1. 提高安防产品的智能化水平：

传统的安防产品主要依赖于硬件设备和人力监控，但AI技术的引入使得安防产品的智能化水平得到了极大的提升。通过AI算法和数据处理技术，安防产品不仅能够自动识别异常行为，还可以对环境进行感知和预测，甚至做出决策。例如，智能监控系统可以根据人脸识别技术自动识别特定人员，并触发警报或自动跟踪。

1. 提升安防产品的性能和功能：

AI技术的应用使得安防产品的性能和功能得到了极大的提升。例如，传统的监控系统需要大量的人力监控和录像回放，但通过AI技术，可以实现实时监控和自动分析，大大提高了安全防范的及时性和准确性。同时，AI技术还可以对大量的监控数据进行处理和分析，提供更有效的数据支持和决策依据。例如，智能巡检系统可以通过图像识别和数据分析，发现设备的异常状态，及时进行维修和更换。

1. 促进安防行业的创新与发展：

AI技术的应用催生了许多新的安防产品和服务，如智能门禁、智能监控、智能巡检等。这些新产品的出现，不仅满足了新的安全需求，也推动了整个安防行业的创新与发展。例如，智能门禁系统可以通过人脸识别技术实现快速进出管理，提高了安全性和便利性。同时，这些新产品也带来了新的商业模式和服务模式，如基于云端的监控服务、智能安防解决方案等。

1. 增强智慧城市的安全性和高效性：

在智慧城市的建设中，AI技术是实现城市高效管理和安全运行的重要手段。通过AI技术，可以实现对城市各个领域的实时监控和预测，提高城市的安全性和高效性。例如，在交通管理中，AI技术可以通过对交通数据的分析，预测交通拥堵和交通事故的发生，为管理部门提供及时有效的决策依据。同时，AI技术还可以应用于公共安全领域，如预测犯罪行为、智能警务管理等。这些应用不仅可以提高城市的安全性，还可以提高城市管理的效率和质量。

AI热潮对安防产业的推动作用不仅体现在产品的智能化和性能提升上，更体现在行业的创新与发展以及智慧城市建设等方面。在未来，随着技术的不断发展，AI将在安防行业和智慧城市建设中的应用发挥更大的作用。

安防产品智能化有以下具体表现：

1. 识别类型丰富：只要有足够多的样本进行训练，深度学习能够实现比较精准的目标分类识别、自主特征识别的特点，又让深度学习特别适用于抽象、复杂的关于人的特征、行为的分析领域。
2. 准确率高：应用深度学习算法的深度智能设备，可以从原始数据中提取具有高阶语义、表达能力强的特征，这些特征往往使得分类效果更好，从而使得识别分类对象的准确率更高。
3. 环境适应性更强：同样是环境特征的提炼，深度学习算法可以自行提取更丰富、更适合的特征参数，从而达到更强的环境适应性。 这就意味着，深度学习的产品可以应用到更广泛的环境当中。

安防产品的智能化表现主要体现在能够实现更精准的目标分类识别和特征提取，同时具有更强的环境适应性，能够应用于更广泛的场景中。