与传统安防时代相比，今天安防行业已经越来越智慧化了。而安防行业之所以出现这样的趋势，一方面是得益于技术的发展，另一方面是行业需求正在发生变化。在技术方面，人工智能技术尤其是计算机视觉和知识图谱提供的感知能力和认知能力，在算法和算力的加持下，为用户提供感知、认知和决策方面的支持，极大地改变了安防产品的应用方式和运维方式。

2023年AI智能安防监控已经应用到能源、化工、交通、智慧城市、智慧社区等等领域。然而就目前来说AI智能监控系统中还是属于浅层次的应用。研发AI智能监控系统的最终目的在于让机器具有类人思维，也就是机器并不是简简单单去识别画面中的某个事物，而是通过对人、事、物的识别实现对这三者的状态、关系进行预知，从而实现一套完整的预知模型来替代人类去做一些重复又枯燥的事情。

AI智能监控系统的“智能”主要依赖于算法服务器和智能分析盒。智能分析盒或者服务器相当于智能监控系统的“大脑”，智能算法就相当于监控系统的思维方式。这个“大脑”的聪明程度取决于硬件配置和思维方式，也就是我们常说的算法和算力。算力的大小取决于硬件配置，算法优劣某种程度上决定了智能监控系统到底是智能还是智障！目前制约智能监控系统发展的主要原因在于算法。现阶段的算法还停留在对人、事、物识别的阶段，并不能实现对这三者之间的关系进行预知。例如：通过智能算法，我们可以对画面中火焰进行识别。但是如果我们想知道的是画面中是否有人为纵火，那么机器能给出的结论仅仅是画面中是否同时出现了人和火焰。至于是否是人为纵火，目前机器无法直接进行判断。

虽然目前智能监控在处理复杂的人、事、物之间的关系上还不太智能，但是并不是说目前的智能监控系统就毫无用处。一些简单事物之间的关系，智能监控系统已经实现了分析比对。比如：火车车厢称重智能监控系统，它可以通过对火车车厢停靠位置与称重设备位置的比对火车车厢是否准确停靠这个事件进行检测，这样就替代了原本人工查验的方式，大大提高了效率。同时配合火车车厢号检测算法还可以对火车车厢自重、载重、车厢号等等信息进行提取并结合称量结果，我们就可以得到每个车厢装载是否超标。整个识别过程只需要几秒时间相较原来人工检测，大大提高了工作效率。

AI智能监控系统未来几年的趋势一定是针对算法方面的优化，围绕包括新场景算法的开发、已有场景中智能算法准确率的提升以及算法对人事物之间关系的理解等方面来进行迭代。

每个新的事物都有着不同的发展周期，就AI智能安防监控而言它还处于一个幼生期，需要我们不断的对它进行训练，不断的去优化算法。随着算法精度和硬件算力的提升，相信未来智能监控系统一定可以像我们人类一样思考和分析。