能源领域的安防逐渐步入的融合阶段，是其在未来较长一段时间内的趋势之一。以高清化产品为先导，支持***报警系统、门禁系统、环境监控系统、语音系统、智能分析系统的接入与集成应用，同时，实现个系统相互之间的无缝融合，信息共享，满足多个系统的业务报警联动应用。此外，对于某些更高1级别的能源，例如***领域，其安防产品除具备高清、智能等***基本的要求以外，自身的防腐防水性能也是其考量标准之一，对于实现区域检测、徘徊检测、跨线检测等多种智能化应用，从而提高对***站一类高风险区域的智能化安全防范。此外，在办公室自动化、图书管理、交通管理乃至日常家务方面，自动控制技术也都有着实际的应用。
与通常的结构化数据不同，视频监控业务产生的数据绝大多数以非结构化的数据为主，必须经过复杂繁重的分析处理才能提取出文本结构化的数据进行下一步处理。这些都给传统视频监控体系架构、数据的管理方式、数据分析，以及视频监控数据的传输、存储和计算带宽等带来了极大的挑战。 视频监控的大数据平台一般以分布式集群的方式进行建设。分布式集群能够对数据处理进行负载均衡，同时，也便于未来一段时间进行扩展。而扩展的过程也无需重新部署系统，只需增加集群节点即可提升大数据平台的整体性能。很多智能家居厂商已经看到了智能手机在产品集成化上的重要性，开始着手开发想抢占市场优势地位。
同时，在智能交通领域，视频监控的大数据平台还可以落地很多以前无法实现的操作。例如，实时交通状况分析，通过视频实时分析道路交通流量，然后综合分析统计出全城市的交通状况;汽车套1牌的行为，通过视频进行车1牌识别，按照一定的规则在全城检索相同车1牌的汽车;犯1罪嫌疑车辆追查，输入嫌疑车的照片或颜色车型等相关特征在所有视频中寻找;犯1罪嫌疑人追查，通过输入嫌疑人照片进行人脸特征识别并在所有视频中寻找该人脸;人车物的轨迹分析，在所有视频中按照特征查找指1定的人车物并绘制其时空轨迹等。在产业规模将呈现阶梯式增长的同时，智能交通发展方式也在逐渐发生变化，特别是在智慧手机和无线互联网开始普及以来，互联网的体验型应用越来越渗透到智能交通中。