在智能化的浪潮中，安防行业正经历着从模拟到数字、高清再到AI的转变。海信智能交通作为这一领域的代表，其AI生态面临的一些痛点值得我们深入探讨。
首先，算法是安防AI生态中的关键要素。早期安防主要解决的是图像清晰化的问题，因此编解码算法和图像处理算法成为业内厂商发展的重点。但随着智能交通技术的进步，对车辆属性识别变得越来越重要，这时传统模式识别和浅层机器学习逐渐占据了主导地位。深度学习算法在2012年AlexNet之后爆发性发展，使得安防智能真正进入“深度”时代，并首先在人脸识别领域取得突破。
其次，硬件支持同样不可或缺。在早期，没有专门为人工智能设计的芯片——即所谓的人工智能算力。当行业迈向深度学习阶段后，英伟达发现GPU在分布式计算、大规模集群运算中的巨大优势，从而将其应用于人工智能领域，并推出了针对深度学习多个产品线专用处理芯片，如Tesla系列和GTX系列等。
然而，在这场高科技游戏中，即便拥有强大的算力支撑，最后一公里仍然充满挑战。这包括但不限于产品如何更好地适应用户需求、如何有效整合各类数据源以及如何确保系统安全稳定运行等问题。此外，由于国际巨头掌握了核心架构，如Caffe和TensorFlow，大本土企业需要自己构建相应架构以保持竞争力，这也是一个显著痛点。
总结来说，海信智能交通虽然已经迈出了一步，但要想真正实现“安防+AI”的融合，不仅需要不断创新，还需克服诸多技术难题，比如提高算力的效率与成本效益、加强与其他产业链条的协同创新，以及提升用户体验等。而这些挑战，也正是引领未来智慧城市建设方向的一个重要途径。
