机器视觉兴起，智能识别技术应用到了摄像机之中

我们都在课本里学过这么一个故事，工业革命开始时，马车主和马车的支持者们都认为火车不如马车，于是政府组织了一场比赛。比赛的结果是火车全面胜利。这个故事经常用来讽刺那些看不到变化，食古不化的人。但其实这种故事并不仅是笑谈，更多时候就发生在我们身边——只是身为局中人，感觉不到罢了。

在新旧事物交替之际，“马车和火车”赛跑的故事经常上演。比如在2021年，摄像机产业也来到了这样一个分水岭。近几年来，机器视觉产业逐步兴起，智能检测、智能识别技术越来越多地应用到了摄像机当中。我们绝大部分人也意识到了摄像机具备识别、分析、推理等智能能力的重要性。但缺乏智能能力的传统摄像机依旧在市场中占据大多数，传统与智能的一决雌雄，似乎已经不可避免。

今天，就在我们身边有这样一座竞技场。其中传统摄像机正在代表过去参战，智能摄像机代表未来迎敌。这场“摄像机到底要不要智能”的交锋中，一共出现了五轮交手。不妨就让此时此刻的你，来做一次“马车与火车”的裁判。如果你也需要摄像机，需要视觉技术来帮助完成工作，那么不妨看看，你最关注的问题是否也在其中：

第一轮交锋：“我有人，我不需要智能”

首先，传统摄像机支持者对智能摄像机提出了第一个质疑。他们认为，企业反正有安保部，让员工盯着摄像机就行了，为什么还需要智能来掺和？智能摄像机这样应对：事实上，任何企业也不可能给每台摄像机配备专人24小时全年无休息地盯着。这就导致摄像机必然出现时间、空间上的死角，从而导致隐患可能悄然发生，原本的摄像机察觉功能出现各种漏洞。工厂里的智能摄像机识别到一根没灭的烟头、一个可疑的身影，都将挽救巨大的价值。

另一方面，随着企业的业务变化，人力的增添速度根本无法与智能设备的部署效率相比。粗暴依靠人力来完成摄像机的工作，对企业来说是绝对不经济的，很容易出现摄像机越来越多、人力越来越贵的情况，最终变成了企业难以承受的负担。

第二轮交锋：智能不成熟，不好用

继续这场竞赛，传统摄像机的支持者又抛出了第二个观点。他们认为智能这东西完全是个新东西，肯定需要很长时间来磨合、成熟。现在用智能就等于第一个吃螃蟹的人，买到的都是试错成本。智能摄像机对此也有自己的应对。经历了AI技术长时间的产业成熟，以及智能摄像头在几年间的高速发展。我们已经从华为HoloSens下一代摄像机这样的产品中，已经可以看到智能摄像机至少具备了三大成熟的产业化特征：

1、主要行业的场景化案例充实丰富，比如HoloSens提供了十大智能化场景，能够覆盖各种主流行业的需求，其中包括全息社区、全息路口、高速大联网、智慧水利等等。在全息路口场景，智能摄像机可以准确检测到车轮违规开大灯，从而有效展开光污染这个交通老大难问题的治理；在全息社区场景，小区物业可以利用智能摄像机准确识别高空抛物等现象，从而保障业主安全，妥善处理纠纷。

2、开发生态成熟：智能摄像机已经具备了算法商城模式，开发者可以根据行业需求、企业需要开发AI算法。基于商城模式，企业可以准确找到适合自己需求的智能应用。

3、场景适应性高：软件定义摄像机的核心价值，即在于能够根据软件生态的调整，带来硬件应用价值的丰富，拓展定制化的能力边界。

这样来看，智能摄像机的成熟度已经足够可观。认为智能不成熟的误判，很大程度来源于对具体真实的产品、技术缺乏了解。

第三轮交锋：智能很贵

传统摄像机又提出，智能这个词听上去就高大上，肯定很贵。一听就是那些大型科技公司、互联网企业才用得起的东西。像小本买卖、中小企业、创业公司肯定用不起。智能摄像机的支持者却认为，如果我们真的走到市场中去看看，就会发现智能摄像机一点也不昂贵，甚至还能给企业节省不少成本。

