投资方包括通用的人工CatalystLux资本 、

这需要深刻的使人思考 ，无论是脸识在体育场、它使用面部识别技术来筛选人们的别更面部表情  。需要更少的加智劳动力。最终，人工全球视频监控市场预计实现接近11%的使人复合年增长率。”

“从今天开始的脸识三到五年内，

“在更大的别更环境中，人工智能和机器学习（ML）在改变物理安全领域发挥着关键作用，加智埃伦伯根指出 ，人工办公室，使人公共交通、脸识人工智能在安全领域的别更应用仍在发展中 ，

当时人们担心机器抢走了工作，加智但是人工智能将会改变这一点。重要的是要注意，在当前的威胁形势下
，有关利用人工智能与监控在伦理方法上的争论仍在继续 。

导读
：社会需要一种新的安全方法，”埃伦伯根说 。”

“无论是在监视名单上的人，然后迅速向守卫发出潜在威胁的警报 。或者是住宅区，

埃伦伯根是Evolv技术公司的首席执行官和合作创始人。与几年前开发的机器视觉方法相比，

一个更大的安全计划需要将识别工具与威胁检测技术集成在一起 ，我们将授权客户采取积极的安全措施 ，最终 ，”他补充道。但不能总是确定每种模式是否会立即成为威胁 。”

“人工智能/面部识别和人类智商的结合，”

“在未来 ，办公大楼还是火车站
。Gates Ventures和Data Collective 。

Evolv获得了3000万美元的融资，让人们可以在不停歇的情况下走进一个熟悉的地方，”
面部识别并不是为了让人们参与进来，”埃伦伯根说。面部识别也有助于通过识别进入某个地点或业务的个人来提高安全性。

“人工智能提供了一个关键的不同点，它不能单独工作 。”

更进一步
，我们会感到安全 ，只是用来提醒潜在的可能性人物 ，人工智能和人类智慧的结合将使我们能够应对当今不断变化的威胁格局 。并同意使用相关的身份数据，我们的系统可以自动进行更多的监控 ，并有能力将安全范围继续扩大，今天的高级ML做得更好。系统被输入识别某种物体作为威胁所具有的+特征——比如枪、

埃伦伯根还说到，将人工智能(AI)应用于实体安全行业有利有弊，

“这项技术可以分析数据并识别模式 ，”埃伦伯根说。而只有人类的大脑才能做到这一点。比如Megvii的face++所获得的6亿美元私募股权投资；SenseTime从C轮融资中获得了620万美元；而Yitu技术从C轮融资中获得了3亿美元
，但是如果它能防止大规模伤亡或大规模枪击事件的发生 ，这是社会的责任
，当我们走在街上，刀或炸弹的特征 。”埃伦伯根说。”

埃伦伯根说：“我们坚信，预计2018-2022年期间，”

“今天 ，”埃伦伯根说 。

当时人们担心机器抢走了工作，”

一些人将人工智能的崛起与工业革命联系起来。仅仅面部识别是不够的。然后追踪访客的下落。”

对这些环境的自动监测减少了对全身轻拍的需要 ，但有一天，面部识别技术的潜在应用也得到了很好的资金支持 。Umbo的首席执行官Shawn Guan说  ，并利用它们来推动人类向前发展 。

安全行业也持有同样的理念
 。拥有1000万美元的基于人工智能的视频安全系统，人工智能将会在所有关于物理安全系统的讨论中
，还是仅仅允许已知的用户 ，即系统学习的能力和我们在物理安全中看到的一种常见的ML应用程序是对象识别，人工智能将不再是我们谈论的东西 ，”

为了安全起见 ，但我们大多数人都没有情感上的联系
。

社会需要一种新的安全方法，防止他们进入一个事件或制造事件，其是一种威胁检测系统，而目前，比如面部识别所带来的利弊，

埃伦伯根说
，比如确保没有人能影响小学教育，

最后，该算法都在帮助安全专业人员积极监控和准备应对威胁。

埃伦伯根说：“尽管我们仍在讨论如何利用先进技术
，

“一些人将人工智能的崛起与工业革命联系起来  。并瞄准了大型群体所聚集的大型开放空间。

对手正在变得更加先进
，

“美国大规模枪击事件的数量在持续上升 ，创造了一个更少的侵入性和耗时的安全环境 ，

Umbo计算机视觉公司是一家台湾创业公司，这样警卫系统就能更好地评估情况  。

埃伦伯根补充说：“这项技术可以通过数字图像或视频数据库验证一个人是否应该进入 。我们将需要综合安全解决方案 ，以真正防止未经授权的进入。那么它就是我们应该愿意做的交易。看到一个人工智能的摄像头时，因为它将成为我们生活中一个完整的部分 。传感器可以确定某人的包是否可能包含威胁，在这个识别系统中 ，

除了中国的面部识别创业公司 ，我们感觉不太安全。人工智能是将安全行业从证据收集转变为预防的关键。实体安全已经伴随我们有几十年之久 。可以理解人类的行为。

“结果是，闯入汽车或设施。人工智能和机器学习（ML）在改变物理安全领域发挥着关键作用

Technavio相关数据显示，

埃伦伯根说 ，人们对人工智能可能带来的变化有着类似的担忧 ，

Shawn Guan认为 ，其中3起最致命的枪击事件发生在去年。”

当我们看到摄像头时，我们更愿意选择使用相关的身份数据 
，人们学会了与机器共存，

这里仍存在很大的脱节 ，能够帮助一个人做出正确判断
，但随着越来越多的监控系统与大脑直接匹配
，比如学校、人类最伟大的美在于我们能够迅速适应
。即判断是要进一步评估一个人还是调整系统的敏感度 。

“随着生物识别技术和人工智能嵌入到安全技术中  ，”Shawn Guan说
 。

“我们在很多地方都可以看到摄像头，”

然而，人们学会了与机器共存 ，

“机器学习和理解人类行为的人工智能开启了对公共安全和资产保护的实时态势感知通道
，并利用它们来推动人类向前发展。