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智能安防家居的应用场景?

一、智能安防家居的应用场景? 智能安防家居应用场景包括: 1、家庭住宅 通过智能电子产品如红外摄像头,智能网关,指纹系统,智能网关,手机APP等产品组合成一套安全的智能系统

一、智能安防家居的应用场景?

智能安防家居应用场景包括:

1、家庭住宅

通过智能电子产品如红外摄像头,智能网关,指纹系统,智能网关,手机APP等产品组合成一套安全的智能系统,保护整个住宅的安全。

2、小区安全

在小区门口安装自动识别系统,对于非小区的人员就可以进红外识别,最大限度的阻止非法的人员进入,可以极大概率入室盗窃的发生。

也可以安装摄像头对整个小区公众区域进行监控,及时发现小区内部出现的一些问题,化解矛盾纠纷。

3、酒店宾馆

现在的酒店很多都用上了智能指纹开锁系统,智能家居酒店安防系统可以让人们的开锁更加安全,只需要在酒店前台输入自己的指纹就可以轻松入住,没有您的指纹任何人都不能进入房间,使得出门在外更加的安全。

4、其它领域

只要有安防需求的地方都可以用到智能安全系统,如公司,工厂,保密机构等。

二、人工智能应用场景?

1、智能手机

自苹果发布Siri后,智能手机作为语音技术的第一主战场,目前的应用已经成熟。

智能手机应用:

语音输入法、语音助手、语音搜索、给APP增加语音入口

2、智能家居

在家庭物联网大力发展的时代,多种智能硬件推动智能家居产品进入爆发期。

智能家居应用:

智能音箱、智能家电、儿童故事机、陪伴机器人等

三、生活中智慧安防应用场景有哪些?

智能安防家居应用场景包括:

1、家庭住宅

通过智能电子产品如红外摄像头,智能网关,指纹系统,智能网关,手机APP等产品组合成一套安全的智能系统,保护整个住宅的安全。

2、小区安全

在小区门口安装自动识别系统,对于非小区的人员就可以进红外识别,最大限度的阻止非法的人员进入,可以极大概率入室盗窃的发生。

也可以安装摄像头对整个小区公众区域进行监控,及时发现小区内部出现的一些问题,化解矛盾纠纷。

3、酒店宾馆

现在的酒店很多都用上了智能指纹开锁系统,智能家居酒店安防系统可以让人们的开锁更加安全,只需要在酒店前台输入自己的指纹就可以轻松入住,没有您的指纹任何人都不能进入房间,使得出门在外更加的安全。

4、其它领域

只要有安防需求的地方都可以用到智能安全系统,如公司,工厂,保密机构等。

四、如何看待人工智能在安防领域的应用?

目前,在 AI 浪潮的影响下, 安防产业在信息获取、决策控制等多方面均发生较大变化。未来随着 AI 的影响 持续深化,安防产业有望构建全新产业体系,具体来看:

1)在信息获取方面, 生成式 AI 能够通过智能图像分析、人车识别等技术,根据少量信息生成或是补 足相关部分,这在信息获取阶段提供了较大便利,能够实现缺失信息的还原以及 优化监控效率等;

2)在方案搭建方面,人工智能能够根据指示自动生成代码并实现完整功能,能够有效提升方案搭建的效率;

3)在决策控制方面,目前 AI 技 术具有自动化分析和处理大量语音、文本和图像数据的能力,并能够对信息进行 分类和分析。这一功能能使安防体系对于安全威胁和异常事件更加敏感,从而提 升安防系统的自主决策和控制能力。

4)在预知预警方面,人工智能能够凭借算 法建立预测模型,预测潜在事件,如交通拥堵、自然灾害等发生的时间、地点, 以便提前做出预防。在 AI 技术的持续影响下,安防产业从信息获取到决策控制有望实现全面升级,未来行业整体有望构建全新的生态体系。

AI+安防全景:

AI+安防帮助克服传统安防痛点:

AI+安防方向代表性公告及对应标的:

智能安防产业链全景图:

