一、安檢的環境繁雜。 以廣州地鐵站的客流量為例，官方統計數據多次出現單日客流量達1000萬人次。即便能夠實現物理世界的數字化，那么也是近500萬條統計數據的巨大信息內容，人類基本上很難在這種統計數據群里找出核心信息內容。

但AI能夠將這種巨大繁雜的統計數據開展分析和分離出來，以一個更加直接的結論反饋給人類。

在傳統的認識中，一個繁雜的環境取決于客流量多，人工沒法把控和鑒別。但互聯網大數據下的AI很好的將實際環境數字化，再將統計數據由繁入簡，直接反饋，能夠讓安檢人員高效的鑒別繁雜環境中的風險原因，綁定安檢目標，提高安全防護。

二、安檢的效率走低。 工作能夠八小時制，但安全防護必須是全天的連續。這便代表安檢的壓力不但來自繁雜的環境，還有高連續的時間。在這些方面，機器是好于人類的。

沒有負面情緒、沒有生病的情況出現等狀況的困惑，智能安檢是已經能夠擔任長期的連續工作。

三、人工的成本費用增長。 伴隨著高新科技和社會經濟的發展壯大，不管哪一個行業，人工的成本費用在增長，機器的成本費用在下降，當人工與機器的成本費用交于某個中間線時，便會規模性出現機器替代人工的現象。在安檢行業，因為運轉時間的長效持續，人力成本更高，急需“AI+安檢”的產品落地，從成本費用上解決該行業成本費用過高的問題。

但是，現階段而言智能安檢機器的上線仍未徹底解決這一痛點，反倒因為正處在行業的萌芽期，高額的研發成本費用讓產品未能獲得普及化。以長沙安保行業的平均工資開展計算，1人年薪酬在4萬左右，全天3人8小時輪班，即一年成本費用為12萬。這種的計算較為模糊，清除多個影響原因，但對于現階段安檢機器價格過高的問題是能夠參考的，伴隨著技術的發展壯大和完善，能夠預料這些差別會變小而達到理想控制水平。

如今還處在整個智能安檢機器行業的初期萌芽環節，智能安檢機器能帶來的經濟效益還不能撼動整個行業的模式，以人工為本依然是如今安檢的主要方向。

產品需要打磨和成長。智能安檢機器在效率、監控和數據整理方面慢慢好于人工的表現讓安檢的安全系數獲得了提高，根據與人工的合作協助，是能夠獲得安檢行業的最優化解的。

那么，AI+安檢機器在安檢場景的落地和運用，是能夠期待的未來。