在安全行业的发展中，人工智能将发挥重要作用。工业应用离不开人工智能，人工智能也离不开工业应用。如果人工智能要落地，它必须深入到这个行业。

　　智慧城市的信息感知目标是全面、全面和实用的。一方面，通过边缘节点计算和云计算，将非智能设备和系统转化为具有强大人工智能的设备和系统，从而机器可以取代人力。以王龙机器人的爬梯为例，它应该以“人工智能”服务于机器人的发展趋势，采用先进的物联网和云计算技术取代传统的爬梯控制系统，通过WiFi等手段实现对接，实现机器人的智能通行。

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　　另一方面，人工智能平台不仅需要感知，还需要数据分析和挖掘，因为城市管理的问题非常复杂，数据的规模以及可能的价值和影响是无法估量的。以门禁系统为例，先进的人脸识别技术，结合成熟的身份证和指纹识别技术，创新性地引入了一种安全实用的人脸识别门禁系统，不仅解决了传统门禁系统数据的数量级处理，而且提供了更高的效率。

　　基于人工智能的大数据平台，通过面向人工智能的大数据管理技术将海量多源异构数据管理成行业知识，然后基于知识地图数据库完成行业知识地图存储。隐藏在人类行为背后的工业知识可以通过机器学习、符号推理和其他技术来积极分析和挖掘。

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　　在当前的人工智能行业场景中，知识地图是一个技术难度很大的技术领域。以公安现场为例，最困难的事情是在案件发生后如何找到线索。为了找到案件中涉及的所有元素和一系列人之间的关系，首先要概念化和象征系统中的基本数据，根据人、事、地、物和组织的五个元素对它们进行分类，并通过知识地图进行逻辑推理和智能研究和判断。

　　从感知智能到认知智能，人工智能将通过关键技术的不断突破来促进行业的跨越式发展。

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