更多CHATGPT赋能AI安防产业研究报告,一查就有:

  1. 20230529-国海证券-国科微-300672-深度报告:行业复苏与产品迭代共振,视频解编码+存储主控龙头再起航.pdf
  2. 20221109-富途证券-人工智能行业研究框架:政策助推产业发展,落地场景创新拓展.pdf
  3. 20221122-国信证券-海康威视-002415-智能物联龙头,AIoT持续开拓.pdf
  4. 20230330-财通证券-智慧物联行业深度:大象起舞,数字经济+AI技术构建全新安防形态.pdf
  5. 智能安防开放架构与生态白皮书.pdf
  6. 传统需求放缓,AI 拓展产业边界.pdf
  7. 端边云协同的AI视觉产业研究报告.pdf
  8. 安防监控:摄像头互联网前景广阔.pdf
  9. 海康威视电力行业系统解决方案.pdf
  10. 20230330-财通证券-智慧物联行业深度:大象起舞,数字经济+AI 技术构建全新安防形态.pdf
  11. 20221220-中信建投-其他家电行业:智能视觉安防举目千里,萤石网络拥抱开放生态.pdf
  12. 20221111-长城证券-海康威视-002415-深度报告:从安防龙头到AI巨头,大象继续起舞.pdf
  13. 20220616-安信证券-电子元器件行业深度分析:产品智能化+需求多元化,安防行业稳中有进.pdf
  14. 中国AI+安防行业现状与趋势分析报告.pdf
  15. 安防产品在智能家居中应用实例.pdf
  16. 智能家居安防系统设计与实现.pdf
  17. 5G时代智能安防十大应用场景白皮书.pdf
  18. 华为智能安防ICAN智能指数评价体系白皮书.pdf
  19. 20200328-36氪研究院-2020年中国“AI+安防”行业发展研究报告:AI助力安防行业向智能化转型.pdf
  20. 人工智能安防监控2019年商业计划书.pdf
  21. 10-视频智能跟踪系统和雷达智慧安防指挥系统技术功能对比表-2.pdf
  22. 大华股份-002236-首次覆盖报告:安防行业领军者,人工智能生力军.pdf
  23. 安防智能化拐点,行业格局风云变幻.pdf
  24. 宇视科技《安防+AI 人工智能工程化白皮书》.pdf
  25. 华为智能安防ICAN智能指数评价体系白皮书 - CTI论坛.pdf
  26. 中国AI+安防行业发展研究报告 - 1C9U.pdf
  27. 【1C9U-BP:AI应用】智慧安防解决方案提供商 腾客商业计划书.pdf
  28. 【中国科学院】安防AI人工智能工程化白皮书.pdf
  29. IOT+AI,赋能智能安防.pdf
  30. 人工智能安全白皮书.pdf
  31. AI 赋能安防:从“夏威夷”到“哥斯达黎加”.pdf
  32. 新一代灰盒安全测试技术实践分享.pdf
  33. 信创云安全建设实践.pdf
  34. 亚太区隐私数据保护趋势探讨.pdf
  35. 一个文科生对大数据和数字经济的理解.pdf
  36. 医院网络安全管理模式的思考.pdf
  37. 移动通信商用密码应用及可传递信任链安全赋能体系.pdf
  38. 疫情之下网络安全防护建设思考.pdf
  39. 迎接智能时代新挑战 构筑AI安全新防线.pdf
  40. 优势互补促进产业协同.pdf
  41. 远程办公安全风险和标准化研究.pdf
  42. 远程办公正在进化到内生安全时代.pdf
  43. 云安全护航后疫情时代的组织变革与云桌面新形态.pdf
  44. 云原生下安全方法的重新构建 ———私有云原生安全的未来思考 .pdf
  45. 针对现实应用的文本对抗攻击研究.pdf
  46. 整车电子电器架构演变推 动车联网信息安全的发展.pdf
  47. 中通零信任安全架构的探索和实践.pdf
  48. 自主可控创新发展探讨.pdf
  49. “新基建”加速安全技术创新.pdf
  50. 《中国DevOps现状调查报告(2020年)》 解读.pdf
  51. 5G时代网络安全产业机会.pdf
  52. Data Governance in Digital Transformation.pdf
  53. DevSecOps标准解读.pdf
  54. DNS加密协议发展及部署现状.pdf
