人工智能(Artificial Intelligence)最早在1956 年就提出了，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模拟、延伸和擴充人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。是對人的意識、思維的資訊過程的模拟。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生産出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識别、圖像識别、自然語言處理和專家系統等。
人工智能在計算機領域内，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人、經濟政治決策、控制系統、仿真系統中得到應用。著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而另一個美國麻省理工學院的教授溫斯頓認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去隻有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模拟人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。
人工智能是研究使計算機來模拟人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規劃等)的學科，主要包括計算機實作智能的原理，制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實作更高層次的應用。人工智能将涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其範圍已遠遠超出了計算機科學的範疇，人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智能是處于思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在标準邏輯、模糊數學等範圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們将互相促進而更快地發展。
計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人和語音識别是人工智能的五大核心技術，它們均會成為獨立的子産業。
1.計算機視覺：計算機視覺技術運用由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來将圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。
2.機器學習：機器學習是從資料中自動發現模式，模式一旦被發現便可以做預測，處理的資料越多，預測也會越準确。
3.自然語言處理：對自然語言文本的處理是指計算機擁有的與人類類似的對文本進行處理的能力。例如自動識别文檔中被提及的人物、地點等，或将合同中的條款提取出來制作成表。
4.機器人技術：近年來，随着算法等核心技術提升，機器人取得重要突破。例如無人機、家務機器人、醫療機器人等。
5.生物識别技術：生物識别可融合計算機、光學、聲學、生物傳感器、生物統計學，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、 虹膜、靜脈、 聲音、步态等進行個人身份鑒定，最初運用于司法鑒定。
随着科技的發展，生物識别技術已經成為個人身份識别或認證技術的重要方式，人臉識别作為生物特征識别的重要分支，它的無侵害性和對使用者以最自然、最直覺的識别方式更容易被接受，然而，已有的一些機器學習算法大都使用淺層結構，而淺層結構的網絡很難表示複雜函數。同時，以往提出的多層感覺機器雖可以表示複雜的函數關系但又由于沒有很好的學習算法。近幾年深度學習技術被業界廣泛認可，并在各個相關領域都取得了突飛猛進的進展，特别是深度學習技術在人臉識别領域的應用。
随着經濟環境、政治環境、社會環境的變化和日趨複雜，各行業對安防的需求不斷增加，同時對于安防技術的應用性、靈活性、人性化也提出了更高的要求，傳統安防技術的局限性日益凸顯。在這樣的大背景下，人工智能發展趨勢大緻有以下幾個方面：
1.前端智能：感覺型錄影機的推廣應該是一個大方向。如果視訊監控能夠通過機器視覺和智能分析，識别出監控畫面中的内容，并通過背景的雲計算和大資料分析，來做出思考和判斷，并在此基礎上采取行動，我們就能夠真正的讓視訊監控代替人類去觀察世界。而要做到這一點，我們必須擁有具備感覺能力的錄影機。因為，隻有前端錄影機具有感覺識别功能，我們才能進行智能分析的規模化部署和應用。将視訊轉為可利用的資料成為可能。可以說，感覺型錄影機是智能分析經濟性和規模化部署的基礎，也是智慧城市大資料應用的關鍵，如果我們要真正擁抱大資料時代，感覺型錄影機無疑才是視訊監控的基石。
