浅析人工智能在安防领域中的应用与展望

摘要：人工智能在安防视频监控行业中的广泛应用，能够有效解决监控实效性差、视频查询难等问题，再加之社会各界对视频监控需求与日俱增，如何从海量

监控视频中提取有效信息成为了人们研究的焦点。基于此，本文首先分析了人工

智能在安防视频监控中应用的优势，并详细阐述了人工智能技术在视频监控中的

具体应用。

关键字：人工智能；安防领域；应用与展望

引言

2020年4月20日，国家发改委第一次明确了“新基建”的概念，其中的5G、

人工智能、云计算、智能交通等领域与智能安防行业关系密切，"新基建"拉动市

场需求的过程中，安防行业的产业结构升级也将迎来新一轮的迭代。由此，人工

智能在智能安防领域的应用有着举足轻重的作用。

1.人工智能在安防领域的发展

人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人

的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应

用系统。人工智能始于20世纪50年代中期，80年代末随着人工神经网络研究的兴起，人工智能进入一个新的阶段。特别是最近几年，深度学习在人工神经网络

优化方面获得突破，使得机器辅助成为可能，拓展了人工智能的应用领域。

在安防领域，随着平安城市建设的不断推进，监控点位越来越多，从最初的

几千路到几万路，甚至于到现在几十万路的规模，视频和卡口产生了海量的数据。与此同时，随着高清视频、智能分析、云计算和大数据等相关技术的发展，安防

正在从传统的被动防御向主动判断、预警发展，行业也从单一的安全领域向多行

业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展，为更多的行业和人群提

供可视化、智能化解决方案。随着安防行业的发展，人工智能的重要作用正逐步

显现。当前，用户面对海量的视频数据已无法简单利用人海战术进行检素和分析，需要人工智能作为专家或助手，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。

2. 人工智能在安防领域中的具体应用

2.1人脸识别技术在安防领域的应用

人脸识别技术与视频监控结合型摄像机将智能算法植入智能能力到前端的芯

片中，形成智能型前端，适应客户对不同应用场景的需求，提高主动预警能力和

监控效率。同时，让高清监控更主动、更省钱。智能高清摄像机集成了周界入侵、可疑人员等多种行为检测和报警功能，使被动监控转变成主动监控，极大地提升

系统的效率。与此同时，摄像机具有只传输和存储智能分析触发报警的视频数据，避免高清视频图像传输占用大量网络带宽，也极大节省后端数据存储资源，为客

户节省建设投入。

2.2视频结构化技术在安防领域的应用

视频结构化技术是融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等最前

沿的人工智能技术，是视频内容理解的基石。视频结构化在技术领域可以划分为

三个步骤:目标检测、目标跟踪和目标属性提取。

目标检测过程是从视频中提取出前景目标，然后识别出前景目标是有效目标(如:人员、车辆、人脸等)还是无效目标(如:树叶、阴影、光线等)。目标检测过程

人工智能行业研究分析报告

概要人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机，到计算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。那个 AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不，然而 AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。例如，在医疗保健中，图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开发新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和输家。

