在20多年的本土化发展后，安防行业经历了模拟、数字、网络、高清四个时代，现已迈入“安防+AI”智能化时代。传统安防企业在此过程中不断前行，而广阔的AI安防蓝海市场吸引了众多AI公司参与其中，即使是BAT、华为等巨头也加入了这一竞争。
5月27日，千方科技宣布获得阿里巴巴近36亿元的参股，这一消息迅速引发行业猜测：阿里巴巴未来如何布局安防领域？事实上，在此之前，阿里巴巴已经推出了名为“城市大脑”的智慧城市管理平台，这标志着其对安防领域的布局。
尽管如此，阿里的这次投资仍然表明，其在过去的安防布局进展不顺利，并需要通过投资集成商来补充资源，以便更好地推动其AI技术在安防领域中的应用。
那么，我们再探讨一下这个行业究竟是什么样子，以及它所构建的人工智能生态存在哪些痛点，使得即使面对众多知名AI企业的围攻，它依然需要通过合纵连横来维持自身的地位和影响力？
首先，我们可以将整个生态分为四个层级：算法与芯片制造、设备制造与解决方案提供者以及应用于政府、教育和医疗等各个行业场景。每一个层级都有其独特性质，其中算法与芯片制造层是基础，是所有其他服务和产品赖以建立之上的重要支撑。而设备制造与解决方案提供者则是直接面向用户提供产品或服务的关键角色。在最下游，则是广泛涉及政府、教育、医疗等各个行业场景应用的地方，它们对于新技术尤其敏感，对于创新尤其追求。
然而，由于历史发展规律，一些因素限制了早期人工智能技术在安全领域爆发：
算法方面的问题。一开始，当时人们主要关注的是图像清晰度问题，因此编解码算法和图像处理算法成为重点开发对象。当深度学习技术出现后，特别是在2012年AlexNet之后，那么深度学习就成为了新的焦点。由于缺乏专门针对深度学习设计的硬件支持，所以GPU（显卡）成为默认选择，但这种解决方案并不是最佳选项，因为它们最初设计用于游戏而非人工智能计算任务。
硬件方面的问题。当时没有专门针对深度学习的人工智能芯片——高效率的大规模并行计算能力。这意味着当时只能使用原有的CPU进行这些复杂操作，从而导致速度缓慢且成本高昂。直到英伟达发现分布式计算、大规模集群运算中GPU具有巨大的优势，他们才开始开发专用的处理器，如Tesla系列和GTX系列，为人工智能训练带来了革命性的变化。但这也说明，无论是在软件还是硬件方面，都存在一定程度上的不足，使得早期的人工智能技术无法达到预期效果。
总结来说，无论从软件还是硬件角度看，都存在一些挑战阻碍了早期人工智能技术快速发展。不过随着时间的推移，一系列突破性的创新逐渐克服了这些障碍，让我们期待接下来的人类智慧会如何进一步被释放出来！
