智慧城市是在城市信息化发展到相应基础之上，为了破解城市各业务领域信息化深化发展带来的数据孤岛、业务壁垒、局部智能等一系列发展阻碍而提出的。建设智慧城市的一个关键目标，便是要在城市数字化前提下，实现数据的整合与共享，从而实现以大数据为基础的深度学习、跨界整合、全局智能。
安防是城市的刚性需求，没有智慧安防智慧城市将无从说起。城市公共安防涉及到城市治安管理、城市管理、交通管理、安全生产监管、应急指挥等诸多行业和部门，对数据的多源采集、充分共享、深度发掘、创新应用要求非常高。在智慧城市诸多的专项领域里，智慧安防是最能体现立体感知、数据融合、业务系统、开放创新等智慧城市建设特征的专项领域。
在智慧城市中，城市公共安防在各行业领域广泛运用，并融入全社会乃至普通百姓的多方需求。此外，促进安防系统从传统的被动防御升级成为主动判断和预警的智能防御，是安防行业长久以来的迫切需求。安防信息隐藏在城市运行的各类指标背后，其数据的采集不能只依赖于政府机构，要基于“共建共治共享”理念，促进社区、学校、医院、企业、酒店、工地等企事业单位等一同承担起数据采集责任。
现如今，智慧安防已经进入大数据和人工智能时代。以机器视觉、深度学习技术为基础的人工智能已经广泛运用于治安管控、交通管理、刑侦破案等业务场景中，在不需要人为干预的环境下，计算机可以对监控摄像头拍摄的内容进行自动分析，包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标标注、目标跟踪等；可以对监测场景中的目标行为进行理解并描述，得出符合实际意义的解释，如车辆逆行、开车打、人群集聚、包裹遗留等，极大的提升了视频监控数据的价值和使用效率。
安防数据像血液一般渗透于城市的治安、交通、社区、教育、生产等各个领域。处理海量多源异构数据是智慧安防必须要面临的问题。伴随着AI、大数据等技术在安防领域应用的不断深入。智慧安防未来发展趋势具体表现在三个方面：
智慧城市未来安防智慧化发展趋势“云+端”全智能感知AI与前端感知设备的融合，通过赋予前端边缘计算能力，可以将人像识别、车辆识别、行为识别等部分智能化分析功能前置，实现“云+端”的AI安防整体构架，既满足城市安防对多元细分场景的智能化应用要求，又通过计算和数据的边缘化，降低了数据传输对网络的压力和对数据中心的依赖，更好的提高了全网智能化效率。
人机协同智能化作战人机协同智能协同在需具备依托于人类状态模型的机器认知能力，依托于知识图谱的人机知识共享能力和依托于智能推理的多人多机全局性规划能力。在智慧安防领域，人机系统可在远程应急指挥、事故现场联合救援、人类不可及地区的作业等场景下发挥作用，实现人机组织主动认知，互相协同。如在危急环境下，市民可以通过手势给视频监控系统发送求助信号。
依托于全局性的认知智能安防大数据集合了多个部门、多个系统在不同时间点的数据，数据价值密度很低，全局性数据分析能力不足严重阻碍了安防数据的运用。未来，让机器学习实时处理人所不能理解的超大规模全量多源数据，从海量数据中洞察人所没有察觉的复杂隐藏规律，最终可以从全局性视角制定超越人类局部次优决策的策略，是智慧安防发展的重点方向。
在以人工智能为代表的信息技术引领的新一轮科技革命和智慧城市建设浪潮中，智慧安防毫无疑问是智慧城市建设中新技术与业务结合性好、需求迫切、落地性强的一个领域。
在大数据、移动互联网、传感网、深度学习等新理论新技术的驱动下，人工智能正加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特质。人工智能在立体感知和预判、深度学习、全局性策略制定等领域有着人类无法比拟的优势。AI+安防的深度融合将很大程度上促进安防行业发展，推动安防回归安全防范的本质，同时也会更进一步提升智慧城市的精细化治理水平，促进相关产业的发展和升级。