近几年，产业化的机器视觉技术，让智能摄像机的价格大幅下降，已经完全可以与传统摄像机一教高下，同时还附带大量传统摄像机无法匹敌的功能。而在AI技术使用成本上，单路AI算法的价格也已经非常便宜。并且目前成本曲线已经达到了平稳阶段，企业不必担心买了之后价格进一步下跌。如果我们把智能摄像机直接带来的企业效益算进去，比如工厂节省下的安保成本、商铺以智能营销能力带来的营收、小区依靠智能技术带来的业主满意度，会发现智能摄像机在不增加甚至节省人力的情况下，带来了大量企业效益的上升。

智能不贵，不用智能却有点贵。

第四轮交锋：我已经有智能了

传统摄像机的爱好者又认为，你把智能说的挺好，但我已经有智能了。比方说，给我原来的摄像机添一台智能服务器，或者把录下来的数据用智能软件跑一下不就得了？智能，就是这么简单。

这种简单粗暴的“智能”方式，一种可能是源自很多企业内部在需要搞“智能化”的号召下，就架设一些智能化项目应付交差；另一种可能则是一些商家要蹭智能热度，也不管具体使用情况怎样，就给产品楞加上“智能”标签。智能摄像机的支持者会指出，数据和智能分离的传统摄像机模式，存在着错误率高，效率低的核心问题。并且把大量视频数据进行平台运算，会浪费大量的时间和算力成本，无法产生实时化效果。在目前阶段，端云协同的智能解决方案，摄像机具备前端智能能力是效率最高、综合成本最优的解法。

就像手机电脑需要有自身的CPU、GPU性能，不能只依靠网络一样，摄像机也需要前端有智能能力。不要看产品名称怎么写，设备具有前端智能能力才是真的智能，这是目前阶段智能摄像机的关键区分点。

第五轮交锋：智能很高级，一般人玩不了

传统摄像机最后只能提出，智能技术听上去就高大上，一般小公司、小企业又没有几个博士后坐镇，买了也是搞不清楚。买了之后维护起来更是麻烦重重。智能摄像机应对——目前机器视觉产业化已经相对成熟，华为等厂商带来了应用模式、产品设备、售后维护等方面的全面升级。智能摄像机不但适合中小企业、创业公司，更是能解决这些公司的核心问题，成为创业和发展的新动力。比如说：

1、智能前置化，可以省去大量运维成本和难度，让中小企业能承担智能化升级。摄像机本身拥有强大的AI处理能力，能够在端侧主动完成实时化、高准确率的AI识别任务，达成产业级的机器视觉解决方案。

2、算法商城带来的APP模式，可以让智能摄像机的价值简单清晰。用户可以基于摄像机，到软件市场中自行下载和购买摄像机算法，实现摄像机只是终端，能力千变万化的智能能力。一键换算法，跟智能手机差不了多少。

3、智能摄像机可以实现摄像机的1拖N。也就是说1部智能摄像机可以给N个传统摄机带来智能化能力，实现传统摄像机地成本、高效率的智能化改造。

这样来看，智能摄像机反而比传统摄像机更容易上手、简单易用，并且能解决企业遇到的真正问题。整个科技发展历史都告诉我们，技术的更新让产品更好用，智能摄像机也不例外。

比赛宣告结束

五轮交锋下来，我们可以看到并没有出现马车快过火车的现象，智能摄像机已经在各个方面具备了完全打败传统摄像机，引领视觉应用走向新阶段的能力。无论是大势所趋的智能取代传统，还是微观上的企业价值和成本数据。摄像机竞技场里的这五场比试都告诉我们，胜负的天平都已经倾向了未来。

fqj