為什么AI前端化是行業(yè)主流，主要是能解決以下弊端：

其一，馬太效應(yīng)越發(fā)明顯，強(qiáng)者愈強(qiáng)、弱者愈弱。

對于過分依賴純制造、欠研發(fā)的生產(chǎn)型企業(yè)將愈加困難，在微利博弈中，他們很難占據(jù)過多的市場份額與持續(xù)發(fā)展。

與此同時，部分企業(yè)在無核心技術(shù)情況下，花錢買平臺或者貼牌一個產(chǎn)品容易形成盲目跟風(fēng)的現(xiàn)象。

在魚龍混雜現(xiàn)狀之下，日趨于理性的市場用戶會在最短時間內(nèi)做出反饋和篩選，形成馬太效應(yīng)，有實(shí)力就越強(qiáng)，反之亦然。畢竟安防是技術(shù)至上的行業(yè)，誰有了最為高端前沿的技術(shù)，誰就能弄潮這個時代。

其二，面對復(fù)雜場景，東莞弱電機(jī)房表示傳統(tǒng)監(jiān)控?cái)z像機(jī)束手無策。

特別是流密集區(qū)域和一些大型會議、活動舉辦時期，人口大量流動，傳統(tǒng)監(jiān)控?cái)z像機(jī)無法保障需要被監(jiān)控對象的捕捉準(zhǔn)確性。

其三，主動防范和事中干預(yù)能力弱。

對于公安和交通部門，他們最希望通過監(jiān)控?cái)z像機(jī)滿足快速發(fā)現(xiàn)目標(biāo)、定位目標(biāo)、跟蹤目標(biāo)的核心訴求；同時目前的傳統(tǒng)監(jiān)控?cái)z像機(jī)

功能性多偏向于事后響應(yīng)，缺少事前主動出擊、主動預(yù)防甚至事中干預(yù)的能力。

其四，傳統(tǒng)監(jiān)控?cái)z像機(jī)日趨飽和且技術(shù)更新滯后，其構(gòu)建的傳統(tǒng)監(jiān)控解決方案難以勝任當(dāng)下用戶安全性和個性化業(yè)務(wù)需求。

比如：單點(diǎn)智能算力弱，全網(wǎng)檢索效率低，系統(tǒng)硬件雜而多，難以運(yùn)維管理。

眾所周知，警務(wù)處理仍是以事后取證為主，而多數(shù)公安系統(tǒng)運(yùn)維以及資源使用方面還是偏低，視頻故障丟失、視頻不清晰或者是視頻數(shù)量過多為辦案人員偵查帶來巨大障礙。

顯然隨著海量視頻數(shù)據(jù)的堆疊和系統(tǒng)逐步拓充，單純依靠傳統(tǒng)監(jiān)控手段和人工識別已經(jīng)無法完成快速檢索工作。

又比如：封閉式系統(tǒng)數(shù)據(jù)割據(jù)，難以共享。

數(shù)據(jù)孤島是整個智慧城市建設(shè)中都避不開的議題。傳統(tǒng)的監(jiān)控體系中，各管轄區(qū)域、各平臺系統(tǒng)之間信息不共享，同時硬件匹配還是平臺架構(gòu)之間都有難以填平的溝壑。