人工智能研究报告-副本

人工智能研究报告产生背景人工智能的出现不是偶然的，它是人们长期以来探索和研制能进行计算、推理和思维的智能机器的必然结果。自古以来，人们一直在试图用各种机器来代替人的部分脑力劳动，以提高人类征服自然和改造自然的能力。古希腊的哲学家亚里士多德就提出了形式逻辑问题。12世纪末至13世纪初，西班牙逻辑学家卢乐提出了制造可以解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，法国的物理学家和数学家帕斯卡制造出世界上第一台机械式加法器，并得到广泛应用。随后德国哲学家和数学家莱布尼茨在帕斯卡加法器的基础上进一步制成了可进行四则运算的计算器。莱布尼茨还提出了“符号语言”和“思维演算”的重要设想，他认为：必须将人的思维代数几何化，即像代数那样按照公式来思考，像几何那样直观的通过图画来思维。这一思想导致了后来的数理逻辑的诞生，成为了现代机器思维设计思想的萌芽。 19世纪，英国数学家布尔在《思维法则》一书中，第一次用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则，创立了布尔代数。英国数学家和发明家巴贝奇发明了差分机和分析机，其中分析机的设计思想与现代电子计算机十分相似。虽然巴贝奇的发明在当时没有得到实现和收到应有的重视，但是他的科学思想为研制“思维机器”做出了巨大的贡献。 20世纪30年代，英国数学家图灵开始了寻求智力机的研究工作。1937年，图灵发表了“理想自动机”的论文，该文给可计算性这一概念下了严格的数学定义，并论证了任何需要精确的加以确定的计算过程，都能由“图灵机”完成，为人们清晰地描绘出理想自动机的蓝图，同时也为电子计算机的诞生奠定了基础。(1937年，伦敦权威的数学杂志又收到图灵一篇论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》，作为阐明现代电脑原理的开山之作，被永远载入了计算机的发展史册。这篇论文原本是为了解决一个基础性的数学问题：是否只要给人以足够的时间演算，数学函数都能够通过有限次机械步骤求得解答？传统数学家当然只会想到用公式推导证明它是否成立，可是图林独辟蹊径地想出了一台冥冥之中的机器。图林想象的机器说起来很简单：该计算机使用一条无限长度的纸带，纸带被划分成许多方格，有的方格被画上斜线，代表“1”；有的没有画任何线条，代表“0”。该计算机有一个读写头部件，可以从带子上读出信息，也可以往空方格里写下信息。该计算机仅有的功能是：把纸带向右移动一格，然后把“1”变成“0”，或者相反把“0”变成“1”。图林设计的“理想计算机”被后人称为“图林机”，实际上是一种不考虑硬件状态的计算机逻辑结构。图林还提出可以设计出另一种“万能图林机”，用来模拟其它任何一台“图林机”工作，从而首创了通用计算机的原始模型。图林甚至还想到把程序和数据都储存在纸带上，比冯·诺依曼更早提出了“储存程序”的概念。1945年，匈牙利数学家冯诺依曼提出了存储程序的思想，在计算机领域建立了不朽的功勋。目前的计算机体系结构仍然是冯诺依曼型的。1946年，美国数学家、电子计算机先驱莫克利和他的研究生埃克特合作，成功研制了世界上第一台电子数字计算机ENIAC，为机器智能的研究和实现提供了物质基础。

2020年(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望

（发展战略）人工智能的状态及今后发展方向展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望壹．引言人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”壹词最初是于1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的壹门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。二．目前人工智能技术的研究和发展情况目前，人工智能技术于美国、欧洲和日本依然飞速发展。于AI技术领域十分活跃的IBMXX公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之壹的智力能力。而正于开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致和人脑相当。三．技术应用随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展均涉及到了人工智能技术，能够说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算计算机最主要的用途之壹就是科学计算,科学计算可分为俩类:壹类是纯数值的计算,例如求函数的值;另壹类是符号计算,又称代数运算,这是壹种智能化的计算,处理的是符号。符号能够代表整数、有理数、实数和复数,也能够代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们均是用

C语言写成的,所以能够于绝大多数计算机上使用。 2模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境和客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的壹个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程和人类的学习过程相似，以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，壹个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、于餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等和“老外”通话。3机器翻译机器翻译是利用计算机把壹种自然语言转变成另壹种自然语言的过程，用以完成这壹过程的软件系统叫做机器翻译系统。搜文网目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致能够分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件的代表是“金山词霸”，堪称是多快好省的电子词典，它能够迅速查询英文单词或词组的词义且提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。 4机器学习机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为，壹个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器

