在过往的很长一段时间，安防智能化发展都是徘徊不前。例如在
视频监控领域，智能
视频分析多数能够识别的行为特征仅局限于一些特定的场合。如目标跟踪、越界、计数、目标丢失、物体遗留等，并且应用场景有限。针对社会层面的监控环境中，因监控场景的复杂和多变性导致监控的稳定性大打折扣，智能视频分析技术处于“叫好不叫座”的尴尬境地，智能化产品技术无法满足行业市场应用需求。
人工智能在安防领域落地应用
近两年，随着大数据挖掘、人工智能深度学习技术的不断成熟，作为以海量数据著称的视频监控领域正在突破原有智能化发展的局限性。智能分析更直接的表述是机器的视觉分析，在安防领域，通过监控摄像机捕捉到的场景画面进行即时的结构化处理，通过语义分析等技术对视频数据进行分类处理存储，并通过后端服务器的智能分析功能进行业务处理。在这个监控系统分析处理过程中，需要前端数据采集、智能芯片、深度算法、业务技术架构等产业链上的进一步完善，才能使安防智能分析技术落地应用。
安防视频监控领域拥有海量的数据，能够为深度学习训练提供足够多的场景；另外近些年，智能算法的发展依托海量大数据，在语音识别和视觉方面取得重要的突破，呈现更快速的迭代。在国际权威人脸识别公开测试平台LFW上，排行前列的算法精度都已经超过了人类的识别精度。
除了海量数据以及更准确的智能算法外，人工智能在安防领域的落地更需要计算能力足够强大的处理芯片。
上游芯片厂商拓展安防产业
这也是为何近两年，安防产业链上最显著的变化是上游芯片商与智能算法公司的强势介入。NVIDIA依靠GPU与英特尔依靠收购的Movidius在展会上大放异彩，与普通的芯片相比，这些世界顶级的专业芯片供应商在芯片的运算性能及功耗方面，做得更加的出色，在以安防机器视觉分析为核心的业务技术领域，更加切合当下智能分析对人脸与车辆的识别，识别速度与准确率在复杂场景下都有了很好的提升。
英伟达是目前最大的人工智能芯片GPU的生产商，近两年一直在大力拓展安防应用领域，目前国内众多知名企业都在使用NVIDIA的GPU，包括海康威视、大华股份，宇视科技，包括商汤、旷视、天地伟业、北京文安、深网和久凌等。以海康威视为例，英伟达与海康威视形成了合作伙伴关系，2016年发布了基于深度学习技术从前端到后端的全系列智能安防产品。
其中，最新发布的双目智能摄像机产品（基于人眼工作原理）使用NVIDIA的JetsonTX1，借助GPU的强大的视觉计算性能和深度学习技术，实现人员的多种智能分析功能，来对目标进行识别，对物体进行检测，对场景进行分割，对人物和车辆属性进行分析。
Movidius计算机视觉芯片及解决方案的行业黑马，于2016年9月被Intel收购， Movidius主要产品为Myriad系列集成芯片，开发者把它称为视觉处理器（VPU）。与传统GPU相比，它的特别之处在于它处理数据的方式。Myriad在感应器输入方面更加精准，无论是从接收手部位置或眼部追踪硬件的数据，还是将它们在虚拟环境中标识出来。
Movidius与海康威视联合发布的海康全局摄像机使用的是Movidius Myriad 2 Vision处理器。Myriad 2芯片具有深度神经网络处理能力，可以提供更精确的图像分析。通过深度神经网络和3D立体识别技术，海康威视称已达到99%的图像分析准确率。应用领域包括机动车类型分类、入侵者检测、可疑包裹预警及安全带检测。
除了与传统安防制造企业合作外，Movidius还通过与国内人工智能初创企业合作，开发适用于安防领域的智能模块及软硬件一体化产品。例如触景无限发布的全球首款基于Intel-Movidius芯片开发的嵌入式人脸抓拍系统，阅面科技最新发布的繁星AI芯片视觉模块当中的VPU采用的就是英特尔旗下的Movidius Myriad 2。
国内人工智能芯片企业崛起
除了国外芯片巨头外，目前国内正在涌现一批人工智能芯片企业，例如，人工智能初创企业地平线成功发布国内首款嵌入式人工智能芯片，其中旭日1.0处理器则面向智能摄像头，能够在本地进行大规模人脸抓拍与识别、视频结构化处理等，可广泛用于商业、安防等多个实际应用场景；寒武纪1A处理器是世界首款商用深度学习专用处理器，面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备；中星微首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98%的准确率，超过人眼的识别率等等。
