人工智能是一種引發諸多領域產生顛覆性變革的前沿技術，而生物識別技術的應用特別是在計算機視覺中的應用，在當前智慧社區建設中發揮很大作用。原有的被動識別、被動管理技術實現模式逐漸由人工智能技術代替，從而實現主動識別、無感采集、主動辨識的技術能力，呈現如下幾個特性：

(1)具有非強制性：采集對象不再需要專門配合采集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人像圖像，這樣的取樣方式沒有“強制性”。

(2)非接觸性：采集對象不需要和設備直接接觸就能獲取人像圖像。

(3)并發性：在實際應用場景下可以進行多個人像的分揀、判斷及識別。

基于深度學習的人像識別算法在深度學習網絡的訓練中引入了權重衰減的概念，有效的減小權重幅度，防止網絡過擬合，更關鍵的是計算機計算能力的提升。AI芯片的加速技術的發展，使得在訓練過程中可以產生更多的訓練數據，使網絡能夠更好的擬合訓練數據。深度學習模型不僅大幅提高了人像識別算法的精度，同時也避免了需要消耗大量時間進行人工特征的提取，使得運行效率大大提升。

這些AI技術對社區管理、運營已經帶來深層次的改變，也會進一步倒逼機構改革、管理模式變革。同時以“智能硬件+智能平臺+智能數據”的融合一體成為趨勢，以AI技術作為實現“事前響應、事中管理、事后反饋”等全流程覆蓋智慧社區的建設和運營，從而構建真正的“智能社會”時代。

智慧社區緊緊圍繞著三大公共板塊的應用，分別是：公共安全、公共管理、公共服務。諸如人臉識別在這三個方面都帶來了一些實質性的變革。直接和顯而易見的即在公共安全領域通過人臉信息的識別和建庫，在城市管理者和公安部門的層面，形成對社區實際居住人口的管理；在社區范圍內，形成對陌生人的預警，保障社區安全。

(1)公共安全

公共安全主要體現通過智能感知、智能采集對社區的一標多實進行實時感知和實時采集，包括標準地址、實有房屋、實有人口、實有單位等基本內容，還包括事件、狀態、感知設備等數據收集、分析以及數據處理反饋等。公共安全的感知采集包括人臉識別、智能監控、智能門禁通行、車輛通行等，還包括涉及公共安全的水壓、消防煙感、社區電氣電弧探測、防盜RFID偵測等等感知設備的應用。公共安全正是通過人臉大數據等手段實現無感采集、無感預警、多級布控等能力，大幅度提升社區安全水平。

(2)公共管理

公共管理主要是針對社區的工作力量進行統計和數據關聯，對采集數據進行分析和梳理出管理內容。首先包含房管、市場監管、城管、網格巡查、綠化市容、第三方服務等工作力量進行數據掌握、處理；其次包含社區內及沿街商鋪和一般企業的統計、關聯等；此外，還包括通過感知設備對社區涉及管理的內容進行智能分析和智能識別、預測等，例如通過人臉識別及關聯基礎數據而分析挖掘的通行數據異常預測的群租、傳銷居住、陌生人徘徊等內容；另外通過人工智能技術實現取證治理高空拋物、車身劃痕、亂倒垃圾等社區頑癥；通過社區智慧平臺結合前端人臉大數據等實現精準管理社區矯正、釋放人員管理等重點人群的智能管理功能。

(3)公共服務

公共服務主要是通過智能感知對社區實有服務人群和服務力量提供掌握和服務，包括的服務人群有：老人、殘疾人、精神疾病人員、計生特扶對象、特困救助對象；包括的服務力量有：志愿者、養老顧問、上門服務人員、社區醫生。正是通過智慧感知體系實現公共服務能力。

生物識別技術在公共服務領域的應用，除了人臉識別和結構化的分析，定位特定人群和上門服務外，在公共區域也可通過聲音識別，對呼救、摔倒等特定聲紋進行探測識別，以在社區內部做到及時響應。這一類型的智能化服務為國家推行社區養老、居家養老提供了更優質、可靠的技術支撐。