過去簡單利用人海戰術進行檢索和分析已經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控數據，成為人力的增效補充，但是AI商業落地難，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射線并合成箱內物體圖像。大多數機場使用軟件來協助完成這一過程，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，紋理和材料的數據來改進其方法。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。

為了創建算法，Smiths使用了在客戶現場實時操作期間收集的大型X射線圖像數據庫，然后手動將這些圖像標記為含有鋰離子電池。“獲取這種全面的，標記的數據集用于培訓是深度學習過程中資源最密集的部分，”技術與產品開發副總裁MattClarkSmiths介紹道。

然后使用該數據訓練深度學習軟件并針對手動標記的數據庫進行測試，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。

實現商業落地才是最重要的。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，做好商業落地，實現盈利，才能長久地生存下去。