近几年，随着人工智能在基础能力上不断“跑高分”，许多垂直应用场景也开始落地AI技术。对于人工智能的行业化应用来说，算法、芯片以及大量的数据训练，确实是发展的重要因素，但是能否将技术与应用场景有效结合起来，形成切实可行的整体解决方案，才是决定行业发展的核心因素。2018年9月的计算机视觉峰会上，腾讯高级执行副总裁汤道生表示，人工智能已经开始进入到一个场景化深度发展时期。眼下，随着安防智能化的发展，场景化应用也成为了智能安防的布局方向。

　　随着经济与科技发展，人们的安全需求越来越强烈，智能安防已经成为社会生活的“刚需”。例如，公安行业用户迫切需要在海量视频信息中，发现犯罪嫌疑人的线索；交通行业用户迫切需要能迅速检测运动对象，识别人、车属性信息等等。由于智能安防应用场景众多，公安、交通行业、民用安防、智能楼宇、工业园区等场景需求又各不相同，因此分析与满足不同客户的不同需求十分必要。以民用安防为例，在民用安防场景中，每个用户都极具个性化，因此利用人工智能为每个用户提供差异化服务，满足人们日益增长的服务需求是非常重要的。例如在家庭安防中，当检测到家中无人时，家庭安防摄像机可自动进入布防模式，若有人员闯入，则给予声音警告，并远程通知家庭主人。而当家庭成员回家后，又能自动撤防，保护用户隐私。最后夜间期间，通过一定时间的自学习，掌握家庭成员的作息规律，在主人休息时启动布防，确保安全，省去人工布防的烦恼，真正实现人性化。

　　因此能否有效地把技术与应用场景有效结合起来，形成切实可行的整体解决方案，是决定“AI＋安防”发展的核心因素。

　　海康、大华等安防巨头在行业深耕多年，有丰富的项目经验，因此早已意识到基于应用场景的整体解决方案才能真正实现安防智能化的问题，于是纷纷推出系列前后端综合深度智能产品。例如，海康威视研究院研发的目标结构化算法、视频检索引擎、多传感器融合等多项新技术已被广泛应用于公共安全、金融、交通、司法、智慧城市等场景。

　　其实，对于安防行业而言，AI并不只是一个概念，而应该是实实在在落地的产品。在当前市场情况下，以海康、大华、高新兴等为代表的安防企业通过采集、获取场景化数据，利用人工智能技术切实解决行业痛点，形成纵向生态链，进而完成场景闭环，创造更多商业价值。未来，拥有场景化数据优势，并与深度算法相结合的企业或平台，或许将成为人工智能的下一股驱动力。