2017年安防智能运维系统行业分析报告

2017年安防智能运维系统行业分析报告 2017年1月

目录一、行业管理 (3) 1、行业主管部门 (3) 2、行业内主要法律法规及政策 (4) （1）行业主要法律法规 (4) （2）行业相关政策 (4) 二、行业发展概况 (6) 1、软件行业发展概况 (6) 2、视频监控运维行业概况 (7) 三、行业上下游之间的关联性 (10) 四、进入本行业的主要壁垒 (11) 1、行业经验壁垒 (11) 2、人才壁垒 (11) 3、资金壁垒 (12) 五、行业风险特征 (12) 1、宏观经济波动风险 (12) 2、政策风险 (12) 3、知识产权风险 (12) 4、产品开发风险 (13) 六、行业周期性、季节性、区域性特征 (13) 七、行业相关企业简况 (14) 1、杭州海康威视数字技术股份有限公司 (14) 2、浙江捷尚视觉科技有限公司 (14) 3、北京文安 (15)

一、行业管理 1、行业主管部门行业涵盖了软件行业和平安城市视频监控网络体系建设，均为国家重点支持和鼓励发展的行业，我国软件行业的主管部门是工业和信息化部，平安城市视频监控网络体系建设标准由国家公安部制定相关标准。工业和信息化部对全国软件产业实行行业管理和监督，组织协调并管理全国软件企业认定工作。工业和信息化部负责全国软件产品的管理，其主要职责包括制定并发布软件产品测试标准和规范；对各省、自治区、直辖市登记的国产软件产品备案；指导并监督、检查全国各地的软件产品管理工作；授权软件产品检测机构，按照我国软件产品的标准规范和软件产品的测试标准及规范，进行符合性检测；制定全国统一的软件产品登记号码体系、制作软件产品登记证书；发布软件产品登记通告。中国软件行业协会及各地协会、各领域分会是行业内部的指导、协调机构，主要从事产业及市场研究，对会员单位的公共服务、行业自律管理以及代表会员向政府部门提出产业发展建议等。平安城市视频监控网络建设相关标准由公安部牵头制定，公安部于2012 年发布了《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》，即GB/T28181标准，对我国平安城市视频监控系统的建设有了顶层规划参考。

(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望一．引言人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。二．目前人工智能技术的研究和发展状况目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。三．技术应用随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与

人工智能企业现状分析报告

人工智能企业现状分析报告目录第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析一、人工智能企业现状发展阶段近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商，致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。

人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。二、人工智能企业现状发展概况人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。近年来，我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时，我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍，研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局，如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此，我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日，国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》，将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一；而时至11月，《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。

人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望：磊(10计本) 学号：长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。（一）、人工智能的定义人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。

复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运

智能安防项目投资分析报告

智能安防项目投资分析报告第一章项目总论一、项目基本情况（一）项目名称 1、项目名称：智能安防项目（二）项目建设单位 xx有限公司二、项目拟建地址及用地指标（一）项目拟建地址该项目选址在xx工业园区。（二）项目用地规模 1、该项目计划在xx工业园区建设。 2、项目拟定建设区域属于工业项目建设占地规划区，建设区总用地面积123334.0 平方米（折合约185.0 亩），代征地面积1110.0 平方米，净用地面积122224.0 平方米（折合约183.3 亩），土地综合利用率100.0%；项目建设遵循“合理和集约用地”的原则，按照智能安防行业生产规范和要求进行科学设计、合理布局，符合智能安防制造和经营的规划建设需要。（三）项目用地控制指标

1、该项目实际用地面积122224.0 平方米，建筑物基底占地面积83845.5 平方米，计容建筑面积137990.7 平方米，其中：规划建设生产车间112201.6 平方米，仓储设施面积15400.2 平方米（其中：原辅材料库房9289.0 平方米，成品仓库6111.2 平方米），办公用房5377.8 平方米，职工宿舍3055.6 平方米，其他建筑面积（含部分公用工程和辅助工程）1955.5 平方米；绿化面积8066.8 平方米，场区道路及场地占地面积30311.6 平方米，土地综合利用面积122223.9 平方米；土地综合利用率100.0%。 2、该工程规划建筑系数68.6%，建筑容积率1.1 ，绿化覆盖率6.6%，办公及生活用地所占比重5.2%，固定资产投资强度3004.5 万元/公顷，场区土地综合利用率100.0%；根据测算，该项目建设完全符合《工业项目建设用地控制指标》（国土资发【2008】24号）文件规定的具体要求。三、项目背景分析从经济总量看，增速小幅回升，“稳”的基础在巩固。2017年以来，我国经济平稳运行在合理区间，受益于工业明显回升、出口显著改善等因素影响，经济增速小幅回升，2017年国内生产总值GDP同比增长6.9%，比上年提高0.2个百分点，GDP增速连续10个季度稳定在6.7%-6.9%的合理区间，保持中高速水平；工业经济恢复性增长，增速明显回升，规模以上工业增加值增速保持在6.0%以上水平，同比增长6.6%，高于上年0.6个百分点；服务经济和农业经济平稳发展，增速稳中略升，全国服务业生

