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傳統公安實戰業務中，車輛的識別主要依賴車牌圖像識別技術實現。伴隨著城市經濟的高速發展和機動車規模急劇增長，與車輛相關的違法犯罪活動也日益猖獗，給公安車輛視圖實戰工作帶來極大的挑戰。
首先，在大部分案件中嫌疑車輛的車牌大多以套牌、假牌等手段進行偽裝，單獨采用車牌識別的方法并不能準確、快速確認車輛身份。其次，受光線、安裝條件的影響，現有前端系統車牌識別率不高，導致以車牌為線索的布控精度降低。再次，以車牌為核心的圖像識別系統獲得的信息量太少，無法充分有效地挖掘圖像監控信息潛在的價值。
當前大數據、人工智能等高新技術蓬勃發展，面對人、車日益增長的復雜社會局面和治安態勢，充分利用人工智能和大數據分析技術，破除傳統的以車牌為核心的查詢分析桎梏，變“事后查詢處置”為“事前主動研判、預警”，將是未來以車輛視圖分析為核心的警務實戰應用的主流發展趨勢。

人工智能在網絡安全市場的潛在機遇包括中小企業對云安全解決方案的需求不斷增長，以及越來越多地使用社交媒體來實現業務功能。 　

現代信息化作戰中，主動把握戰局發展，信息獲取便捷度、 速度，以及準確性十分重要。單兵作戰系統以其目標小，機動性強，隱蔽性好，速度快等優勢，對信息時代的戰爭產生重大影響。目前，以美、俄為代表的軍事強國均加大了在單兵作戰系統方面的研發和創新力度，其中，觀瞄系統投入巨大，觀瞄系統優劣會直接影響單兵作戰人員的在預定時間內成功、出色完成任務的概率值。白天觀測具備其特有優勢，近距離人眼可實現，遠距離技術成熟等，而夜視觀察則更多的依賴各種夜視技術，因此夜視儀在單兵觀瞄系統的技術研發及應用就顯得尤為重要。夜視儀出現、普及以后，強勢軍隊在夜間主動發起進攻的收益大幅度增加，夜間甚至為他們創造了單向透明的壓倒性戰場優勢。