  55. HOW THREAT SHARING HONES YOUR COMPETITIVE EDGE.pdf
  56. LEAF:基于同态加密的高效密文检索技术.pdf
  57. NG-DLP 新一代数据泄露防护.pdf
  58. PKS体系架构.pdf
  59. Time And Risk Dimensions In Security.pdf
  60. Top Security and Risk Management Trends for 2020.pdf
  61. 阿里云DNS – 打造安全稳定的数字经济基础设施.pdf
  62. 安全的最后一公里:特权访问安全.pdf
  63. 不忘安全初心 筑牢安全保障.pdf
  64. 车联网时代的安全新挑战.pdf
  65. 从合作到生态 —— 多一维的连接.pdf
  66. 从理论模型到实践落地.pdf
  67. 从漏洞视角看敏捷安全 从漏洞视角看敏捷安全.pdf
  68. 促进数据生产要素发展 ,解构大数据安全框架.pdf
  69. 大型央企数字化转型实践.pdf
  70. 多维安全漏洞治理.pdf
  71. 高效的 PowerShell 脚本解混淆系统及对应的 检测方案设计.pdf
  72. 海量日志采集、解析实践.pdf
  73. 互联网根服务器系统.pdf
  74. 基于可信浏览器的信创应用生态.pdf
  75. 基于内生安全的信创安全体系.pdf
  76. 基于商用密码的内生安全 工控系统与应用实践.pdf
  77. 基于威胁情报的云安全检测技术.pdf
  78. 借新基建后浪新推力 造新经济发展新动能.pdf
  79. 金融机构开源软件安全治理思考与实践.pdf
  80. 利用虚拟现实技术 构建真实数字世界.pdf
  81. 零信任安全理念下的企业可信环境构建.pdf
  82. 零信任安全在精准云网场景 应用的实践与思考.pdf
  83. 零信任之路-零信任工程之规划、场景化构建与项目管理.pdf
  84. 面向电网企业的零信任 数据安全实践.pdf
  85. 面向新基建的 密码应用框架与创新.pdf
  86. 敏捷开发中的开源安全治理.pdf
  87. 内生安全 从安全框架开始.pdf
  88. 麒麟操作系统安全体系.pdf
  89. 企业级 DevSecOps 开源治理方案演进之路.pdf
  90. 汽车制造业信息安全形势与建设分享.pdf
  91. 强化安全创新 助力数字化转型.pdf
  92. 区块链域名数据分享开源项目.pdf
  93. 商用密码应用技术体系、标准 和典型方案.pdf
  94. 实战化安全运行视角下的 医卫行业安全风险.pdf
  95. 数据安全法规及标准建设.pdf
  96. 数字CEC:PKS-M架构实践.pdf
  97. 数字金融内生安全建设论坛.pdf
  98. 数字新基建时代的 云数一体化安全防护.pdf
  99. 特权访问的安全威胁与解决之道.pdf
  100. 网络空间治理体系 关键问题分析.pdf
  101. 威胁情报生态联盟介绍.pdf
  102. 威胁情报下资产测绘的 关键行业分析.pdf
  103. 威胁情报与主动防御.pdf
  104. 未来核心技术与网络空间安全.pdf
  105. 蔚来汽车车联网安全实践与思考.pdf
  106. 无惧前行-新数字经济场景下的特权访问管理.pdf
  107. 新基建 新要素 新安全.pdf
  108. 新基建-新经济-新安全.pdf
  109. 新基建与工业互联网安全.pdf
  110. 新基建中的关键领域安全剖析.pdf
  111. 共建智慧安防商业计划书.pdf
  112. 专注于行为识别技术的垂直场景智能安防解决方案提供 AI+安防商业计划书.pdf
  113. 可信人工智能领域技术领先者 AI安全商业计划书.pdf
  114. 20230712-东吴证券-电子行业深度报告:AI系列深度,AI+降本增效拓宽应用,硬件端落地场景丰富.pdf
  115. 20230520-兴业证券-AI+怎么+?43大细分行业全梳理.pdf
  116. http://1C9U.COM 不断更新中。。。

更多AI+产业研究报告,一查就有:

五、人工智能十大应用场景?

