行业视频监控终端的云化趋势

        近年来，视频监控行业市场的规模不断扩大，根据市场研究机构的数据，2026年全球视频监控市场规模将达到830亿美元。据估计，2023年我国视频监控设备市场规模达到1294.8亿，其中，行业视频监控市场发展迅速，规模占93.7%，超千亿。

行业视频监控的技术趋势及痛点

        技术的发展推动了视频监控系统的更新换代，从模拟到数字，再到网络高清时代和当前的智能时代，每一次产业的升级换代都是依靠上游技术的革新和零部件成本的降低来推动实现的。智能化是行业视频监控的重要发展趋势和当前发展的重点，包括智能识别、智能分析和智能预警等。

        同时，随着行业视频监控智能化的发展，当前暴露出一些痛点和问题：

        - 数据量大，但有效信息提取困难，终端的AI算力不足、算法更新频繁：随着高清视频监控的普及，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中快速、准确地提取有价值的信息是一个普遍难点；各类AI算法对终端的算力能力要求不同，由于算法不断迭代，摄像头终端的AI智能算法经常需要优化升级。

        - 技术更新换代快，终端兼容性问题突出：视频监控行业技术更新迅速，新技术的应用带来终端兼容性问题。

        - 行业用户需求多样化，终端的个性化定制多：用户对视频监控的需求日益多样化和个性化，如何提供定制化的服务，满足不同用户的需求，是行业发展的痛点之一。

        - 预警和应急响应能力不足，需要高性能和多样化的AI能力：传统视频监控往往侧重于事后的调查和分析，事前的预警和事中的应急响应能力有限，需要高性能和多样化的AI能力来满足实时预警和响应能力。

行业视频监控云化终端及云端系统解决方案

        针对上述痛点，行业视频监控需要灵活的智能化摄像头和配套的云端智能平台，满足终端动态AI算法部署、灵活的终端能力调用、高效数据存储等功能。该系统的整体架构如图1所示。

        - 云化通用算力摄像头终端，满足AI算法动态加载的能力

        行业需求差异很大，云化通用算力摄像头基于枪机、球机的形态以及算力能力，兼顾成本因素，初期可设计1T、2T算力的枪机和球机，满足不同复杂度的行业需求。摄像头支持和系统端/终端网管连接，在设备放装、初次启动、AI更新等场景下，摄像头能够按照行业、场景等，自动加载或安装需要的固件和AI能力。通用化的摄像头硬件可以保证硬件的较高兼容性而不用频繁更替。

        - 系统端实现AI算法管理、终端管理、算法下发和指令下发

        由于行业的AI算法差别大、定制化要求高，系统端需要支持算法的动态管理和终端管理，根据终端的配置实现指定AI算法的下发和更新，收集终端算法运行的信息等。这种AI的动态下发和更新，可以满足行业AI需求的不断迭代，在摄像头RAM和GPU、CPU能力可支撑的范围内，无需担心因为AI算法的变化而导致硬件设备的更新；同时，通用的硬件类型和硬件架构可满足摄像头的复用需求，有效降低终端成本。

        - 端云系统协同实现分布式AI计算

        终端AI实现适合在前端处理的轻量级智能算法，如车型识别等；系统端存储终端回传的监控视频码流，同时支持复杂的AI算法，专门处理需要高算力支持的智能算法，通过端云协同实现各类行业的应用需求。基于端云协同的协作机制，终端摄像头可以选择性地将有用信息上传到云平台进行存储或进一步的处理，而不用全部回传所有视频，从而降低系统侧的存储资源消耗。

        - 丰富的应用集成能力

        端云协同的智能监控系统灵活性更高，各类功能可以按需分布在端侧、云侧，或端云协同来实现。例如需要快速响应的应急类事件可以由端侧实现，需大数据推演实现的预测类功能由云侧实现，灵活满足各类行业的定制化需求，如应急、告警、预测等AI功能。

        随着终端标准化技术、网络能力、云存储和云计算、AI算法管理、终端网管等技术的演进，上述云化摄像头及云平台已经可以实现。

        行业视频监控的云化终端及云平台，将灵活的AI能力赋能终端和平台，是视频监控与云计算技术的有效结合，终端具有动态AI组装能力、云端具有丰富的弹性和可扩展性，可以为各行业视频监控业务提供更加灵活和高效的智能视频监控解决方案，是通用化和标准化智能视频监控终端和系统的重要演进方向，可显著提升视频监控系统的智能化水平，具备可规模复制的应用前景，为千行百业的数字化转型带来创新的解决方案和新的增长动能。