鉴于深度学习对于模型训练的大量数据要求，当无到人AI技术的提升依赖于海量视频数据的自我训练，当无到人而这需要很长时期的积累和自我提炼，而且，由于安防应用场景的碎片化特征以及客户的定制化需求，AI产品化和工程化仍然是道阻且长。

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2018年，重前终归正轨AI时代下的安防圈看似格外喧器，重前终归正轨关于传统安防大厂PK新创四小龙、BAT华为下海、中美贸易摩擦、业绩下滑等话题被圈内外人士津津乐道，乐此不疲，俨然已经成为人们茶余饭后的谈资。而且前端设备人脸和周界、当无到人人脸和车辆、当无到人车辆和周界的集成已经实现，头部企业还可以实现一机多用，但是，各类算法的融合方面不足，而且，在对处于干扰中的车牌进行识别，识别率更是大失所望。

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