一、安检的环境繁杂。 以广州地铁站的客流量为例，官方统计数据多次出现单日客流量达1000万人次。即便能够实现物理世界的数字化，那么也是近500万条统计数据的巨大信息内容，人类基本上很难在这种统计数据群里找出核心信息内容。
但AI能够将这种巨大繁杂的统计数据开展分析和分离出来，以一个更加直接的结论反馈给人类。
在传统的认识中，一个繁杂的环境取决于客流量多，人工没法把控和鉴别。但互联网大数据下的AI很好的将实际环境数字化，再将统计数据由繁入简，直接反馈，能够让安检人员高效的鉴别繁杂环境中的风险原因，绑定安检目标，提高安全防护。
二、安检的效率走低。 工作能够八小时制，但安全防护必须是全天的连续。这便代表安检的压力不但来自繁杂的环境，还有高连续的时间。在这些方面，机器是好于人类的。
没有负面情绪、没有生病的情况出现等状况的困惑，智能安检是已经能够担任长期的连续工作。
三、人工的成本费用增长。 伴随着高新科技和社会经济的发展壮大，不管哪一个行业，人工的成本费用在增长，机器的成本费用在下降，当人工与机器的成本费用交于某个中间线时，便会规模性出现机器替代人工的现象。在安检行业，因为运转时间的长效持续，人力成本更高，急需“AI+安检”的产品落地，从成本费用上解决该行业成本费用过高的问题。
但是，现阶段而言智能安检机器的上线仍未彻底解决这一痛点，反倒因为正处在行业的萌芽期，高额的研发成本费用让产品未能获得普及化。以长沙安保行业的平均工资开展计算，1人年薪酬在4万左右，全天3人8小时轮班，即一年成本费用为12万。这种的计算较为模糊，清除多个影响原因，但对于现阶段安检机器价格过高的问题是能够参考的，伴随着技术的发展壮大和完善，能够预料这些差别会变小而达到理想控制水平。
如今还处在整个智能安检机器行业的初期萌芽环节，智能安检机器能带来的经济效益还不能撼动整个行业的模式，以人工为本依然是如今安检的主要方向。
产品需要打磨和成长。智能安检机器在效率、监控和数据整理方面慢慢好于人工的表现让安检的安全系数获得了提高，根据与人工的合作协助，是能够获得安检行业的最优化解的。
那么，AI+安检机器在安检场景的落地和运用，是能够期待的未来。
