传统手工业中，工匠的工作程序还包括收集材料、制作、装配、操作者器械、自行寻找、放置等一系列繁复任务，装配一个简单产品也许还要将这些任务做到上百次。而在工业的大量生产中，通过使用标准部件和普遍分工，就能以低成本生产大量产品。
现代概念的量产由此开始蓬勃发展。AI的落地应用于也是如此。AI最后还是要从实验室走出社会生产生活，因此AI也必须从“传统工匠制作”南北大规模生产。
AI安防市场需求加剧价格却不较低用户AI安防维持着充沛的市场需求，以前末端AI摄像头为事例：2018年华东、华南等地区需求量在10％－20％左右，对于智能化产品的支出可以超过20％－30％；内陆地区市场需求也有长足进展。与此同时，前后末端软硬件皆不存在三至五年后更新换代市场需求，对AI安防的市场需求也将大幅增高。而安防AI智能化发展仍正处于低投放落地阶段，仍以视频监控为事例，据《安全性自动化》调查，AI视频监控系统成本高达近万元／路视频，即便需要很好地掌控成本，价格也会高于3000元／路。这种情况下，只有通过大规模生产，才未来将会符合市场需求、构建大规模落地。
碎片化制约智能安防落地安防行业是较早于应用于AI的行业之一，然而，AI安防依然过分倚赖应用于场景，限于于A场景的方案无法应用于B场景，必须新的搜集数据、调整算法。海康威视总裁胡扬忠曾回应，安防市场是一个十分碎片化的市场，这主要反映在用户、产品与应用于的集中。
AI可以符合行业客户更加多市场需求，更进一步关上市场空间，但安防行业仍是一个碎片化市场。AI一般化能力严重不足沦为制约智能安防落地的阻力，要想要同时符合客户碎片化市场需求并不具备较慢交付给能力，必须创建一个非常复杂的体系。AI安防落地必须升级大规模生产工具安防行业中，AI技术在某场景的落地程序还包括数据搜集、数据标示、算法设计、训练、构建、上线等，并非所有的企业都有实力重新组建成千上万人的科研团队，因此，要构建AI落地，就必须升级大规模生产工具。
海康威视、华为、腾讯优图等企业明确提出的解决问题路径是供给规模化的AI工具，以增加对科研人员的倚赖。以AI开放平台为事例，这一平台需要利用自动化工具修改AI算法研发过程，一个零算法基础的用户在一小时之内就可以已完成整个算法的训练以及部署。此外，“软件定义摄像机”也不利于解决问题AI摄像机在有所不同场景中的适应性问题。
比起于传统摄像机软硬件初始化和CPU能力所带给的局限，软件定义可以使用户按明确必须展开调整。当然，这只是安防企业对AI规模化落地的可行性探寻，未来还将有更加完备的方案。总而言之，AI安防落地，核心在于对AI＋安防的深刻理解，确实弄懂场景与痛点，做技术、产品、场景、工程、商业五位举，后期运营也是关键。
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