人工智能十大的应用场景:

1、农业

许多人工智能技术已被用于农业,如在无人机,喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用,农业和畜牧业的产量得到了很大的提高,许多人工成本和时间成本也大大降低。

2、通信

智能呼出系统、客户数据处理(订单管理系统)、通讯故障排除、病毒拦截(360等。),骚扰信息拦截等。

3、医疗

利用最先进的物联网信息技术,实现患者与医务工作人员、医疗服务机构与医疗设备的互动,逐步发展实现企业信息化。例如,健康监测智能可穿戴设备)、自动提示用药时间、禁忌症和剩余剂量的智能用药系统。

4、社会保障

安防监控(数据实时联网、公安系统实时调查分析数据)、电信诈骗数据锁定、罪犯抓捕、消防救援领域(消防、人员援助、特殊区域作业)等。

六、人工智能的下游应用场景包括?

人工智能主要应用领域

1、农业:农业中已经用到很多的AI技术,无人机喷撒农药,除草,农作物状态实时监控,物料采购,数据收集,灌溉,收获,销售等。通过应用人工智能设备终端等,大大提高了农牧业的产量,大大减少了许多人工成本和时间成本。

七、人工智能的主要应用场景有哪些?

1、个性化购物人工智能技术被用来创建推荐引擎,通过它你可以更好地与你的客户交流。这些推荐是根据用户的浏览历史、偏好和兴趣做出的。它有助于改善你与客户的关系,以及他们对你品牌的忠诚度。

2、导航基于MIT的研究,GPS技术可以为用户提供准确、及时、详尽的信息,提高安全性。该技术结合了卷积神经网络和图神经网络,通过自动检测道路障碍物后的车道数量和道路类型,使用户的生活更轻松。

3、机器人技术机器人技术是人工智能应用普遍使用的另一个领域。由人工智能驱动的机器人使用实时更新来感知路径上的障碍,并立即预先计划行程。

4、医疗保健人工智能在医疗保健领域有多种应用。人工智能应用在医疗保健领域被用于制造能够检测疾病和识别癌细胞的复杂机器。人工智能可以利用实验室和其他医疗数据帮助分析慢性疾病,以确保早期诊断。人工智能将历史数据和医学智能相结合,发现新药。

5、农业人工智能被用来识别土壤中的缺陷和营养不足。这是通过计算机视觉、机器人和机器学习应用程序完成的,人工智能可以分析杂草生长的地方。人工智能机器人可以帮助以比人类劳动者更高的数量和更快的速度收割庄稼。

6、汽车领域人工智能被用来制造自动驾驶汽车。人工智能可以与车辆的摄像头、雷达、云服务、GPS和控制信号一起使用来操作车辆。人工智能可以改善车内体验,并提供紧急刹车、盲点监测和驾驶员辅助转向等附加系统。

7、营销使用人工智能,营销人员可以借助行为分析、模式识别等来投放针对性强的个性化广告。它还有助于在合适的时间重新定位受众,以确保获得更好的结果并减少不信任。

人工智能可以以与品牌风格和声音相匹配的方式帮助内容营销。它可用于处理日常任务,如绩效、活动报告等。

由人工智能、自然语言处理、自然语言生成和自然语言理解支持的聊天机器人可以分析用户的语言并以人类的方式作出回应。

此外,人工智能可以根据用户的行为为用户提供实时个性化设置,并可用于编辑和优化营销活动以适应当地市场的需求。

现如今,人工智能正在通过其应用彻底改变行业,并帮助解决复杂的问题。人工智能无疑是具有颠覆性和革命性,拥有无限未来前景的技术。

八、人工智能如何在应用场景中落地?

