在智能交通网违章查询的痛点：AI安防生态中的难题
经过20多年的本土化发展，安防行业经历了模拟、数字、网络、高清4个时代，目前已经进入到“安防+AI”智能化阶段。就在传统安防企业砥砺前行之时，广阔的AI安防蓝海市场吸引了众多AI公司纷纷参与围猎，就连BAT、华为等巨头也参与其中。
5月27日，智能交通知名集成商千方科技宣布获得阿里巴巴近36亿元参股，一时竟引得行业纷纷竞猜阿里巴巴的安防布局意图。其实在此之前，阿里巴巴就已经推出了布局智慧城市顶层应用的“城市大脑”，这是一套基于大数据应用的城市级管理平台，也是阿里布局安防的标志。
以阿里之能，仍需投资一家拥有安防生态的集成商，这至少说明阿里的早期安防布局进展并不顺利，需要扩充资源来协助其AI技术在 安全领域纵横捭阖。这或许也是对现有痛点的一种解决方案，但同时也暴露了当前市面上存在的问题和挑战。
那么，在这一过程中，我们可以从四重生态出发来理解这个问题：算法+芯片、设备制造+解决方案和行业应用生态。最上层为基础算法和芯片，以宇视科技为代表的 安全企业都开发有各自的人工智能算法；而下游则是各种软硬件产品和解决方案，如宇视科技提供从端计算——边缘计算——云计算的大型覆盖大 安全各细分行业所有产品和解决方案，其中包括人工智能、大数据等基础应用。
但即便如此，还有一些因素制约着早期的人工智能爆发。在人工智能与安全结合方面，最主要的是受限于两方面因素：
算法维度分析，从模拟——数字——高清——智能转变，可以看出早期安全首先需要解决的是图像清晰化命题，而随着深度学习算法得到爆发性发展，只有真正进入到“深度” 智能阶段，并且首先在人脸识别领域得到大规模应用才是关键一步。
硬件维度分析，没有专门针对人工智能深度学习算法设计优化过处理器，当英伟达发现GPU分布式计算、大规模集群运算优势后，便开始推动专用处理芯片如Tesla系列及GTX系列。
然而，即便这些痛点被逐渐克服，由于缺乏足够强大的底层架构支持，大部分本土企业仍然依赖国际巨头提供的事实标准框架，如Caffe（卷积神经网络框架）、TensorFlow（第二代人工智能学习系统），这也是一个值得关注的问题所在。
总结来说，“解密‘ 安 防 + AI’生态中的那些痛点”并非简单的问题，它反映了一整套复杂而深刻的问题链条。只有不断探索并突破这些困境，我们才能更好地利用人工 intelligence 在 安 全领域实现高效率、高精准性的操作，为社会带来更多实际价值。此外，对于未来来说，更重要的是要如何将这些技术与政策相结合，使其能够更有效地服务于公共利益，并减少由于不合理使用导致的一些负面影响。而对于消费者来说，则意味着他们将更加容易找到合适自己的监控系统，同时享受到更加平滑、高效的地铁通勤体验。
