預計隨著物聯技術和智能算法的加速突破與應用，運算能力和數據量的大幅增長，不遠的未來，智慧汽車、智慧交通、智慧物流、智慧零售、智慧醫療、智慧金融、智慧教育、智慧制造、智慧通信、智慧芯片等產業也將成為安防的延伸行業，均將創造巨大的商業價值。
1、智慧汽車
在普通車輛的基礎上增加先進的傳感器(雷達、攝像)、控制器、執行器等裝置，通過車載傳感系統和信息終端，實現車與人、車與車、車與路等的智能信息交換，使車輛具備智能的環境感知能力和行駛狀態分析能力，使車輛按照人的意愿安全高效的到達目的地，這便是智慧汽車。當前，智慧汽車已具備了遠程遙控泊車、自動巡航、自動跟車、車道保持、換道行駛、自主超車等能力。智慧汽車的最終目標是徹底實現無人駕駛。
安防企業可利用自身在傳感器、云計算、大數據、人工智能、高精度地圖等領域的優勢，結合傳統車企在整車制造、零部件制造等領域的經驗，可以加速推進輔助駕駛、自動駕駛的技術進程。
當前各個國家也在加快智慧汽車相關的立法工作。根據各廠商的規劃，2025年將有望實現高度自動駕駛功能。
2、智慧交通
道路擁堵、停車困難、交通事故頻發等交通問題嚴重制約城市發展，智慧交通有望緩解、甚至解決這些問題。
通過深度學習模型，以大數據為核心，可以實時監測分析道路上的車流量，根據道路上真實的情況自動切換和調配信號燈的時間，從而極大的提高交通效率，提升交通體驗。交通事故的避免也是非常關鍵的一個環節。通過人工智能算法，進行智能圖像分析，行車時實時收集車內外的環境數據，進行物體識別，讓駕駛人員及時察覺潛在的危險，從而預防交通事故的發生。
3、智慧物流
利用智能搜索、推理規劃、計算機視覺、智能機器人等技術在倉儲、運輸調度、配送裝卸等環節的應用，進行自動化改造，能夠基本實現無人操作。
用大數據對商品進行智能配送規劃，優化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業大部分人力分布在“最后一公里”的配送環節，即使如此，利用無人機和無人汽車，將來也可以在相當程度上實現“貨到小區、貨到大樓”，徹底釋放大量的人工投入。
4、智慧零售
從無人便利店到智慧供應鏈，從客流統計到無人倉儲，從智能導購到虛擬試衣，人工智能在零售業的應用已非常廣泛。通過大數據與業務流程的密切配合，人工智能優化了整個零售產業鏈的資源配置，為企業創造更多效益，讓消費者體驗更好。在設計環節，機器可以提供設計方案;在生產制造環節，機器可以進行全自動制造;在供應鏈環節，無人倉庫可以對銷量和庫存需求進行預測、合理補貨和調貨;在終端零售環節，機器可以支持智能選址，優化商品陳列位置，并分析消費者購物行為。AI賦能零售，推動形成新零售生態，從而進一步提升消費體驗。
5、智慧醫療
當下人工智能在醫療領域應用廣泛，從最開始的藥物研發到操刀做手術，利用人工智能都可以做到。智慧醫療按領域可劃分為八個主要方向，包括醫學影像與診斷、醫學研究、醫療風險分析、藥物挖掘、虛擬護士助理、健康管理監控、精神健康以及營養學。
利用深度學習，快速準確地挖掘篩選合適的化合物或生物，可以縮短研發周期，降低新藥研發成本，提高新藥研發的成功率。機器視覺結合大數據技術可用于輔助診療，讓計算機學習醫生的思維和診斷推理，像醫生一樣給病人看病，并給出可靠的診斷和治療方案。人工智能技術還能夠將優質醫療資源合理賦能至基層醫療機構，助推醫療資源平衡化發展，為廣大偏遠地區提供與大城市同等的醫療條件。
6、智慧金融
