2018年的安全行业将“ AI + Security”的主题带到了极致，但不幸的是，在这场AI狂欢节中，技术同质性和产品同质性等问题开始出现并变得更加严重。安全行业的人工智能授权确实是一件好事，但是人工智能可以继续“开火”。根据2018年的游戏玩法在2019年发布？答案一定不是。这就是问题，Attitude将在2019年实现怎样的新型人工智能，以实现智能安全的实施？业界喜忧参半。有许多问题需要解决。人工智能技术日趋成熟，新的安全市场不断增长，智能警务，智能交通管理，智能安全和智能园区等行业级应用也取得了空前的发展，但是越来越多的人开始描述2018年AI安全行业``好坏参半''：AI仍占整体安全业务收入的极低比例，企业的运营，盈利能力和R＆amp; D投资主要依靠传统业务来支撑。人工智能的安全性还没有达到实际可行的阶段，仍然存在许多需要不断改进和解决的问题。当前的智能视频分析技术对视频成像质量有很高的要求，但是在实际应用中受到环境的影响很大。 ，网络带宽等因素影响，在视频模糊，光线不足的情况下，无法有效识别视频分析技术。目前，深度学习技术只能保证设备制造过程中的学习，而不能进一步实时地学习采集的图像。分析表明，它没有增长的能力。但是，安全行业中海量数据的整合很少，数据资源仍然分散，各种数据所有者之间的孤岛现象和烟囱现象仍然很严重，数据的开放度和共享度低，难以携带出了多维数据融合分析，并且数据量的几何尺度对计算机的计算能力，处理能力和结构化分析功能有更高的期望和要求。此外，缺乏专业人才和对业务应用程序要求的关注不足也是AI安全着陆过程中的障碍。 AI安全着陆视频为王。 AI +安全性的主要应用仍基于视频分析。人脸和车辆识别是目前最成熟的。目前，我们正在使用更多基于此结构的视频结构，人脸识别，车辆识别和创新应用程序。其中，最先进的应用是视频大数据和视频云构建。只有足够的数据才能生成更多的应用程序和技术。将来，视频监控应属于城市级甚至省级视频云平台。在2018年有很多着陆案例，并且相信在2019年将会出现更多的视频云和大数据平台。这并不是夸大其词。可以说，未来的AI安全模式将是那些获得相机的人获得世界，而获得相机的人获得数据。结论：安全+人工智能的前景广阔，并将取得长期成功。只有将技术转化为产品，形成解决方案，最后转化为有效的用户，利用才能形成技术和价值的良性循环。公司应以应用场景为核心，选择最佳的AI解决方案；旨在提高准确性并创建AI应用程序环境；用户体验的目的是进行一定程度的应用程序级软件集成开发；做好用户培训，协助建立合理有效的AI应用“技术方法”。