過去簡單利用人海戰(zhàn)術進行檢索和分析已經(jīng)很難滿足新時代的安防工作需求，而AI技術則能更好地應對海量監(jiān)控數(shù)據(jù)，成為人力的增效補充，但是AI商業(yè)落地難，所以需要專注，集中力量往同一個地方使才能攻克。

記得三星GalaxyNote7因爆炸而慘敗嗎？有可能你被“請”下飛機，只是因為行李箱里有一小塊鋰電池。這些電池雖然很小，但會造成很大的損害，在飛機貨艙的壓力下，一些鋰離子電池能夠著火甚至會爆炸。20個普通智能手機電池就能夠將中小戶型房間的窗戶炸飛。

自1991年以來，美國聯(lián)邦特種局報告了225起涉及貨物或行李中鋰離子電池的煙霧，火災，極熱或爆炸事件（pdf）。如今隨著越來越多的人使用電池組，例如無人機，照相機等，因此確保飛機貨艙里沒有鋰離子電池對特種安全來說是至關重要。

一般機場安檢捕獲鋰離子電池的方法是使用X射線掃描行李箱上，然后根據(jù)不同材料的密度，以不同方式反彈電磁輻射，探測器收集這些X射線并合成箱內(nèi)物體圖像。大多數(shù)機場使用軟件來協(xié)助完成這一過程，但仍需要進行人工干預，使得該過程容易出錯。

為了幫助減少這些錯誤，史密斯檢測公司（SmithsDetection）是機場X射線探測器的跨國供應商，他們研發(fā)的軟件可以大大減少對人力的需求。該公司表示，它使用深度學習算法將檢測率提高到90％。

Smiths的深度學習算法從其成功和失敗中獲取反饋，并使用準確指示鋰離子電池存在的形狀，紋理和材料的數(shù)據(jù)來改進其方法。它是自我更新的，因此它可以即時學習和改進。由于這是軟件升級，該公司還可以將其技術部署在已有的Smiths探測器上。

為了創(chuàng)建算法，Smiths使用了在客戶現(xiàn)場實時操作期間收集的大型X射線圖像數(shù)據(jù)庫，然后手動將這些圖像標記為含有鋰離子電池?！矮@取這種全面的，標記的數(shù)據(jù)集用于培訓是深度學習過程中資源最密集的部分，”技術與產(chǎn)品開發(fā)副總裁MattClarkSmiths介紹道。

然后使用該數(shù)據(jù)訓練深度學習軟件并針對手動標記的數(shù)據(jù)庫進行測試，這就是它從成功和失敗開始學習的方式。

史密斯計劃調(diào)整其軟件，以檢測藥物，武器，貨幣和易燃液體。更快，更準確地檢測各種違禁品不僅可以提高機場的安全性并節(jié)省資金，并且能盡量避免因安檢時的失誤，而將乘客從飛機上趕下的尷尬情況。

實現(xiàn)商業(yè)落地才是最重要的。不要貪大，應該在一個小而美的市場里扎根，找準一小塊并專心只解決好一個問題，做好商業(yè)落地，實現(xiàn)盈利，才能長久地生存下去。