中央全面深化改革委员会第七次会议提出，高校和科研院所是实施创新驱动发展战略、建设创新型国家的重要力量。从整个产业链来看，高校及科研院所是产业发展的重要力量，高校及科研院所作为基础理论技术与前沿技术研究的主体，在较多关键前沿技术方面拥有深厚的基础技术储备和丰富的理论研究基础，能够为行业的长期发展提供很好的技术储备和理论指导，产学研开放合作创新是产业发展需要重视的一个板块。
对于国家在产学研用融合发展方面的形势，胡传平副院长提到，德国在产学研用一体化融合发展方面的实践非常成功，他专门介绍了德国成立于1949年的弗劳恩霍夫协会(Fraunhofer-Gesellschaft)，该组织目前是欧洲最大的应用技术研究机构，旗下共有67个研究所，拥有约24,000名员工。他们的一些成功做法值得我们学习借鉴。目前国家以及地方政府对于产学研用的融合发展非常支持，尤其是在高新技术领域，出台了很多的扶持政策。安防企业如何抓住时机，采取行动，积极开展与高校、科研机构的合作是相关企业需要特别关注的。胡传平副院长介绍道，目前郑州大学为了顺应国家新的安全体系建设需求，联合铁道警察学院正式成立了“郑州大学公共安全研究院”，并在政策上给予了很大的支持。学校希望新成立的公共安全研究院能够立足我国公共安全的重大需求，用足用好国家、地方政府以及学校提供的各种优惠政策，积极开展与业内专业研究所、相关企业、用户以及政府部门的合作，尽快形成围绕公共安全发展建设需要，政产学研用一体化的融合发展平台。郑州大学公共安全研究院也十分希望和更多的安防企业开展友好合作，目前已得到了业内不少著名企业的积极响应。
对于产学研成果的转化应用方面，浙江工业大学图形图像研究所所长高飞教授表示，他们在算法的落地以及实现产学研的深度融合方面做了不少工作，目前他们团队主要介入了交通视图图像事件感知、分析领域，并就交通领域的合作以及业务模式演化做了一些重要的讲演分享。
高飞所长提到，安防有大量的视频数据，“智能+”到底加在边缘端还是平台端，这是一个问题。“从我们的实践来看，如果往摄像机边缘端加，由于AI对算力的要求很高，摄像机目前要支持复杂的高、精、准算法仍有一定难度，且在功能点上难以做到灵活的扩展。因此，我们提出“智能+”从前端往后端转，首先因为5G马上商用，传输带宽得到极大提升，“智能+”往平台转的通信路径将没有瓶颈。第二，现在雪亮工程或者其他工程，其实大量的只是装了一只眼睛，大脑没有装上去，或者装了大脑的一小部分，如何把旧的、现有的摄像头用起来即如何利旧、借用AI给它插上翅膀，这个量其实很大而且可以大有作为。采用从边缘往平台转移的业务模式在功能上可以不断叠加，会带来很多的好处。”高飞所长表示。他还提到，从边缘往平台转移的模式其实有很多公司在做尝试，浙江工业大学这几年也做了大量工作，通过与企业合作进行成果转化，取得了不错的应用效果。
目前，高校在人工智能的技术研发、人才培养与储备方面提供坚实力量。赖剑煌教授提到，他们在ICCV 2017上提出了自适应深度生长学习的方法，不需要提供很多数据就可以训练出一个有一定能力的识别算法，然后可以用识别算法去标注数据，去选择一些好数据，当数据积累到一定程度时，就可以训练出更深度的、更好的算法，这实际上是一个可以迭代的过程，可以用来解决安防应用中的一些数据瓶颈问题。但人工智能的不少好算法，在视频监控里面没有用到，这都有待加强推进融合转化。
近年来，安防产业在产学研方面也一直在探索发展，很多企业尤其是一些大企业在这块取得了很好的成效。同时在合作模式以及投融资方面也有一些新的变化。王震良提到，现在有一些投资机构提出高校科研所跟社会资本专业的风投机构成立像VC基金来孵化相关的技术产品，这在美国的耶鲁、哈佛是比较成熟的一些模式，现在国内的上海、浙江等一些地区也提出了这样的概念。
产业政策与环境的变化对促进产学研用的发展有重要推进作用，但产学研用仍有很多坎要过。殷俊提到：“大华在产学研中碰到的很大问题是技术匹配与适用性还不是理想，高校的产品技术研究效果在实验室环境下非常好，但到了开放式的现场部署场景后效果与理论研究有明显的差距，我认为这是未来院校要去不断提升的地方。”
