與傳統安防時代相比，今天安防行業已經越來越智慧化了。而安防行業之所以出現這樣的趨勢，一方面是得益于技術的發展，另一方面是行業需求正在發生變化。在技術方面，人工智能技術尤其是計算機視覺和知識圖譜提供的感知能力和認知能力，在算法和算力的加持下，為用戶提供感知、認知和決策方面的支持，極大地改變了安防產品的應用方式和運維方式。

2023年AI智能安防監控已經應用到能源、化工、交通、智慧城市、智慧社區等等領域。然而就目前來說AI智能監控系統中還是屬于淺層次的應用。研發AI智能監控系統的最終目的在于讓機器具有類人思維，也就是機器并不是簡簡單單去識別畫面中的某個事物，而是通過對人、事、物的識別實現對這三者的狀態、關系進行預知，從而實現一套完整的預知模型來替代人類去做一些重復又枯燥的事情。

AI智能監控系統的“智能”主要依賴于算法服務器和智能分析盒。智能分析盒或者服務器相當于智能監控系統的“大腦”，智能算法就相當于監控系統的思維方式。這個“大腦”的聰明程度取決于硬件配置和思維方式，也就是我們常說的算法和算力。算力的大小取決于硬件配置，算法優劣某種程度上決定了智能監控系統到底是智能還是智障！目前制約智能監控系統發展的主要原因在于算法?，F階段的算法還停留在對人、事、物識別的階段，并不能實現對這三者之間的關系進行預知。例如：通過智能算法，我們可以對畫面中火焰進行識別。但是如果我們想知道的是畫面中是否有人為縱火，那么機器能給出的結論僅僅是畫面中是否同時出現了人和火焰。至于是否是人為縱火，目前機器無法直接進行判斷。

雖然目前智能監控在處理復雜的人、事、物之間的關系上還不太智能，但是并不是說目前的智能監控系統就毫無用處。一些簡單事物之間的關系，智能監控系統已經實現了分析比對。比如：火車車廂稱重智能監控系統，它可以通過對火車車廂停靠位置與稱重設備位置的比對火車車廂是否準確停靠這個事件進行檢測，這樣就替代了原本人工查驗的方式，大大提高了效率。同時配合火車車廂號檢測算法還可以對火車車廂自重、載重、車廂號等等信息進行提取并結合稱量結果，我們就可以得到每個車廂裝載是否超標。整個識別過程只需要幾秒時間相較原來人工檢測，大大提高了工作效率。

AI智能監控系統未來幾年的趨勢一定是針對算法方面的優化，圍繞包括新場景算法的開發、已有場景中智能算法準確率的提升以及算法對人事物之間關系的理解等方面來進行迭代。

每個新的事物都有著不同的發展周期，就AI智能安防監控而言它還處于一個幼生期，需要我們不斷的對它進行訓練，不斷的去優化算法。隨著算法精度和硬件算力的提升，相信未來智能監控系統一定可以像我們人類一樣思考和分析。