经过多年发展，安防行业已经形成了成熟的产业链和稳定的竞争格局，AI的融入，不仅能让安防整体系统得到很大提升，也让行业属性得到延伸，当前的安防已经不再是之前封闭的行业，越来越多的玩家入局，争夺AI时代制高点成为安防企业发展的关键战略。在这一过程中，AI如何落地使用是安防行业发人深省的问题。

　　AI助推安防 落地势在必行

　　在云计算、大数据、芯片、算法等基础能力技术助推下，“AI+安防”概念开始浮出水面，基于GPU运算的方案、人脸识别、大数据应用等已经成为业内的共识。可以说，安防监控行业正在经历一次重大转型，各种新技术的大规模植入，加速驱动着智能监控技术升级，向更高层级进化。与此同时，行业用户对视频监控也提出更多需求，多样化的应用场景催生出不同的用户需求。

　　不过，尽管AI助推让安防行业景气度持续上升，但“AI+安防”的市场占有率还很低，AI在整体营业收入中的占比还很低，企业的运营、盈利和研发投入主要还是要靠传统业务来支撑。AI安防尽快落地势在必行。

　　AI安防落地面临困局

　　如今AI安防正逐渐走向落地应用阶段，然而，从厂商和用户的普遍反馈来看，人工智能在安防领域的落地应用似乎并没有大众想象中的顺利，开始有越来越多诸如场景碎片化、实验室场景到实际应用场景效果差距较大等现象被暴露出来。

　　广东省公安厅信息化处副处长冯松青认为，目前AI安防工程化落地存在几大问题，一是算法场景限制问题，二是前端布点困难问题，三是成本高的问题，四是深度应用不足的问题。而这些也成为当前阶段AI落地应用过程中新的痛点。

　　如何真正“落”下来？

　　诚然，AI安防落地面临一些难题，但这并不意味着人工智能将被安防行业淘汰，相反，在2019年甚至是未来的几年内，人工智能依旧是安防行业主旋律。正如云天励飞方案总监王军在谈及“AI+安防”未来时表示：“一旦人工智能学会如何说服用户并且得到用户的认可，人工智能将为安防行业非常大的利益和价值空间。”

　　目前AI安防市场正在面临技术快速更迭，产品持续创新，系统方案越来越趋于定制化的现状。在智能化市场需求不断衍生的发展中，企业不仅需要提供成本可控、用户买得起的产品与服务，更需要紧紧围绕场景落地做针对性的优化和开发，使AI不再是技术概念，而是各种场景、各行用户能够适应的深度应用。

　　此外，许多厂商在宣传的时候，没有将实验室数据与实际应用数据区分开，用户产品期望值与使用的落差即源于于此。厂商应该加强与用户的交流，深入了解用户的需求与痛点，不仅要深入了解具体落地的细分场景，还要对整个工程审批与实施的流程有深入理解，唯有如此，才能真正了解用户，让AI真正“落”下来。