在工业物联网（IIoT）快速发展的背景下，弱电设备的远程监控与预测性维护成为提升工业生产稳定性与效率的关键研究领域。本研究旨在通过运用传感器技术、数据传输协议及数据分析方法等手段，实现对弱电设备运行状态的实时监测与故障预测。具体而言，各类传感器实时采集设备运行数据，借助适用于IIoT环境的数据传输协议构建稳定网络架构进行数据传输，并运用机器学习算法等数据分析方法预测设备故障。该研究对于及时发现弱电设备潜在问题、提前制定维护策略，从而保障工业生产的连续性与稳定性，提高设备利用率与生产效率具有重要意义，为工业领域的智能化发展提供了有力支持。

安防弱电系统作为现代社会安全保障体系的重要组成部分，广泛应用于公共场所、企业及住宅等领域，对维护社会稳定与人民生命财产安全具有关键意义。AI视频分析技术基于计算机视觉与深度学习，通过目标检测、行为识别等算法，相较于传统检测方法在准确性、实时性与效率上优势显著。在异常行为检测中，该技术可用于公共场所人员聚集异常检测、入侵检测及暴力行为识别等场景。然而，其应用面临数据隐私保护、算法复杂性与实时性平衡及误报率等挑战，需采取加密匿名化、优化算法硬件加速等策略应对。同时，构建高效预警机制，包括预警信息生成传输与响应流程设计，是提升安防效果的关键。未来，AI视频分析有望与物联网、大数据等新兴技术融合，拓展更多应用场景。