未来人工智能行业分析调研报告

2019年人工智能行业分析调研报告 2019年11月

目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足，激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足，产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)

3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)

2019年安防行业分析报告

2019年安防行业分析报告 2019年10月

目录一、安防产业概况 (5) （一）安防产业总览 (5) （二）安防行业发展四个阶段 (8) 1、模拟监控时代 (9) 2、数字监控时代 (10) 3、网络高清监控时代 (11) 4、智能监控时代 (11) （三）安防行业产业链 (12) 1、上游技术不断革新 (13) 2、中游龙头产商占据场景应用 (20) 3、下游产业优势不明显 (21) 4、终端应用逐步拓展 (21) 二、行业需求 (22) （一）一线城市安防基础设施建设已趋完善，系统升级改造成新的增长点 22（二）需求渠道下沉，二三四线市场发力 (24) （三）民用市场成为新的增量市场 (25) （四）海外市场不可小觑 (26) 三、进击智能领域 (28) （一）政策持续加码 (28) （二）技术革新，推动人工智能安防产业化落地 (30) （三）人工智能与安防相结合 (31) （四）智能安防当前的痛点 (33) 1、成本高昂是制约智能安防发展的一个主要瓶颈 (34)

2、人工智能识别技术对视频内容的成像质量有较高要求 (34) 3、深度应用不足 (35) 4、行业资源分散，难以为人工智能提供丰富的数据支撑和大数据分析 (35) 四、产业趋势：产品-解决方案-开放生态圈 (35) 五、安防产业格局 (37) （一）产业整合进入深水，龙头企业受益 (37) （二）跨行业新老技术迭代与融合 (39) 六、关键结论 (39)

行业概况：安防行业是随着现代社会安全需求应运而生的产业，围绕着视频监控技术的改革创新，行业从“看得见、看得远、看得清到看得懂”，一共经历模拟监控、数字监控、网络高清监控和智能监控4个阶段，每一阶段的突破，都由上游技术的革新引领。截至2017年底，中国安防企业约为2.1万家，行业总收入达6016亿元左右，年均增长14.4%。预计2020年我国安防行业总收入将突破8000亿元大关，达到了8212亿元左右。行业需求：一线城市依靠产品升级，二、三、四线城市渠道下沉。我国一线城市安防基础设施布局目前已趋完善，安防市场规模也趋于见顶，上升空间不大，未来几年内，智能安防系统的替代更新，将成为安防行业在一线城市的主要增长点。行业总体需求下沉到一二线城市的各个片区以及三四线城市的县级地区。随着内陆和小城市公众安全意识的加强，国内视频安防行业规模必将进一步扩大。民用市场和海外市场不容小觑。中国民用安防占整体安防市场约11%，相对于美国50%的民用安防普及率，当前安防产业市场在民用领域还有很大的上升空间。海外安防市场规模是国内市场的3倍以上,从全球市场布局来看，亚太地区尤其是印度和东南亚安防市场将成为未来我国安防企业海外布局的重点。进军智能领域：当前安防行业正处于智能化拐点。随着人工智能技术的落地，安防成为其产业化的主赛道。在过去几年，人工智能热度很高，但实际上只完成了“概念模型”的建立，尚未达到“有效利用”的理想效果，人工智能真正赋能安防尚需等待。

