一、泸州安防系统视频监控数据的特色

1、视频监控自然会产生很多视频流数据，这些视频流数据直接使用是不充分的，结构化以后，更多的数据价值就体现出来了。

2、在大数据浪潮中，监控行业数据量几乎占比很大。中国已经建成世界上大的视频监控网，视频镜头超过2000万个，名副其实大数据行业。

二、技术重点之争，重业务与架构，轻性能与参数

和芯片行业有所不同，芯片技术的进步是性能的成本增加，谁能在成本和性能中间找到平衡点，并且有效的落地就成了重点，所以性能和参数很重要；而安防的解决方案打的是工程战。不是仅仅依靠性能和参数就决定成败的，竞争的护城河是架构和平台。而通过护城河的桥梁则是不同行业的业务背景知识，对用户的使用场景的深入理解。

当然，人工智能芯片在安防领域落地又是另一场战役。

三、超越安防，智能视频监控解决更多需求

除了安防这一传统领域，智能视频监控的解决方案向新零售大步走来。实体经济与科技深度拥抱。零售巨头都非常明白需要利用好当前线上线下的资源，让消费升级成为自身的优势与竞争力。客户的需求已经出现是对视频数据管理的需求，而不只是安全的需求。

但是在千亿安防市场中，又有多少亿属于人工智能可以赋能的应用，这是仍然没有定论的问题。

在人工智能和算力进步的加持下，新一代人脸识别智能系统重点区域的近千个摄像头，将实时抓拍的每一帧人脸画面，发送到指挥中心后台系统进行照片比对，1每秒上万帧画面，数千万次的运算，这样超强的识别与计算能力是人工无法做到的。与此同时，视频监控行业大数据挑战视频监控日趋高清化、集中化建设，海量视频图片的可靠存储、分析计算、价值挖掘，迫切需要大数据技术和架构来解决。弹性计算也在推动视频云平台发展，更多的视频云解决方案出台。

当下的人工智能，机器学习算法不断进化、应用不断增多。人工智能必然要进入传统行业，进入的时候，都抱着赋能的梦想——让传统行业的生产率大幅提升。让技术变革推动社会进步。

安防是人工智能的重要落地场景，虽然业界并没有在人工智能在未来发展方向达成一个共识，但是安防确实是提供了技术落地的“近水楼台”。人脸识别、车辆分析，物品识别，安防解决方案能够集多维采集于一体，让分析更准确、更快捷，也就是我们说的更智能，这种变化，对整个安防系统带来了效率提升与功能扩展。