首先，安防的從業人員從來沒有像今天這樣深刻地感到AI可以用了。盡管羚羊云是平臺廠商，但一直對AI及AI專用處理器模塊(芯片或板卡)有興趣。因為過去沒有深度學習，張進曾從2004年到2012年從事了8年研發，做得幾乎絕望了。因為傳統技術無法實現人臉識別、車牌識別、行為分析和目標檢測等。今天由于深度學習，安防行業已經成為人工智能非常重要的落地點。

其次，今天安防行業從未像今天渴望把深度學習低成本、低功耗地運行下去的模塊。因為安防鏈條非常長，攝像機架設的高度、角度、光線、所處理的功能、工作環境等，不是僅靠CPU就可以解決的。因此安防行業非常希望針對不同場景、環境要有差異化的解決方案。

例如羚羊云想和深鑒科技公司合作小區/社區的解決方案。因為安防最大的機會來自“雪亮工程”——是國家9部委聯合發文的工程，實現16個字：全域覆蓋、全網共享、全時可用，全程可控。可理解為全中國的攝像機全部聯網。目前攝像機帶智能的很少，這對網絡技術條件提出了很高的要求，因此基于目前的網絡條件，不太可能所有視頻信號都到云端處理，可能一些智能放在前端，例如攝像機或小區機房里。例如小區，很多小區有保安室，智能化可對小區出入人員做人臉識別，是居民還是快遞員等，還可對車牌識別等。如果沒有低功耗的設備，實施起來不太可能。

所以今天面向不同場景推出的專用處理模塊是非常具有潛力的。例如深鑒科技推出的基于FPGA的方案及進一步的專用芯片方案(明年上半年推出)都是非常好的方案。

第三，安防已是AI巨大的落地點。安防從業人員感到很苦，因為前有華為海康，后有一波創業公司，夾在中間很難受。安防行業有華為(華為云)和阿里(城市大網)強勢進入，后面有很多創業公司，例如商湯、曠視、地平線等，傳統廠商夾在中間很尷尬。如何看待人工智能和安防?實際上，安防產業鏈遠遠還沒有到終曲，目前是一個半路騰飛的點。這時會出現非常明顯的現象：場景化。過去安防產業鏈按照品類區分，攝像機、軟件、應用等，今天可能很多場景會分工越來越細，有更多廠商和場景，例如做城市監控，諸如阿里做城市大網，不會去做小區;有的做電力;有的做樓宇等。在這些細分場景下，AI的功能方面，不太可能三五年內出現通用的AI，即一套人臉識別算法在任何場景都可適用。

曠視的首席科學家孫劍指出，深度學習還遠遠沒達到解決問題的時候。這時算法的研發是一條路。在這種場景下，不同處理模塊和產品的形態都是非常有機會的。所以目前我們無法去判斷未來安防行業可以做成什么樣，但今天可以看到很多AI算法的創業公司做AI加速器、AI專用的ASIC、AI的專用模塊，海康做AI的全產品解決方案等，大家都有一定的機會。