人工智能在生活中的应用与展望

2018年8月人工智能在生活中的应用与展望贾嘉（大连育明高级中学，辽宁大连116023）【摘要】近些年伴随着信息化技术的不断发展，智能化技术也随之成熟，人工智能在我们生活中的应用越发频繁，涉及领域也越来越广，目前已经涉及到了医疗、农业、教育、国防以及能源等多个领域。人工智能对于日常生活的影响正在逐渐深入。对此，本文简要分析人工智能在生活中的应用与展望。【关键词】人工智能；生活；应用与展望【中图分类号】TP18【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2018）08-0210-02 引言人工智能这一概念频繁出现在各类媒体当中,逐渐成为社会热议话题之一。在2017年的7月,国务院开始针对人工智能制定了相应的发展规划,同时开启了人工智能在我国发展的新篇章。就目前而言,人工智能的应用已经比较成熟,例如无人驾驶、智慧城市、智能管家等,这一些都是人工智能的应用案例。对此,探讨人工智能在生活中的应用与展望有显著的现实意义。 1人工智能人工智能最早起始于1956年,这一概念在提出之后便引发了高度关注和讨论,之后研究者们纷纷开展了相应的理论与原理研究,例如斯坦福大学教授便提出了关于人工智能的解释,提出了“人工智能是关于知识的学科,属于怎样表示知识以及如何获得知识并应用知识的学科”[1]。另外,麻省理工的教授也提出了关于“人工智能属于研究计算机如何模仿人的思想、行为进行工作的学科”。虽然各个说法并不相同,但是基本上都表现出了关于人工智能的基本思想与基本内容,总结即人工智能是以人的行为习惯、思维模式作为基础或依据,构建相应的智能化工作系统,也就是探讨计算机硬件、软件,实现对人行为模仿的技术方法。人工智能提出之后快速发展,截至目前,应用案例已经非常多,人工智能和纳米科学、基因工程共同成为世界三大尖端技术。 2人工智能的应用人工智能在生活当中的应用案例非常多,例如在音乐方面,人工智能能够根据用户以往选择音乐的习惯推送用户可能喜欢的音乐作品;在视频甄别方面,可以实现自动化,尤其是在警方的监控系统中应用价值较高;在医疗领域中,人工智能可以及时计算并获取患者的临床资料并为医生提供诊疗数据支持;同时在其他类型的专业系统中也有所应用,例如化学工业、生物工程等[2]。下面以无人驾驶、自动拣货机器人两个具体应用案例进行分析。 2.1无人驾驶近些年随着人们生活水平不断提高,城市中汽车数量不断增多,这也导致交通问题越发严重。传统的交通工具并不能满足人们的出行要求,伴随着人工智能的不断普及,无人驾驶技术随之成熟,作为无人驾驶技术的重点研究与普及对象,城市公交在智能化方面的特征也在越发明显[3]。在我国,无人驾驶技术其实已经在许多场合当中应用,景区、企业园区等领域中都可以发现无人驾驶公交的雏形,但是因为技术方面的限制性,这些无人驾驶公交都存在车型比较小、车速比较慢以及行车路况简单等特征。随着无人驾驶技术的不断发展,无人驾驶公交也在逐渐成熟。在2017年时,深圳开始研发和普及了关于“阿尔法巴智能驾驶公交”,虽然这一公交目前仍然处于测试阶段,上路时也只是试运行,但是这一现象证明了无人驾驶公交车的应用优势与价值,它不仅可以更好地满足人们出行需求,同时在人工智能方面的应用代表性也非常突出。目前,自动驾驶公交车相对于以往的无人观光车有明显的改进,例如以往的观光车只能够听从一个指令,但是“阿尔法巴智能驾驶公交”具备一定的自主思维能力,其能够在脱离人为操控的情况下独立思考。与此同时,其本身还具备多个感知模块实现对前方道路情况的监测,如果有障碍物可以及时判断障碍物的形状、位置以及数秒内可能导致的危害与风险因素,并将这一些数据及时上传到处理器中并进行计算,最终制定出规避的方案,如减速、紧急停车或绕行等,这一些指令都可以及时上传到接收器并快速执行,同时这些功能相对于观光车而言有着明显的创新与发展。 2.2自动拣货机器人随着人工智能技术的不断成熟,在生活当中的应用也在不断普及。对于物流行业而言,因为订单数量较大,所以对于人力的要求也相对较高,传统的物流仓库因为需要大量的人力资源实现对快件的分拣、搬运、运输,所以在人力成本方面相对较高。对此,合理将人工智能应用于物流行业可以显著减少人力资源的消耗,对于物流企业而言,这也是减少经营成本的关键。目前京东、申通以及顺丰等多家快递公司的仓库中都在应用一种小机器人,这一机器人以盒状为主,底部带小轮子,机器人能够按照快读上的条码及时将快递进行分类,并按照快递的信息将快递投入到相应的快递口中,从而实现智能化的快件分拣[4]。这一项技术的关键在于分拣系统本身的控制功能,这也是实现自动化分类的关键。分货系统的核心还在于机器人本身的功能,机器人采用了相机与二维码精确定位两项技术,再加上对线路的规划与计算,机器人之间并不会发生因线路矛盾而碰撞的问题,所以在运行效率方面相对于人工而言更快,在经济效益方面优势更加突出。 3人工智能的未来展望从目前人工智能的发展现状来看,人工智能的未来发展前景可观,在今后几年人工智能的未来展望主要是实现更多领域的应用,尤其是在图像人脸识别、聊天机器人、移动商品购买、快速分拣、货运码头、无人驾驶等多个领域中的成熟应用[5]。在本质上而言,人工智能需要更好地模拟人的思维、意识完成信息探索。其主要的功能与作用仍然是替代人的思想完成工作。对此,在未来社会当中,人工智能的快速发展和逐渐成熟都会更好应用在为人类服务的工作中。例如,可以协助警察实现对违法犯罪行为的监督,帮助人类完成部分高风险的论述210

