中國擁有世界獨一無二的市場規(guī)模，任何新興技術(shù)面對如此巨大的市場規(guī)模都將產(chǎn)生新的質(zhì)變。人工智能技術(shù)在基礎(chǔ)層面的研究，需要依靠海量數(shù)據(jù)以及最終的應(yīng)用市場來實現(xiàn)變現(xiàn)。

　　隨著大數(shù)據(jù)挖掘、人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷成熟，國內(nèi)在語音識別、圖像識別領(lǐng)域正在迎來良好的市場機遇，應(yīng)用層中應(yīng)用場景開始實現(xiàn)多元化延伸，公共安全領(lǐng)域智能安防、健康領(lǐng)域智慧醫(yī)療以及出行領(lǐng)域智慧交通、自動駕駛等行業(yè)快速崛起，垂直行業(yè)應(yīng)用的不斷深入正激發(fā)AI快速發(fā)展，同時催生著海量的定制化需求。這些要素是美國市場所不具備的，也正是中國人工智能發(fā)展優(yōu)勢所在。

　　以國內(nèi)智能安防為例，近些年的快速發(fā)展使其在全球安防領(lǐng)域始終保持著領(lǐng)先地位。當前，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)正在加速融入安防領(lǐng)域，尤其是人臉識別技術(shù)是目前應(yīng)用較為廣泛的，在智慧安防中運用人臉識別技術(shù)在布控排查、犯罪嫌疑人識別、人像鑒定以及重點場所門禁等領(lǐng)域獲得了良好的應(yīng)用效果。

　　從技術(shù)上來看，實現(xiàn)落地的主要集中在以下幾個方面：

　　通過深度學(xué)習(xí)等人工智能前沿技術(shù)，實現(xiàn)對視頻中目標檢測、目標跟蹤、目標分類、目標檢索和行為分析。目標分類在目標檢測與跟蹤之后，捕獲到合適目標，可以對它的屬性進行分析。

　　以監(jiān)控場景的人體為例，識別行人的生理屬性。通過分析行人身體結(jié)構(gòu)，準確識別視頻中人物的性別、年齡、姿態(tài)等多種生理特征。

　　識別行人與車輛，基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測算法能夠在各類遮擋的情況下精確找出行人位置，并能夠進一步分析行人姿態(tài)和動作，可應(yīng)用于交通監(jiān)控、輔助駕駛、無人駕駛等。可以在行車場景、交通監(jiān)控場景、卡口場景中檢測多種不同角度的車輛，并同時給出車牌號碼、汽車品牌、型號、顏色等物理特征。

　　另外，實現(xiàn)人群分析。在高密度公共場所，例如地鐵，廣場，估計人群數(shù)量和密度，同時檢測人群過密、異常聚集、滯留、逆行、混亂等多種異常現(xiàn)象。

　　無論是傳統(tǒng)的安防企業(yè)諸如海康威視、大華股份，還是人工智能初創(chuàng)企業(yè)商湯、曠視、智慧眼等都在加大AI+安防領(lǐng)域的投入，并通過不斷推出結(jié)合實戰(zhàn)應(yīng)用的新產(chǎn)品，實現(xiàn)在智慧城市中的落地應(yīng)用。

　　另外，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能新技術(shù)的落地，激發(fā)了潛在的安全需求，促進安防新技術(shù)、新產(chǎn)品的開發(fā)，實現(xiàn)新的應(yīng)用模式和市場，大量的人工智能算法企業(yè)進入安防領(lǐng)域，與傳統(tǒng)安防企業(yè)爭奪AI時代下安防這塊蛋糕。

　　以上提到的人工智能在具體行業(yè)、細分領(lǐng)域的落地應(yīng)用，美國人工智能企業(yè)由于受到隱私、法律等多種因素限制，在應(yīng)用、大數(shù)據(jù)采集等方面無法實現(xiàn)真正落地應(yīng)用。