在人工智能赋予安全性的过程中，算法是重要的组成部分。不仅有云丛，Yitu，Megvii，SenseTime等CV公司以及Hai Dayu等其他传统安全公司已开始部署人工智能算法，业内谣传称华为还将在2019年上半年推出自主研发的AI算法。随着投资的不断增加，安全监控视频识别算法的准确性已大大提高。例如，人脸识别算法早在2015年就已超越人类，小数点后的数字近年来仍在增长；诸如图像分类和目标检测之类的算法已经远远超过了人类的平均水平。但是从目标的角度来看，无论是AI初创公司，跨国巨头还是传统制造商，他们都希望提供智能且完整的解决方案，而着陆始终是各方关注的焦点。 “算法为王”或“场景登陆”优先吗？海康威视高级副总裁徐希明表示：“基于深度学习的算法的准确性将无限接近100％。作为准确率增加，最终的比赛是更多的场景着陆能力。在中国的实际场景中应用最先进的算法可以彰显其价值，但两者的结合是一项艰巨的任务。那么，该算法距离现场应用有多远？在基于场景的应用程序开发中，泛化能力是算法面临的长期问题，也是现阶段的主要瓶颈。在不断变化的实际应用场景中，实验室训练的模型的性能往往会显着下降。在国家公共安全视频监控屏幕中，发生了许多事故，战斗，跌倒，集会等场景。尽管可以通过通用算法构建模型，但我国是一个广阔的领地。鉴于北部和南部之间的气候差异，人们的着装和化妆差异很大。海南的短袖也可以在冬末穿。黑龙江已在10月份穿上棉制衣服和棉帽。假定高度在3米以上的面部摄像头需要面对30米及以上距离的高视野和大规模记录，无疑会大大降低识别精度。因此，在实际应用中，有必要严格定义算法的场景，如智能交通中的过车，违章抓获，比较机场和车站的人员证等，都需要制定具体的算法。工程安装计划。在技术不够成熟的情况下，这种方法可以有效地实现商业价值。但是，改造现有设备的成本也减慢了算法对传统安全应用程序的渗透，这也限制了获得有效材料的效率，这不利于算法的进一步改进。目前，国内安防厂商已经建立了合作平台来解决这一问题。传统制造商已经在平台上开放了图像数据资源库。算法公司将AI算法技术打包到模块中，并将其嵌入硬件产品或系统中。这将成为视频监控领域当前的AI应用。一条捷径。目前，国内许多平台公司已经在不同场合表达了合作态度。结论：未来的安全解决方案不仅将直接解决用户的痛点，而且还需要通过算法挖掘大数据，以便为公众提供更可靠的安全环境。可以说该算法是人工智能的生产工具，其底层逻辑推理也驱动着AI安全的着陆，而安全着陆场景的复杂性促进了算法的进一步优化。正如加州大学伯克利分校的UCB电气工程和计算机科学系以及统计系教授Michael I.Jordan所说：AI时代的变化源于应用场景中的优化算法。