2.深度學習：各種自學習和自适應算法的研究和應用。後續的智能分析産品應該是帶有強大的自學習和自适應功能的。能夠根據不同的複雜環境進行自動學習和過濾，能夠将視訊中的一些幹擾目标進行自動過濾。進而達到提高準确率，降低調試複雜度的目的。例如，科達獵鷹人員卡口分析系統內建采用了業内技術領先的人臉檢測算法、人臉跟蹤算法、人員跟蹤算法、人臉品質評分算法、人臉識别算法、人員屬性分析算法、人員目标搜尋算法。可以實作對城市各主要場所人員進出通道進行人臉抓拍、識别以及屬性特征資訊提取，建立全市海量人臉特征資料庫，并以公安實戰應用為核心，創新實戰技戰法。通過對接公安資訊資源資料庫，可對涉恐、涉穩、犯罪分子進行提前布控和實時預警，實時掌握動态；可對犯罪嫌疑人進行軌迹分析和追蹤，快速鎖定嫌疑人的活動軌迹；可對不明人員進行快速身份鑒别，為案件偵破提供關鍵線索。通過本系統的建設與應用，實作在大資料時代公安工作的跨越式發展，進一步提高工作效率、節約資源成本、縮短破案周期。
3.大資料挖掘：視訊資料深入挖掘應用迅速發展。随着視訊分析技術的快速發展，視訊資料量也非常大，如何讓視訊分析技術在大資料中發揮作用也成為人們關注的一個方向。利用各種不同的算法計算，将大量視訊資料中不同屬性的事物進行檢索、标注、識别等應用，以達到對大量資料中内容的快速查找檢索。大大降低人工成本，提高效率。甚至在有些方面讓一些人工無法完成的任務成為可能。如：人臉、人員大資料庫檢索，身份證庫重複人員查找，通過語義描述從視訊中查找穿某種衣服，某種顔色的車輛查找，車牌查找，以圖搜圖，視訊關聯等應用。針對平安城市建設中海量視訊目标排查工作量大，且海量視訊場景各異，快速找目标較困難等實際應用需求，科達推出了結構化分析系統，一款專門針對于海量圖檔和視訊二次分析的應用系統，适用于多場景、差異大的各種媒體源。支援對接入的多類型前端進行實時分析；支援對離線圖檔和視訊進行目标檢測、屬性分析、特征提取等二次分析；支援分布式部署及擴充。
在安防行業内，目前人工智能算法使用最多的還是在視訊圖像領域，因為傳統安防企業的産品都是與視訊圖像相關。但對于公安等業務應用來說，視訊圖像隻是一小部分，公安應用還需要網絡資訊、通信資訊、社交資訊等等。将來安防行業還需要以視訊圖像資訊為基礎，打通各種異構資訊，在海量異構資訊的基礎上，充分發揮機器學習、資料分析與挖掘等各種人工智能算法的優勢，為安防行業創造更多價值。
西安坤隆計算機科技有限公司UltraLAB EX620系列高性能圖形工作站是一款具有中大規模多核并行計算與圖形圖像處理、多用途圖形工作站，該機器支援2顆Xeon Schalable（可擴充）處理器（高達56核）、雙GPU、高速并行存儲（最高到70TB）架構。
該機器适合那些對高io（讀寫）和高并行多核計算，CPU、GPU、硬碟IO、記憶體容量、硬碟容量配置均衡，保證整個計算各個環節完美高效運作，進而大幅縮短計算或處理時間，此外該機器高速計算與靜音完美結合，辦公環境不再擔憂不和諧計算機噪音。
産品配置規格
UltraLAB EX620技術優勢
與市場同類架構産品（雙路工作站）相比，讀寫算配置均衡（CPU計算、海量并行存儲），此外擁有自動加速、高性能低延遲硬體系統加速，完美應用海量資料仿真計算預處理，在并行計算應用領域（隐式仿真計算、海量資料處理、有限多核并行求解、多路資料采集與處理等），表現出衆，計算更快，效率更高。
（1）性能極緻化，比正常計算架構高出30%以上
（2）效率高，與軟體應用90%以上吻合
（3）擴充能力強大，配備雙GPU，8個硬碟位，應用面更寬
計算類
科學計算、數值模拟、數學規劃 Matlab、Mathematica、Octave、Gurobi…
結構、流體、熱分析、多實體場耦合 Ansys、Abaqus、Nastran、LS-Dyna、Fluent、STAR CCM+、COMSOL Multiphysics...
電磁場仿真 HFSS、CST Studio Suit、Feko、安捷倫…
電子系統設計與仿真（EDA） HSPICE、…
電力系統仿真 PSASP、Siemens PSS/E、ETAP、EMTP-RV、RSCAD、PSCAD
油藏模拟、地震資料解釋 Eclips、Nexus、Paradigm GeoDepth
計算化學、量子化學、分子動力模拟 Gaussian、Amber、Docks、Material Studio
光學設計與仿真 CodeV、Zemax、Lightools、OptiWave
金融計算 KX、Wombat
人工智能、深度學習、機器學習 Tensorflow,Torch,Café,Nvidia DIGITS
大資料挖掘分析 Hadhoop
圖像類
醫學成像 ViTAL、Mimics
工業CT實時圖像重建VGStudio Max
氣象資料處理 WRF、MM5
視訊采集與結構化分析
數字内容創作類
特效合成After Effects、Nuke X、Fustion Studio、Flame
渲染3DSmax、Maya
調色 DaVinci Resolve、Speed Grade、Lustre
私有雲、虛拟、共享圖形伺服器
共享式CPU計算伺服器
共享式CPU+GPU超算伺服器
共享式高io并行存儲伺服器