自人工智能技术应用到安防领域以来，安防行业就迎来了飞速发展，安防正在从以往的被动防御向主动防御发展，产品应用领域也从单一的公共安全向智能家居、智慧城市等更广的方向发展。当前安防行业的海量数据已经无法用人力进行分析，需要依靠人工智能技术进行智能分析与风险预测。不过，目前安防行业中人工智能技术的发展还不如想象中的深入，监控视频的能力限制导致其对人工智能的需求。
如何提升人工智能在安防行业的发展程度？
作为安防行业的核心，视频监控的图像清晰度无疑是关键。监控图像清晰度不仅能提升观看体验，更能提升视频智能分析业务的准确度。而随着人工智能的发展也对视频图像的质量有了更高要求。因此，视频监控画面的清晰度是决定人工智能能否在安防行业中发挥更多作用的关键因素。
近期，随着国家政策陆续出台，人们对超高清认知度不断提升，以4K/8K为代表的超高清视频产业进入快速发展期。超高清视频也将为智能安防行业带来新的发展契机。
超高清视频监控有利于AI安防行业进一步升级
容易看出，超高清视频能够在监控画面中呈现更多细节，可以为人工智能训练获取海量优质的应用场景数据。以车牌识别为例，单张4K超高清图像由于覆盖场景更多，囊括的车牌数量更多，为训练算法模型提供的的数据量也就更多，有利于进一步提高算法的准确度。
以此类推，若能实现大规模应用，超高清视频监控将带来更大的数据量，更好地满足深度学习对于模型训练的大量数据要求，不仅能提升智能分析技术的准确率、推动安防行业升级，也能进一步提升智慧交通、智慧城市的发展水平。
当然，监控摄像机清晰度提升也意味着将对给现有传输系统带来很大压力，不过，5G技术的出现有望改变目前安防监控系统传输速度慢、响应迟钝、查证效率低等问题，实现实现海量数据高速传输，辅助智能决策，大幅提升智能安防产品价值量，使安全防范更为智能与主动。
此外，要实现超高清监控，还需要一系列视音频编解码、图像处理、智能分析等技术支撑，这也从另一方面推动了整个监控行业技术的快速变革。
超高清视频监控落地亦有阻力
在安防人工智能技术的演进中，海量视频数据相当于养分，数据越多，应用场景越丰富，AI的学习、进化就越快。随着4K超高清应用领域更加广泛，以视频技术为核心的安防行业将拥有持续增长的海量数据资源。
不过，尽管高清和超高清摄像机解决了监控视频图像清晰度不足的问题，但大部分摄像机仍然难以满足需求，例如在理想照明条件下表现良好，但在高温、低温等恶劣环境下质量却会急剧下降，这成为信息收集环节的重要障碍。
