城市中的监视摄影机导入AI功能，可望提升寻人能力。

　　Motorola Solutions技术长Paul Steinberg表示，该公司认为人工智能具有极大的潜力，协助大众居住环境更为安全。

　　此一解决方案整合了Neurala所研发的人工智能功能，以及摩托罗拉解决方案的软硬件；此一智能监视摄影机将可透过边缘端学习，自动搜寻所有感兴趣的人事物；大幅地降低在拥挤、混乱的环境中找寻失踪儿童或可疑对象所需的时间与精力。

　　Steinberg进一步说明，在公共场域中导入人工智能功能将带来挑战，而Neurala地边缘学习功能将有效克服这些困难，提供相关人员各种公共安全工作流程的解决方案；例如找寻失踪孩童或是调查可能感兴趣的对象。

　　据了解，Neurala所研发的深度学习功能将可替人工智能提供一套冗长培训的替代方案，如此的深度学习能力也被称为渐进式学习，将有助于降低「灾难性遗忘」的风险。 而此类风险在神经网络忘了过往训练的情况下即有可能发生。

　　Steinberg认为，Neurala的技术将可启发公共安全的新式。 举例来说，父母亲一时找寻不着小孩时，只须提供邻近的警务人员孩童的照片，再利用警察身上配戴的随身摄影机拍摄，人工智能便会「学习」小孩的模样，并将影像传送至部署于附近的警政人员身上的摄影机，如此一来即可迅速建立一支寻找小孩的队伍。

　　Neurala执行长Massimiliano Versace认为，Neurala的终身深层神经网络（L-DNN）技术可望免除灾难性遗忘的风险，也就是说，将可有效拔除限制深度学习神经网络成长的问题。 该公司的技术可解决以往设备上的问题，并加速新式人工智能应用的开发，进而部署边缘学习功能。