經過20多年的本土化發展，安防經歷了模擬、數字、網絡、高清4個時代，目前已經進入到"安防+AI"智能化階段。經過一輪又一輪的洗牌，在人工智能的助力下，安防領域已經成功從"看得見"、"看得清"過度到當下需求最大的"看得懂"。
其實人工智能很久之前便開始探索安防領域，但人們開始熟悉智能安防，是在安防行業開始探討人臉識別、視頻結構化等智能應用。到了2017年，人工智能在安防行業的應用呈現出百花齊放、百家爭鳴局勢，越來越多的企業在安防行業扎堆。就在傳統安防企業砥礪前行之時，廣闊的AI安防藍海市場吸引了眾多AI公司紛紛參與圍獵，其中不乏大家熟悉的BAT以及華為等知名企業。
前不久，阿里巴巴近又一次投資了新的安防企業，一時竟引得行業紛紛競猜阿里巴巴的安防佈局意圖。其實在此之前，阿里巴巴就已經推出了佈局智慧城市頂層應用的"城市大腦"，這是一套基於大數據應用的城市級管理平臺，也是阿里佈局安防的標誌。
人工智能的加速入局，讓"智慧安防"迎來了強勁動能，催動安防產業實現進一步的智能化，並在交通、公共安全等領域廣泛應用。
在安防生態中，堃乾智能等一眾安防企業所擅長的主要集中於各種軟硬件產品和解決方案，可以提供從端計算——邊緣計算——雲計算的三個覆蓋大安防各細分行業的所有產品和解決方案，其中就包括了AI、存儲、算力算法等基礎應用。
人工智能之於安防，一直存在；只是人臉識別技術起來後，才廣被大眾所熟知。其實，安防領域是人工智能技術應用最早、類型最全的一個行業，涵蓋車輛、行人、人臉、行為、動作、步態、物品、事件等的識別與應用，不過早期安防智能較集中於智能交通領域,對車輛的車牌識別、車輛品牌、顏色等車輛屬性涉及較多,近幾年才慢慢擴展到人體、人臉、動作、事件等各種智能方案。究其原因，主要有受兩方面因素制約。
先從算法維度分析，安防業經歷了從模擬——數字——高清——智能的轉變。早期安防首先需要解決的是圖像清晰化的命題，編解碼算法和圖像處理算法是業內廠商最優先發展的算法；隨著智能交通的興起，對車輛屬性的識別成為主流應用，傳統模式識別+淺層機器學習逐步在安防領域成為主流。隨著2012年AlexNet的驚豔表現，深度學習算法得到爆發性發展，安防智能真正進入到"深度"智能階段，並最先在人臉識別領域得到大規模應用。
再從硬件維度分析，早期沒有專門針對人工智能的算法芯片——算力，當行業進入到深度學習算法階段後，專注於遊戲業務的英偉達發現GPU在分佈式計算、大規模集群運算中有著非常大的優勢，由此找到了新的業務落腳點。
隨著算力的大幅提升，原先需要幾個月才能完成的深度訓練迭代，在分佈式GPU集群的加持下，只需要幾個小時便可完成。
目前來看，實現AI技術在安防領域的落地，誰最先駕馭人工智能的"三駕馬車"即精準算法、超強計算能力以及海量數據，誰就最具有先發優勢。堃乾智能以大數據為基礎、以算法為推動力、以智能硬件為依託，結合場景化應用提供整體解決方案，把握行業應用市場。
堃乾智能在安防行業紮根已久，深入瞭解用戶真實需求、產品生命週期、渠道體系、解決方案能力及工程體系等，積累了大量經驗，並在此基礎上推出了一系列GPU智能服務器以滿足安防用戶需求。
以公安行業為例，作為安防最核心的服務對象，堃乾智能AI服務器賦能公安業務，在視頻的特徵提取、內容理解方面有著技術上的優勢。利用自主研發的GPU服務器的強大的計算和智能分析能力，對嫌疑人的體貌特徵、行動軌跡進行分析，給出最佳線索建議，一旦鎖定了目標的軌跡就能大大縮減嫌疑人的追蹤時間，提升案件辦理的專業水準和準確度。
現階段，智慧城市、平安城市、雪亮工程以及大型活動中的安防複雜度越來越高，要求進行頂層設計、提供整體解決方案正成為主流的商業模式。堃乾智能將不斷地強化自身的系統整合和集成服務能力，站在行業細分的視角上，以客戶業務為核心，拓寬基礎產品，深度整合解決方案，真正實現AI的落地應用，為公共安全提供保障，加上一把讓人安心的"安全鎖"。
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