(完整版)人工智能技术发展趋势及应用

一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（B）。 (A) 人工智能是以机器为载体的智能 (B) 人工智能是以人为载体的智能 (C) 人工智能是相对于动物的智能 (D) 人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（A）。 (A) 为人处事方面的知识 (B) 行业性知识 (C) 分析性知识 (D) 创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（D）。 (A) 数据智能 (B) 读写智能 (C) 逻辑智能 (D) 语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（D）。 (A) 读音知情 (B) 读脸知情 (C) 读搏知情

(D) 读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（C）。 (A) 1986年启动“863计划” (B) 1977年，吴文俊创立吴方法 (C) 1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D) 1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（A）获得“棋感”。 (A) 视觉感知 (B) 扩大存储空间 (C) 听觉感知 (D) 提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（A）。 (A) 教育创新化 (B) 教育技术化 (C) 教育智能化 (D) 教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（C）。 (A) 制造 (B) 教育

(C) 艺术 (D) 金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（D）列为第一大技术突破。 (A) 机器学习 (B) 人工智能 (C) 智能围棋 (D) 深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（D）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A) 2天 (B) 24小时 (C) 12小时 (D) 6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（C） (A) 远远低于美国 (B) 远远高于美国 (C) 已经几乎相等同 (D) 无法判断

人工智能行业研究报告

人工智能行业研究报告人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的运算机，到运算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了庞大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人败兴」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的运算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。那个AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使运算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别，然而AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情形下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。例如，在医疗保健中，图像识别技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开创新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于

2012年安防行业研究报告

2012年安防行业研究报告本次市场调研项目主要针对安防产品生产商、工程商、经销商三类企业，慧聪邓白氏希望通过对该市场主体经营状况、研发状况、所面临的行业问题、对市场的未来预期等方面的了解和行业声音的倾听，从而把握安防行业发展的脉搏。本项目主要通过面对面访谈与电话访谈两种方式，通过要求被访企业填写调研问卷获取最终信息。本项目最终回收生产商样本124份，工程商样本125份，经销商样本49份，不同问题的有效样本数量略有不同，对于所获得的数据按照每个问题的实际有效样本进行频数分析。一、2012年安防行业现状调查 1.安防生产商调查 1.1 经营情况 1.1.1生产产品类别在针对安防生产商的访问中，慧聪邓白氏访问了124家企业，此题最终有效样本115家。在这115家中生产摄像机/高速球的企业最多，占到全部企业的68%，其次生产较多的产品为DVR与网络视频服务器/矩阵。