回顾过去,历史上任何一次革命性创新技术的爆发,都带来了超乎想象的新商业与新经济模式。正如互联网的到来颠覆曾经的商业体系,当前5G、IoT、AI三大革命性新技术迎来汇合,一个全新的物联网商业体系正在酝酿中,当中蕴含的商机不言而喻。

AI被誉为这波物联网新商机中的“大脑”,赋予各下游产业思考力,增强设备的自主性,是物联网产业中非常重要的一环。

正因为其战略性、前瞻性的地位,AI要取得突破发展并非易事。总的来说,当前AI在技术方面已经有不少可以实现的功能,但AI技术要实现具体落地应用,一步一步要解决的问题也还不少。今天笔者就跟大家总结了下人工智能技术落地“三步走”。

第一步,要判断该项AI技术是否成熟,功能与落地场景需求是否匹配。

以云知声为例,前不久的7月云知声发布了多款在医疗领域成熟落地AI产品。

其中一款医疗语音交互解决方案是专门解决医生病历输入难题。

据美国医学会(AMA)的统计,医生职业生涯大约 35%-40% 的时间用于病历书写及相关文案工作上。工作重复,科研价值却不高,云知声医疗语音交互解决方案以深度学习、超级计算和大数据等AI 技术为基础,构建了智能医疗语言模型,形成了语音病历系统的核心大脑,采用语音就能顺利、高效完成病历输入。

在这个案例中,AI技术已经发展到可以高效识别医疗专用术语记录,与医生的需求是匹配的,最后解决方案得以在医院顺利落地。

第二步要提高用户使用体验。

用户体验由三部分组成:有用、易用与产品颜值。有用是用户体验的根基,易用与用户对产品的“操作体验”直接相关,颜值原本只属于锦上添花,随着年轻一代审美的崛起,在产品的用户体验评价体系也占据了重要位置。

提供让用户满意使用体验,是AI落地产品的生命力所在。

第三步是制定可实现盈利的商业模式。

自2018年以来,国内AI应用的代表——智能音箱出货量大涨,这里面的智能音箱有赚钱的也有只赚吆喝的。

主打控制类的天猫精灵和小米系列音箱销售量有两款已经突破千万,然而都曾坦言卖智能音箱并不挣钱。深究其中缘由是智能家居体系下的智能音箱在当前还仅仅是为增加用户基数,没有完善的服务支撑产品售价,不赚钱就成了自然。

同样是做智能音箱,以内容载体为定位的雅玛拉雅音箱却能从普遍几十元的智能音箱价格战中脱颖而出,以199元售价卖断货,以内容搭建的商业模式中实现盈利。

九、人工智能在2c场景上的应用?

2C:AI风控软件提升投资者风险预警能力

对于金融机构来说,风控是最重要的能力,而对于普通投资者和机构投资者来说,如何识别风险,则成为最为重要的问题之一——从当下的市场情况看,投资者想要解决这一问题面临着信息不及时、信息不准确、信息不全面等众多挑战。他们不像金融机构那样有多渠道的信息和技术手段,但他们同样需要全面、精准、快速的财经数据。

十、电信领域中,人工智能有哪些应用场景?

在电信领域中,人工智能(AI)有许多应用场景。以下是一些常见的应用场景:

客户服务和支持:通过自然语言处理和机器学习技术,电信公司可以开发智能客服系统,为客户提供快速、准确的问题解答和支持,包括语音助手、在线聊天机器人等。

智能推荐和个性化营销:利用大数据和机器学习算法,电信公司可以分析客户的使用习惯和偏好,向客户提供个性化的产品推荐和定制化的营销活动,提高用户体验和促进销售。

欺诈检测和风险管理:通过机器学习和数据分析,电信公司可以监测和分析用户行为模式,及时发现异常活动和欺诈行为,加强风险管理和保护客户利益。

智能网络优化和故障诊断:利用机器学习和数据分析技术,电信公司可以对网络进行实时监测和优化,提高网络性能和容量,同时通过智能故障诊断和预测,提升网络的稳定性和可靠性。

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