近年来，互联网的快速地发展加快了行业格局的进一步壮大和融合，人们的生活方式也随之发生了重大改变，尤其是在、大数据等新兴技术的驱动之下。而安防行业作为人工智能当前落地最为广泛的应用，也迎来了一场技术创新和经营销售的方式的深刻变革泛安防。
新兴技术的成熟发展、安防企业的AI业务拓展、AI企业向安防领域靠拢，在各方力量的一同推动下，基于AI的开始在泛安防市场中大展身手，安防相关智能设备也开始加快走向以物联网智能终端为核心应用的泛安防领域，一个全新的具有巨大发展的泛安防时代正在加速到来。
传统安防产业较为封闭，一般集中在公共安全领域以及金融、司法、智能交通等行业。尽管近年来传统安防企业也在拓展泛安防领域，但其应用规模占比不大，价值也不够明显。不过，随着AI应用不断深化，安防产业进入智能安防时代，在大数据、人工智能等技术的带动下，安防行业越来越细分化，其在楼宇、家居、新商业、学校、金融等细分泛安防市场的AI需求潜能逐渐显现。
且进入泛安防时代，最明显的标志就是人工智能技术领域范围逐步扩大、渗透度愈加深刻。
AI智能技术体系中，生物识别和物体识别作为智能安防的重要技术，特别是人脸识别技术，在泛安防领域的应用日益广泛。除了用于一般的出入口控制系统外，生物识别和物体识别技术也较多地应用于考勤、金融支付、电信、信息安全、社保、零售等众多并不属于公共安全的细致划分领域，同时AI技术在社区、家庭的应用也取得了一定实践，并且开始向规模化发展。
从产业需求层面来看，随着物联网技术的发展，传统被动简单的安防手段已经没办法满足多样化的应用需求，而新技术则赋予细分市场更多新的智能应用，如传统门禁增加了远程监控、生物识别、移动门禁等新功能；机尝海关、火车站等场所，利用人脸识别技术进行人脸布控，或者通过提供人脸验证为人们提供便捷通道；在智慧社区场景下，人脸等生物识别技术应用同样广泛，可提供刷脸门禁、周界防范、实有人口管理、陌生人报警等智能安防应用，同时为人们提供安全、便捷的生活环境。
另外，在新商业和家庭领域，中小企业安防及家庭安防与个人生命财产安全息息相关，通过智能门禁、AI监控摄像机、各类传感设备的铺设，能更高效保障生命和财产的安全。同时，随着国内中产阶段人群收入日益增加，对智能生活体验感的不断的提高，以及随只能家电、智能锁的日益普及化，未来一两年，AI智能设备应用在智能家庭领域有可能会有爆发性的增长。
由以上可见，随着安防企业一同推动及AI技术应用不断成熟，基于AI的智能安防技术在泛安防市场将大展拳脚，安防相关智能设备将加快走向以物联网智能终端为核心应用的泛安防领域，而这些智能产品的广泛应用无疑将大大推动市场的增长。能预见的是，楼宇、物流、学校、社区、工厂、新商业、家庭等非公共安全领域的细分行业市场将成为未来厂商争夺的方向。
值得一提的是，泛安防市场为安防公司能够带来广阔增量市场的同时，也带来了更多领域的公司竞争问题，如何发挥自身优势，立足于市场，是每家企业要认真考量的问题。
除了人工智能技术在安防行业的持续性渗透，进入泛安防时代，还有两个较为显著的标志：产业链细化以及产业融合加速进行。
随着人工智能技术的深入，传统安防行业迅速进入智能安防新时代，同时智能安防产业链不断延伸出更多细分环节，例如，AI芯片、基于深度学习的智能算法、数据融合、大数据分析等。与此同时，细分环节的企业角色被重新定义、竞合边界模糊化。
我们能清楚的看到，安防市场已从传统的公共安全管理需求主导过渡到丰富各个行业的场景智慧应用，医疗、教育、文旅、交通、公安。城管、社区、工地等更多场景中，安防技术也已无处不在。从整体市场趋势来看，2020年AIoT应用落地的数量将呈递增态势，而中高端的公安、交通等安全防范市场的上涨的速度或许有所放缓，但中小型企业园区类市场也将迎来新的发展机会。
同时也有更多公司加入安防行业中去，它们开始以融合、升级亦或是转型等方式更好地切入安防赛道。这也是泛安防时代，产业、技术融合加速的一大体现。
以消防行业为例，为适应现代楼宇安全、工厂安全、社区信息化的需求，传统意义上的消防联动控制系统与安防系统的独立建设已经被打破，安防与消防的结合发展的“安消一体化”慢慢的变成了当下非常显现的趋势和最为热门的建设领域。
以及新冠疫情的爆发，让技术融合成为不可忽视的重要线年新冠疫情攻坚战中，红外热成像技术与视频监控、人工智能、物联网、大数据等技术迅速融合在一起，融合产生的AI人脸识别测温仪、“人员体温+口罩佩戴+人员身份” AI防疫解决方案等等，被普遍的应用在疫情筛查一线中。同时，除了红外热成像技术+人脸识别的组合应用，一些其他的技术应用组合如视频监控的人员分析、跟踪应用、步态识别技术被紧急开发出来，为高密度人流量场所下的科技防疫带来了更多选择。
科达公司在接受a&s采访时曾表示，“随着人工智能的逐渐深入，泛安防时代已成为不可改变的事实。但随着泛安防时代的到来，人工智能落地安防行业的同时，不少问题也逐渐凸显出来。其一，在AI有关技术领域中，车辆、人像的识别、比对方面已具备规模化商用的基础，并且已经实现了一定规模的落地，但更多领域的落地还处于探索、实验阶段，限制了AI在泛安防时代更广为范围的普及；其二，当下AI与应用场景的结合的广度和深度还不够，需要更加多的探索和实践，需要一定的土壤；其三，AI在公共安全、智能交通上取得了不错的实战效果，但还有非常多行业还没取得较大的实战落地；其四，隐私安全问题随着AI的广泛应用慢慢的变重要。而关于这点，当前还有不少问题是需要解决，包括技术、法律、社会等每个方面。”
算法、数据要素外，也应该重视场景化的能力，这是人工智能落地安防行业的关键，如此才能把技术真正带到生活中去。
作为目标本身。这种差异的体现是，制造越来越强大的计算机、软件和机器人的目的是以人类用户为
的不断发展，警用安保巡逻机器人的研究如火如荼，应用逐步广泛，在协助民警执勤、
芯片也向来非常关注。近几年，谷歌、苹果、微软、Facebook、英特尔、高
的不断普及，许多深度学习算法涌现，从最初的卷积神经网络（CNN）到机器学习算法的
”为主题的垂直大会上迎来了“全方面爆发”。一位参会者说，当时全馆的AI热潮让人至今记忆犹新。为什么
广泛应用，以及5G网络推进，支撑百亿级海量物联网设备连接成为现实，从城市
的热度并未因为时间的流逝而有所降温。相反，在国家、企业和人们的推动下，