智慧平安城市對信息感知的要求是全面、全量、實時。不僅需要通過前端計算和后端計算讓傳統設備和系統具有強大人工智能，讓機器替換人力，還需要針對大數據進行分析挖掘。由于社會治安管理的問題復雜度、數據數量級以及可能產生的價值和影響力無法想象，從海量的數據中提取出有價值的信息需要多學科多技術的研究。隨著視頻監控系統建設系統和應用的不斷深入，構建視頻圖像信息數據庫，將視頻圖像信息打造成為動態化、信息化條件下支撐各項公安工作的重要基礎資源，已經成為治安防范與社會治安防控體系建設的必然發展趨勢。
弱電工程公司將視頻轉化為數據的關鍵途徑是視頻解析，通過深度學習和模式識別等AI技術，從圖像中自動檢測目標、提取特征并對內容進行結構化描述，實現對活動目標和異常事件的實時分析和線索追蹤，從而啟動預案和精準處置，讓監控從事后被動回溯向事前主動防范轉變。建設能夠匹配公安各類應用場景的圖像大數據系統已經成為科技強警戰略的重要組成部分。
視頻的核心從大方面來說要解決三個需求：看得見、看得清、看得懂。看得見屬于最低需求，目前已經徹底解決。看得清這個需求在目前階段還有很大的發展空間，不管是天地的“超星光”、還是海康的“黑光”其核心解決的痛點在于“看得清”的問題。作為行業的重要發展方向，未來的安防行業將是高科技云集的行業，智能+安防的組合模式為行業發展最終步人智能化階段提供動力，其重點解決的是“看懂”的問題。隨著4K.H．265等技術的普及，視頻清晰度不斷提升，帶寬碼流不斷下降，人工智能將率先在安防領域實現點線面全緯度覆蓋。
其核心原因在于：
算法成熟：安防監控的場景較為集中，容易實現技術優化和突破，目前圖像識別的算法已經滿足安防監控的要求；
需求明顯：從政府到民間，安防正在向全時間全地域緯度擴展；
基礎穩固：政府一直大力投資安防監控領域，全國過半的攝像頭已經完成高清化改造，警務電子化和信息化已逐步完成，為人工智能部署提供了條件；從人工智能技術上來看，安防監控除了以圖像識別為基礎的人臉識別、車輛識別、行為特征識別等視頻結構化分析外，最重要的一點就是事前預防，從事后查證到事前預防才是安防的本質。
智能在事前預防的應用是安防最重要的發力點，這一點在市場也得到了強烈反響。比如天地偉業推出的警戒系列產品，在傳統安防更多關注于事中報警和事后取證的時代，安防公司集安防領域數年經驗，在實現了全天、全方位、全距離的高清視頻監控基礎上，著眼于“事先預警”，推出了“無預警不安防”的星光級警戒功能球機，開啟了主動防御的安防時代。