图表 1：生产商主要生产的安防产品（N=115，此题为多选）备注：其他选项主要包括防雷器、镜头座、安防电源、DVR配件 1.1.2企业性质在此题回收的120份生产商的有效样本中，有88.3%的企业属于私营企业，其次为股份企业，合资企业与国有企业仅占到2.5%与0.8%，比例非常小。可见在安防生产企业中，私营企业占据了大多数。

图表 2：生产商企业性质（N=120，此题为单选） 1.1.3企业规模企业规模从人数上来看，50人以下的企业占到了47.1%，接近一半，50-99人的企业占到了33.1%，可见安防生产企业主要以中小型企业为主导。图表 3：生产商人数规模（N=121，此题为单选）

人工智能的应用及展望

人工智能应用及展望唐小军内容摘要：人工智能 (ArtificialIntelligence)诞生于1956年的美国，至今已接近七十年。它属于自然科学和社会科学的交叉。人工智能基于认知科学、哲学、不定性论的边缘科学研究项目，在上世纪80年代中期人工神经网络取得重大进展，其成果大量应用于系统的感知,模型建立和控制。神经网络通过对输入输出样本的学习,不断地调整网络的权值和阈值,使网络实现给定的输入输出映射关系,并具有一定的学习和自适应运用能力。智能技术是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，借助大数据技术，尤其它在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统、符号计算、模式识别的发展指明了方向。随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。关键词：认知科学专家系统神经网络大数据前言人工智能(Artificial Intelligence)，人工智能可以分为两部分，“智能”是什么，我们可以从不同方面去定义。这关联到到如意识、自我、心灵等问题.我们唯一理解的智能也就是灵长类动物拥有的能自由做出反应的能力，这种能力也是现在和未来人工智能科研的主要奋斗目标。目前我们对灵长类动物的智能的理解，可以用只可意不可言来准确形容，现阶段还不能对自身智能的理解用科学的表达方式表达出来。 1 人工智能的定义人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何构造智能机器或智能系统，主要研究方向是模拟、延伸、扩展人类智能的。人们通过对外界事物进行长期实践做出一些归纳并对其用数值量化，用传感设备和用严密的逻辑思维进行推理并干预其结果的差错，通过逻辑计算然后再用于控制终端设备服务于受众，智能包含能力包括感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应的能力，

2017-2021年中国智能安防行业发展前景预测及投资分析报告

▄前言行业研究是开展一切咨询业务的基石，通过对特定行业的长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、获取能力、产业链和价值链等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，以专业的研究方法帮助客户深入的了解行业，发现投资价值和投资机会，规避经营风险，提高管理和运营能力。行业研究是对一个行业整体情况和发展趋势进行分析，包括行业生命周期、行业的市场容量、行业成长空间和盈利空间、行业演变趋势、行业的成功关键因素、进入退出壁垒、上下游关系等。一般来说，行业（市场）分析报告研究的核心内容包括以下三方面：一是研究行业的生存背景、产业政策、产业布局、产业生命周期、该行业在整体宏观产业结构中的地位以及各自的发展演变方向与成长背景；二是研究各个行业市场内的特征、竞争态势、市场进入与退出的难度以及市场的成长性；三是研究各个行业在不同条件下及成长阶段中的竞争策略和市场行为模式，给企业提供一些具有操作性的建议。

常规行业研究报告对于企业的价值主要体现在两方面：第一是，身为企业的经营者、管理者，平时工作的忙碌没有时间来对整个行业脉络进行一次系统的梳理，一份研究报告会对整个市场的脉络更为清晰，从而保证重大市场决策的正确性；第二是如果您希望进入这个行业投资，阅读一份高质量的研究报告是您系统快速了解一个行业最快最好的方法，让您更加丰富翔实的掌握整个行业的发展动态、趋势以及相关信息数据，使得您的投资决策更为科学，避免投资失误造成的巨大损失。因此，行业研究的意义不在于教导如何进行具体的营销操作，而在于为企业提供若干方向性的思路和选择依据，从而避免发生“方向性”的错误。

