隨著多維感知、圖像視覺、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在安防領(lǐng)域的成熟規(guī)模應(yīng)用，安防企業(yè)不再滿足于傳統(tǒng)安防的單一領(lǐng)域，基于自身在物聯(lián)網(wǎng)和人工智能方面的技術(shù)積累，積極進(jìn)入具有技術(shù)相似性的延伸市場，不斷拓展產(chǎn)業(yè)縱深。

預(yù)計隨著物聯(lián)技術(shù)和智能算法的加速突破與應(yīng)用，運算能力和數(shù)據(jù)量的大幅增長，不遠(yuǎn)的未來，智慧汽車、智慧交通、智慧物流、智慧零售、智慧醫(yī)療、智慧金融、智慧教育、智慧制造、智慧通信、智慧芯片等產(chǎn)業(yè)也將成為安防的延伸行業(yè)，均將創(chuàng)造巨大的商業(yè)價值。

1、智慧汽車

在普通車輛的基礎(chǔ)上增加先進(jìn)的傳感器（雷達(dá)、攝像）、控制器、執(zhí)行器等裝置，通過車載傳感系統(tǒng)和信息終端，實現(xiàn)車與人、車與車、車與路等的智能信息交換，使車輛具備智能的環(huán)境感知能力和行駛狀態(tài)分析能力，使車輛按照人的意愿安全高效的到達(dá)目的地，這便是智慧汽車。當(dāng)前，智慧汽車已具備了遠(yuǎn)程遙控泊車、自動巡航、自動跟車、車道保持、換道行駛、自主超車等能力。智慧汽車的最終目標(biāo)是徹底實現(xiàn)無人駕駛。

安防企業(yè)可利用自身在傳感器、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、高精度地圖等領(lǐng)域的優(yōu)勢，結(jié)合傳統(tǒng)車企在整車制造、零部件制造等領(lǐng)域的經(jīng)驗，可以加速推進(jìn)輔助駕駛、自動駕駛的技術(shù)進(jìn)程。

當(dāng)前各個國家也在加快智慧汽車相關(guān)的立法工作。根據(jù)各廠商的規(guī)劃，2025年將有望實現(xiàn)高度自動駕駛功能。

2、智慧交通

道路擁堵、停車?yán)щy、交通事故頻發(fā)等交通問題嚴(yán)重制約城市發(fā)展，智慧交通有望緩解、甚至解決這些問題。

通過深度學(xué)習(xí)模型，以大數(shù)據(jù)為核心，可以實時監(jiān)測分析道路上的車流量，根據(jù)道路上真實的情況自動切換和調(diào)配信號燈的時間，從而極大的提高交通效率，提升交通體驗。交通事故的避免也是非常關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)。通過人工智能算法，進(jìn)行智能圖像分析，行車時實時收集車內(nèi)外的環(huán)境數(shù)據(jù)，進(jìn)行物體識別，讓駕駛?cè)藛T及時察覺潛在的危險，從而預(yù)防交通事故的發(fā)生。

3、智慧物流

利用智能搜索、推理規(guī)劃、計算機(jī)視覺、智能機(jī)器人等技術(shù)在倉儲、運輸調(diào)度、配送裝卸等環(huán)節(jié)的應(yīng)用，進(jìn)行自動化改造，能夠基本實現(xiàn)無人操作。

用大數(shù)據(jù)對商品進(jìn)行智能配送規(guī)劃，優(yōu)化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業(yè)大部分人力分布在“最后一公里”的配送環(huán)節(jié)，即使如此，利用無人機(jī)和無人汽車，將來也可以在相當(dāng)程度上實現(xiàn)“貨到小區(qū)、貨到大樓”，徹底釋放大量的人工投入。

