一直以来，公安行业对安防”预警预测”的最大诉求都迟迟无法兑现，另外在实际的困境中，海量监控数据依然在依靠人工来分析和处理，简单利用人海战术进行检索和分析已经显得过时。亟需新的智能化技术作为专家或助手，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测，公安行业本身业务应用的需求决定了人工智能成为安防智能化发展的下一阶段。
与此同时，从人工智能发展现状来看，能够真正在商业中应用落地的技术主要是深度学习在图像及语音方面的识别分析。以视频技术为核心的安防行业拥有海量数据来源，可以充分满足深度学习对于模型训练的大量数据要求。由于借助机器视觉及深度学习能够迅速对视频进行结构化处理、对人、车、物进行快速识别比对，这也与安防对智能化的需求不谋而合。
虽然人工智能技术很好解决了视频监控智能化发展的天花板，然而近年来，终端设备及传感器的数量急剧增长，海量数据对计算效率要求越来越高，但置于视频监控后端的云计算传输效率面临巨大的考验，网络带宽逐渐成为后端云计算的另一瓶颈，同时仅靠提高网络带宽完全不能满足万物互联应用对延迟时间的要求，尤其是目前公共安全行业对即时性响应的高要求下，后端人工智能数据处理分析的延时显得不合时宜。
随着芯片技术的持续发展，尤其是专门为视觉处理设计的终端芯片体积的减小，能耗的降低以及处理能力的增强，使得越来越多的智能算法可以从后端转向在前端完成，通过前后端结合来实现更快、更准、性价比更高的解决方案。例如英特尔movidius、英伟达Jetson系列芯片以及华为海思麒麟系列芯片，通过提升智能终端算力和算法实现人工智能处理前移。
其中海思通过与诺亚方舟实验室联手，将AI芯片推上了新高度，其中基于麒麟系列芯片的全新人工智能算法已经应用在华为MATE10系列手机当中，成为业界第一款AI手机。据透露，华为已经实现将相关芯片技术应用到最新智能摄像机中，并且今年3月22日在青岛举办的华为中国生态伙伴大会上。华为AI摄像机将会在23日的“智慧视频+，让平安可以预见”分论坛上正式发布。
从相关媒体了解，AI摄像机能够在第一时间判定出危险源头并向执法警员作出预警，并自动联动周边设备，进行多机协同，实时掌握事态发展。当需要寻找具体目标时，AI摄像机根据中心下发的指令，将视野范围内的相似目标进行精确分析，如对人车物的多维特征进行比对，给出准确的判定结论。甚至在场景发生变化时，AI摄像机能自主调整，调整成像参数和执行算法逻辑。
目前来看，基于智能前端摄像机的应用场景随处可见，卡口、门禁以及警用装备产品都期望在AI赋能下实现智能化，满足了智能设备对广域、移动、便携等方面的需求。不仅仅是摄像机，在机器人、无人机、AR/VR头盔或眼镜等多种应用领域对基于前端智能的需求非常可观。从更广泛的意义上来看，不可否认的是，伴随着物联网、5g技术的来临，前端智能带来的改变，不光是安防智能硬件的进一步繁荣，还有安防应用场景的进一步拓展，不只是安防行业中视频监控、智能楼宇、报警服务、警用装备以及智能出入口控制系统，甚至于实体防护产品都会迎来应用场景新的想象力。
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