為什么AI前端化是行業主流，主要是能解決以下弊端：

其一，馬太效應越發明顯，強者愈強、弱者愈弱。

對于過分依賴純制造、欠研發的生產型企業將愈加困難，在微利博弈中，他們很難占據過多的市場份額與持續發展。

與此同時，部分企業在無核心技術情況下，花錢買平臺或者貼牌一個產品容易形成盲目跟風的現象。

在魚龍混雜現狀之下，日趨于理性的市場用戶會在最短時間內做出反饋和篩選，形成馬太效應，有實力就越強，反之亦然。畢竟安防是技術至上的行業，誰有了最為高端前沿的技術，誰就能弄潮這個時代。

其二，面對復雜場景，東莞弱電機房表示傳統監控攝像機束手無策。

特別是流密集區域和一些大型會議、活動舉辦時期，人口大量流動，傳統監控攝像機無法保障需要被監控對象的捕捉準確性。

其三，主動防范和事中干預能力弱。

對于公安和交通部門，他們最希望通過監控攝像機滿足快速發現目標、定位目標、跟蹤目標的核心訴求；同時目前的傳統監控攝像機

功能性多偏向于事后響應，缺少事前主動出擊、主動預防甚至事中干預的能力。

其四，傳統監控攝像機日趨飽和且技術更新滯后，其構建的傳統監控解決方案難以勝任當下用戶安全性和個性化業務需求。

比如：單點智能算力弱，全網檢索效率低，系統硬件雜而多，難以運維管理。

眾所周知，警務處理仍是以事后取證為主，而多數公安系統運維以及資源使用方面還是偏低，視頻故障丟失、視頻不清晰或者是視頻數量過多為辦案人員偵查帶來巨大障礙。

顯然隨著海量視頻數據的堆疊和系統逐步拓充，單純依靠傳統監控手段和人工識別已經無法完成快速檢索工作。

又比如：封閉式系統數據割據，難以共享。

數據孤島是整個智慧城市建設中都避不開的議題。傳統的監控體系中，各管轄區域、各平臺系統之間信息不共享，同時硬件匹配還是平臺架構之間都有難以填平的溝壑。