4、智慧零售

從無人便利店到智慧供應(yīng)鏈，從客流統(tǒng)計到無人倉儲，從智能導(dǎo)購到虛擬試衣，人工智能在零售業(yè)的應(yīng)用已非常廣泛。通過大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)流程的密切配合，人工智能優(yōu)化了整個零售產(chǎn)業(yè)鏈的資源配置，為企業(yè)創(chuàng)造更多效益，讓消費者體驗更好。在設(shè)計環(huán)節(jié)，機(jī)器可以提供設(shè)計方案；在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，機(jī)器可以進(jìn)行全自動制造；在供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)，無人倉庫可以對銷量和庫存需求進(jìn)行預(yù)測、合理補(bǔ)貨和調(diào)貨；在終端零售環(huán)節(jié)，機(jī)器可以支持智能選址，優(yōu)化商品陳列位置，并分析消費者購物行為。AI賦能零售，推動形成新零售生態(tài)，從而進(jìn)一步提升消費體驗。

5、智慧醫(yī)療

當(dāng)下人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，從最開始的藥物研發(fā)到操刀做手術(shù)，利用人工智能都可以做到。智慧醫(yī)療按領(lǐng)域可劃分為八個主要方向，包括醫(yī)學(xué)影像與診斷、醫(yī)學(xué)研究、醫(yī)療風(fēng)險分析、藥物挖掘、虛擬護(hù)士助理、健康管理監(jiān)控、精神健康以及營養(yǎng)學(xué)。

利用深度學(xué)習(xí)，快速準(zhǔn)確地挖掘篩選合適的化合物或生物，可以縮短研發(fā)周期，降低新藥研發(fā)成本，提高新藥研發(fā)的成功率。機(jī)器視覺結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)可用于輔助診療，讓計算機(jī)學(xué)習(xí)醫(yī)生的思維和診斷推理，像醫(yī)生一樣給病人看病，并給出可靠的診斷和治療方案。人工智能技術(shù)還能夠?qū)?yōu)質(zhì)醫(yī)療資源合理賦能至基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，助推醫(yī)療資源平衡化發(fā)展，為廣大偏遠(yuǎn)地區(qū)提供與大城市同等的醫(yī)療條件。

6、智慧金融

智慧金融覆蓋一整個金融科技的生態(tài)圈，包括支付清算、融資、金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、大數(shù)據(jù)、交易、保險以及投資管理等，其生態(tài)可歸類為智能投顧（私人財富管理）、區(qū)塊鏈（比特幣）、監(jiān)管科技、數(shù)字銀行、支付與清算以及其他多元金融七類，其中，智能投顧、保險科技以及監(jiān)管科技的發(fā)展較快。

智慧金融通過大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)改變傳統(tǒng)的金融信息采集來源、風(fēng)險定價模型、投資決策過程、信用中介角色，大幅提升傳統(tǒng)金融的效率，代表技術(shù)就是大數(shù)據(jù)征信、智能投顧以及供應(yīng)鏈金融。

7、智慧教育

智慧教育將教學(xué)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)分析和人工智能輔助的以學(xué)生為中心的個性化學(xué)習(xí)，為每個學(xué)生提供個性化、定制化的學(xué)習(xí)內(nèi)容、方法，從而激發(fā)學(xué)生深層次的學(xué)習(xí)欲望。在教育資源的均衡化方面，人工智能也可以發(fā)揮很大的作用，可以有效解決以前遠(yuǎn)程教學(xué)中師生不能進(jìn)行有效互動和教師不了解學(xué)情的問題。

當(dāng)前，圖像識別、語音識別、人機(jī)交互等人工智能應(yīng)用技術(shù)在教育領(lǐng)域都有應(yīng)用。通過圖像識別技術(shù)，人工智能可以將教師從繁重的批改作業(yè)和閱卷工作中解放出來；語音識別和語義分析技術(shù)，可以輔助教師進(jìn)行英語口試測評，也可以糾正、改進(jìn)學(xué)生的英語發(fā)音；人機(jī)交互技術(shù)，可以協(xié)助教師為學(xué)生在線答疑解惑。個性化學(xué)習(xí)、智能學(xué)習(xí)反饋、機(jī)器人遠(yuǎn)程支教等人工智能的教育應(yīng)用也被看好。