智慧金融覆蓋一整個金融科技的生態圈，包括支付清算、融資、金融基礎設施建設、大數據、交易、保險以及投資管理等，其生態可歸類為智能投顧(私人財富管理)、區塊鏈(比特幣)、監管科技、數字銀行、支付與清算以及其他多元金融七類，其中，智能投顧、保險科技以及監管科技的發展較快。
智慧金融通過大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術改變傳統的金融信息采集來源、風險定價模型、投資決策過程、信用中介角色，大幅提升傳統金融的效率，代表技術就是大數據征信、智能投顧以及供應鏈金融。
7、智慧教育
智慧教育將教學變為大數據分析和人工智能輔助的以學生為中心的個性化學習，為每個學生提供個性化、定制化的學習內容、方法，從而激發學生深層次的學習欲望。在教育資源的均衡化方面，人工智能也可以發揮很大的作用，可以有效解決以前遠程教學中師生不能進行有效互動和教師不了解學情的問題。
當前，圖像識別、語音識別、人機交互等人工智能應用技術在教育領域都有應用。通過圖像識別技術，人工智能可以將教師從繁重的批改作業和閱卷工作中解放出來;語音識別和語義分析技術，可以輔助教師進行英語口試測評，也可以糾正、改進學生的英語發音;人機交互技術，可以協助教師為學生在線答疑解惑。個性化學習、智能學習反饋、機器人遠程支教等人工智能的教育應用也被看好。
8、智能制造
智能制造，是在基于物聯網意義上實現的包括企業與社會在內的全過程的制造，把“智能工廠”、“智能生產”、“智能物流”進一步擴展到“智能消費”、“智能服務”等全過程的智能化中去。
人工智能在制造業的應用主要有三個方面：首先是智能裝備，包括自動識別設備、人機交互系統、工業機器人以及數控機床等具體設備。其次是智能工廠，包括智能設計、智能生產、智能管理以及集成優化等具體內容。最后是智能服務，包括大規模個性化定制、遠程運維以及預測性維護等具體服務模式。
雖然目前人工智能的解決方案尚不能完全滿足制造業的要求，但作為一項通用性技術，人工智能與制造業融合是大勢所趨。
9、智慧通信
有分析認為，2020年將有超過500億臺機器和設備進行互聯，超過2000億個聯網傳感器產生海量數據。聯網汽車每天將產生4TB數據，一個聯網工廠每天將創造超過1PB數據。傳輸這些海量數據得依靠高速寬帶的通信技術。
根據規劃，5G服務將在2020年推出，但是國內外多家運營商將加快推出5G業務技術。物聯網方面，已經出現比較成熟的商業模式，包括智能抄表、智能穿戴以及環境監控等。寬帶固網方面，全光網已經成為標配，寬帶戰略已成各國基本策略，寬帶市場主流數量級是“千兆”。
5G技術的推出將使機器人、自動駕駛汽車、可穿戴設備、無人駕駛飛機和其它對網絡延遲敏感的系統，比如VR/AR等成為一個微數據中心。
10、智慧芯片
如果數據是AI的燃料，那么算力就是引擎了。目前，GPU由于海量數據并行計算優勢，只需要進行高速運算而不需要邏輯判斷，在人工智能芯片領域具有統治地位。另一個是以FPGA為代表的半定制化芯片，利用FPGA動態處理數據的能力，數據中心可以把單位功耗下的數據處理能力提高。FPGA主要應用于通信、軍隊、工業、自動駕駛等領域，其中自動駕駛與數據中心將是未來增長的核心。除了目前主流的這兩種芯片架構之外，業內也在積極研發面向人工智能應用的ASIC全定制化芯片，包括谷歌的TPU、我國中科院的寒武紀，這類的針對特定算法以及特定框架的全定制AI芯片，除了不能擴展以外，在功耗、可靠性、體積方面都有優勢，尤其在高性能、低功耗的移動端。
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