在过去的几年中，市场无机低维纳米材料，例如一维（1D）纳米线或二维（2D）纳米片，由于其极高的比表面积而在电催化领域引起了广泛关注。

安防行业作为人工智能技术天然的训练场和应用场，环境对于人工智能的落地应用有着迫切的需求，环境基于安防行业的天然属性，安防行业在人工智能化市场有着深入的投入。在所有的机器学习方法中，下电些风险深度学习是最独特的，因为它的灵感源自我们对人脑探索与研究。

国内安防企业宇视科技副总裁闫夏卿表示，网代安防行业2016年基本完成了场景智能的适配;2017年、网代2018年将进入以深度学习为基础的人工智能阶段;到2019年、2020年将全面进入到数字智能的阶段。到2020年，购电安防企业总收入达到8000亿元左右，年增长率达到10%以上。最终，市场经过数字智能阶段后，安防行业的人工智能将全面的和全行业、全IT的大数据业务平台进行完善的对接，安防也进入智能时代。

出于对市场的敏感，环境主流的设备解决方案供应商已经发力布局已经纷纷入局，凭借其各自深耕安防行业的经验，都在应用落地取得了不俗的成绩。过去5年间，下电些风险计算能力的大幅进步触发了AI革命，谷歌母公司Alphabet、亚马逊、苹果、Facebook以及微软等科技巨头争先进入这个领域。

对于掌握了许多视频图像资源的安防行业来说，网代深度学习和安防的结合拥有比较高的契合度，网代即对图像和视频的分析，包括：在图像分析方面，比如人们熟悉的人脸识别、文字识别和大规模图像分类等，深度学习大幅提升了复杂任务分类的准确率，使得图像识别、语音识别，以及语义理解准确率大幅提升。

未来4到5年，购电安防将进入一个人工智能高速发展的时代。市场（a）在Ni（OH）2纳米片表面上CO2解吸的动力学过程。

环境图7.优化吸附/解吸能量障碍。下电些风险（f）各种电催化剂的极化曲线。

网代（d）计算原始Co3O4和缺氧Co3O4样品的DOS。如上所述，购电通过利用表/界面化学改性，可以在很大程度上调控电极材料的催化活性。