8、智能制造

智能制造，是在基于物聯(lián)網(wǎng)意義上實現(xiàn)的包括企業(yè)與社會在內(nèi)的全過程的制造，把“智能工廠”、“智能生產(chǎn)”、“智能物流”進(jìn)一步擴(kuò)展到“智能消費”、“智能服務(wù)”等全過程的智能化中去。

人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用主要有三個方面：首先是智能裝備，包括自動識別設(shè)備、人機(jī)交互系統(tǒng)、工業(yè)機(jī)器人以及數(shù)控機(jī)床等具體設(shè)備。其次是智能工廠，包括智能設(shè)計、智能生產(chǎn)、智能管理以及集成優(yōu)化等具體內(nèi)容。最后是智能服務(wù)，包括大規(guī)模個性化定制、遠(yuǎn)程運維以及預(yù)測性維護(hù)等具體服務(wù)模式。

雖然目前人工智能的解決方案尚不能完全滿足制造業(yè)的要求，但作為一項通用性技術(shù)，人工智能與制造業(yè)融合是大勢所趨。

9、智慧通信

有分析認(rèn)為，2020年將有超過500億臺機(jī)器和設(shè)備進(jìn)行互聯(lián)，超過2000億個聯(lián)網(wǎng)傳感器產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。聯(lián)網(wǎng)汽車每天將產(chǎn)生4TB數(shù)據(jù)，一個聯(lián)網(wǎng)工廠每天將創(chuàng)造超過1PB數(shù)據(jù)。傳輸這些海量數(shù)據(jù)得依靠高速寬帶的通信技術(shù)。

根據(jù)規(guī)劃，5G服務(wù)將在2020年推出，但是國內(nèi)外多家運營商將加快推出5G業(yè)務(wù)技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)方面，已經(jīng)出現(xiàn)比較成熟的商業(yè)模式，包括智能抄表、智能穿戴以及環(huán)境監(jiān)控等。寬帶固網(wǎng)方面，全光網(wǎng)已經(jīng)成為標(biāo)配，寬帶戰(zhàn)略已成各國基本策略，寬帶市場主流數(shù)量級是“千兆”。

5G技術(shù)的推出將使機(jī)器人、自動駕駛汽車、可穿戴設(shè)備、無人駕駛飛機(jī)和其它對網(wǎng)絡(luò)延遲敏感的系統(tǒng)，比如VR/AR等成為一個微數(shù)據(jù)中心。

10、智慧芯片

如果數(shù)據(jù)是AI的燃料，那么算力就是引擎了。目前，GPU由于海量數(shù)據(jù)并行計算優(yōu)勢，只需要進(jìn)行高速運算而不需要邏輯判斷，在人工智能芯片領(lǐng)域具有統(tǒng)治地位。另一個是以FPGA為代表的半定制化芯片，利用FPGA動態(tài)處理數(shù)據(jù)的能力，數(shù)據(jù)中心可以把單位功耗下的數(shù)據(jù)處理能力提高。FPGA主要應(yīng)用于通信、軍隊、工業(yè)、自動駕駛等領(lǐng)域，其中自動駕駛與數(shù)據(jù)中心將是未來增長的核心。除了目前主流的這兩種芯片架構(gòu)之外，業(yè)內(nèi)也在積極研發(fā)面向人工智能應(yīng)用的ASIC全定制化芯片，包括谷歌的TPU、我國中科院的寒武紀(jì)，這類的針對特定算法以及特定框架的全定制AI芯片，除了不能擴(kuò)展以外，在功耗、可靠性、體積方面都有優(yōu)勢，尤其在高性能、低功耗的移動端。