的工作与生活。