2018年人工智能行业深度分析报告

２０１８年人工智能行业深度分析报告

人工智能（artificial intelligence）是由人创造的具有自然生物智能特征的系统，具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。人工智能和生物智能的形成机制不同，前者是根据人的需求被设计和创造出来的，后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。人工智能有别于人类智能，后者特指人类这一生物体所具有的智能，限定在人体内。但人工智能可以学习和获得人和其他生物的智能，其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著区别于和超越人类智能。当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能，仍属于弱人工智能的范畴，离超级人工智能还有很大的距离。社会对人工智能的认知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定，理性客观看待人工智能的长处和短板。得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善，第三波人工智能热潮正席卷全球。和前两次不同，在这一波人工智能热潮中，人工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域，包括社交媒体、搜索引擎、工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等，展现出巨大的潜力。中国在人工智能领域追赶迅速，在一些领域已经积累了一定的发展基础，进入国际领先者的行列。与发达国家相比，中国人工智能整体发展水平缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面还存在很大的差距。目前中国在人工智能的研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列，但研究论文的质量、影响力和专利质量还有待提高。在人工智能领域，中国高等院校、研究机构和企业的研究实力、资金投入以及杰出人才培养上，与美国、欧洲相比也存在较大的差距。得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升，中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快，在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。中国人工智能产业在基础层、技术层以及应用层都有广泛布

安防行业现状调查研究分析报告

2008 安防行业现状调查研究报告 2007年是安防行业持续、稳定、健康进展的一年。一方面，随着中国经济建设的不断进展，安防产品的应用领域越来越广泛；居民收入的提高，消费水平和结构发生了较大的变化，安防产品的需求不断提高；另一方面，由政府推动的重大项目的实施，也有力地促进了公安及社会各方面对安防产品需求的升温。截止2008年，中国安防行业中，各类企业达到了21000家，从业人员近百万。第一部分．安防行业现状全面调查研究为了全面了解安防行业各个层面的进展情况，本次安防行业调查要紧分为工程商、经销商和生产商三部分，有效样本量分不为174份、92份和143份，调查对象要紧是公司治理人员，还有部分技术和市场人员。此外还包括部分专家、企业家面访和安防专业市场走访调查。下面就介绍本次调研的要紧分析研究结果。一.安防工程商调查 1.企业经营情况

1)企业构成在调查的工程商中，56%的企业是专业的安防工程商，余下的44%则是系统集成为主的工程商。他们大多数主做安防，同时兼做消防、布线等其他相关工程。有四成的系统集成商安防产品的使用比例超过了60%，有两成的系统集成商安防产品使用比例在40%-59%，只有不到一成的集成商安防产品使用比例低于2 0%。在工程中使用品牌机的集成商比例与使用自己组装的兼容机的比例约为3：1。私营企业是安防工程商的绝对主力，占调查总量的87. 6%。国有和合资等性质的企业加起来只占12.4%。安防工程商企业性质

2)经营规模工程商的经营规模普遍不大，年完成工程额在2000万元以上的较大规模企业只占调查总量的9.3%，而年工程额超过1 亿元的大型企业仅占2.5%，超过六成的工程商年工程额不到50 0万元。就地区而言，西北地区的小型企业比例最高，其次是东北和华北，南方的工程商的平均规模要高于北方。做大做强，提高企业竞争力依旧是工程商面临的要紧挑战之一。安防工程商的经营规模 3)安防材料费用比例安防材料费用占工程额的比例较高。四成企业的材料费用占到工程额的60%以上，但也有6.7%的企业材料费用不到20%。这反映工程商在经营方式上存在较大差异，大部分工程商单纯注重于施工，使得材料费用比例较大，若耗材价格出现上涨，企业