行自動判讀分類及分析，包括目標檢測、目標分割提取、目標識別、目標跟蹤，以及對監視場景中目標行為的理解與描述，得出對圖像內容含義的理解以及對客觀場景的解釋，進而做全面性規劃及智慧決策。
智慧化應用已無所不在，在交通、工廠、零售、醫療等領域更是矚目焦點，未來的世界，機器的運轉必然因AI人工智慧發展，更倚重GPU/CPU/NPU等經高速處理及運算晶片的運用。在這個AI人工智慧逐步改寫商業模式的氛圍裡，安防企業應當考慮如何將AI人工智慧晶片與安防產品、技術結合，讓整個安防行業步入更智慧化的時代，這才是企業的一小步，安防的一大步。
產業發展預測，未來4到5年內，安防將進入一個人工智慧高速發展的時代！ 2018年以機器視覺與深度學習為基礎的AI人工智慧階段已成形，而到2020年安全科技更將全面進入數位智慧化。經過數位智慧階段後，安防行業的AI人工智慧晶片元件將會全面的和各種行業設備及IT的大數據平台進行完善的軟硬體對接，安防也會藉此進入全AI智慧化時代。
AI人工智慧無疑是安防產業未來發展的關鍵，核心元件的選用決定了產品的開發與應用，因此Secutech2018台北國際安全科技應用博覽會期間同步舉辦「CompoSec全球物聯安控電子技術論壇」，討論智慧影像晶片技術、智慧應用的各種晶片技術探討，並邀請全球重要晶片供應商，展現最新且多元的智慧應用方案。並擴大規劃「智慧影像軟體創新應用館」，提供全球致力發展創新技術的及走向行業應用的軟硬體廠商最佳媒合平台。 |
