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　　2017的上半年，最值得矚目的事，莫過于是柯潔將與AlphaGo大戰三番棋的第一局。所謂的內行看門道，外行看熱鬧，大多數的人，大概只是看一場人工智能怎么秀翻全場。但，作為行業人士來看，曾經AlphaGo與李世石的大戰引起了所謂人工智能的轟動，之后更是升級為master，連勝60場戰績至今無人能破，給世界留下了人工智能所到之處“寸草不生”的感覺。

　　隨著科技的日新月異，人工智能也越來越受到人們的重視。要實現AI并將其應用到現代生活的各個領域，需要廣泛而高度的技術研究。在AI中，知識工程是為了使機器能夠像人類一樣行為、思考與反應，在計算機科學領域已取得重大進展。

　　人工智能作為人類大腦智力理的延伸，應用領域應該是沒有界限的，隨著理論和技術日益成熟，人工智能可以勝任未來各種各樣的復雜工作，城市管理和建設同樣少不了它。

　　人工智能包含了：計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人和語音識別是人工智能的五大核心技術，它們均會成為獨立的子產業。

　　1、計算機視覺：計算機視覺技術運用由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。

　　2、機器學習：機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可以做預測，處理的數據越多，預測也會越準確。

　　3、自然語言處理：對自然語言文本的處理是指計算機擁有的與人類類似的對文本進行處理的能力。例如自動識別文檔中被提及的人物、地點等，或將合同中的條款提取出來制作成表。

　　4、機器人技術：近年來，隨著算法等核心技術提升，機器人取得重要突破。例如無人機、家務機器人、醫療機器人等。

　　5、生物識別技術：生物識別可融合計算機、光學、聲學、生物傳感器、生物統計學，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、虹膜、靜脈、聲音、步態等進行個人身份鑒定，最初運用于司法鑒定。
　　而作為安防行業從業者，當然首先想到的就是人工智能安防技術的深度結合，安防系統產生的大量音視頻數據都是無法快速查找、無法統計運算的非結構化的數據，這些數據要想轉變成結構化的數據，需要的就是智能化的處理。可以說圖像智能分析是安防行業對人工智能最迫切的需求，智能分析視頻和圖像，探測異常信息，進行風險預測，以最高效、最直接的方法提升攝像頭的性能，讓它變得更智能。
　　未來隨著科技的發展，生物識別技術已經成為個人身份識別或認證技術的重要方式，人臉識別作為生物特征識別的重要分支，它的無侵害性和對用戶以最自然、最直觀的識別方式更容易被接受，然而，已有的一些機器學習算法大都使用淺層結構，而淺層結構的網絡很難表示復雜函數。

　　同時，以往提出的多層感知機器雖可以表示復雜的函數關系但又由于沒有很好的學習算法。近幾年深度學習技術被業界廣泛認可，并在各個相關領域都取得了突飛猛進的進展，特別是深度學習技術在人臉識別領域的應用，在今年的安博會上，各廠家也紛紛推出人臉識別技術。隨著市場需求的不斷變化，不同的應用場合，人臉識別技術也根據需要開發出各種各樣的產品來滿足用戶的需求。