近年來，在智慧轉型的浪潮下，行業競爭日趨白熱化的演變下，大波安防企業紛紛以時不我待之勢，驅動“算法、數據、算力”三駕馬車，加速擁抱人工智能，以求變革求新、提高效益。在安防企業密集發力之下，安防智能化進程加速跨越，實現了歷史性、整體性重大變化，創新成品競相涌現，科技實力正處于從量的積累向質的飛躍，點的突破向系統能力提升的重要時期。

在這樣的背景下，越來越多的行業人士開始強調算法、數據、算力齊驅并進。眾所周知，算法、數據、算力，是推動安防AI發展的三大支柱。其中，算法是前提，數據是原動力，算力是基礎。

數據是人工智能發展的基礎。海量的數據才能為安防人工智能馬達提供充足的燃料。近兩年，越來越多的安防企業開始強調數據意識，通過大數據平臺應用等手段深挖數據資源，提取數據價值，讓無用數據變成有效信息。算力就是處理這些數據的手段，它是人工智能發展的原動力，是驅動安防設備識別效率和精準度的核心因素。大量高性能硬件組成的計算能力，才能滿足人工智能的需求。算法則是針對不同行業建立了對應的模型，是人工智能發展的前提。沒有算法，發展無從談起。算法的更新，才能為安防AI應用奠定商業化基礎。2017年大熱的深度學習就是算法的一種。可以預見的是，基于人工智能算法的生物識別等技術將會推動行業快速發展。算法、數據、算力，三者俱全，才算是人工智能，三者合一，企業才能完成從數據到價值的輸出。

在發展人工智能的時候，安防企業還需要注意數據、算法、算力三者的相互關系，把握好三者共性，構建三者融合渠道，推動三者相生相長。要將數據和算法結合，安防企業需要用統一采集團隊和專門的標注團隊。通過人工標注和眾包標注兩種方式，加速標定數據的速度，充分挖掘數據資源。要實現算法和算力的結合，需要通過邊緣計算和云計算技術，建立統一的部署框架，將算法部署在前端或云平臺上，避免算法的重復開發，提高算法效率。人工智能發展并不是簡單意義上的將99％識別率提升0．1或者0．2％準確率，而是如何將99％算法更好地用在實際產品上，真正在場景落地。

從近年來行業巨頭的謀篇布局中，可以看到一大批老牌安防企業在專注于視頻技術的基礎上，開始自主研發人工智能算法。未來安防企業將不僅僅是產品的提供商，還將是算法提供商，軟件平臺商，應用軟件開發商。此外，在數據、算法、算力三者融合過程，勢必會涉及到諸多復雜因素以及挑戰，因此在人工智能發展過程中，謀求協同配合，與上下游行業協作共贏的良好生態圈，也是必經之路。