都說2020年是魔幻的一年，是充滿無奈、變化和挑戰的一年，但小李發現最近的生活幸福指數變高了：
小李在一個製造廠工作，以前，進入園區需要使用固定的門卡，上下班需要手動打卡，早上經常忘記帶，出入經常被卡，一來二去就遲到，有時忘了籤到，還造成考勤異常。園區升級AI攝像機和閘機之後，多元化的打卡方式代替了門卡，再也不擔心考勤問題了。
小李生活的小區在疫情後仍實行封閉式的管理，外賣和物流平臺都有「無接觸配送」服務，餐點和貨品被放在小區門口貨架上，以前他經常經歷外賣或貨品「失蹤」。他建議了小區物業也升級成智能攝像機，外賣貨品失蹤省得查監控眼花了也查不到什麼。推行垃圾分類期間再有亂扔垃圾的也不用人現場盯了。
從追趕到超越人眼，攝像機的「智能」進化
1826年，法國人Nicéphore Niépce拍下這張《窗外的風景》，用超過8小時的曝光時間，成為人類歷史上第一張永久性流傳下來的照片。
眼睛是人們獲取信息的主要來源，在這張照片面市之後的100多年，發明家和科學家們不斷地努力去追趕和超越人類的眼睛：
1991年，世界上第一個網絡攝像頭成功地在劍橋大學的區域網內運行，拍攝對象是一個咖啡壺，工程師們用它來觀測咖啡還剩多少。像許多發明一樣，為了節省時間提高效率而建立的。他們使用X-Window系統，寫了一個客戶端/伺服器模型，它通過本地網絡廣播一個簡單的低解析度咖啡壺視頻，以每秒一幀的速度開始提供咖啡壺的實時拍攝。
從黑白到彩色、從低解析度到高清.......攝像機的基本原理基本沒有變化，即使經歷了模擬機、數字攝像機、網絡攝像機等進化之後，以往，人們用攝像機所拍攝的視頻，在記錄之後仍需要人工去做處理。但在安防、交通、金融、工業等場景中，傳統的方法存在信息處理不完整、隱藏問題難發覺、受主觀判斷影響大等問題。
首先，傳統的老舊攝像機，有圖像噪點多，夜間失真失彩色信息等非常多問題，即使錄下來圖像也未必可用。
其次， 傳統老舊攝像機為配置整套設備，需要攝像頭、布線、後端設備等眾多部件，費用較高，安裝過程複雜，不方便隨時移動，而且，傳統攝像機是需要利用專門的顯示屏通過人工監管或回放來查看監控內容，主要為被動監控。僅靠「人眼看」的時代已經漸行漸遠，在冗長的錄像中尋找答案、尋找目標已經嚴重影響了辦公效率，而且「人眼」未必可靠，一不留神就會錯過關鍵的視頻信息;
再次，非智能攝像機僅有態勢監控功能或單一功能(軟硬體高度耦合)，為了覆蓋更多的面積，或同一場景但需加載不同算法或實現不同功能，傳統方案往往選擇堆加攝像機，讓城市麻雀杆林立，導致城市攝像機多但不一定好用、夠用。
在過去的十年，AI技術、算力和數據量的快速發展，使得大量視頻數據的「受眾」已不再是人，而是機器和算法。人們對視頻的要求，也從初期的看得見、看得清，到如今的看得懂和用得好。AI讓圖像質量有了提升，全天候環境自適應、全彩高清都是用計算的能力來換取圖像質量;機器視覺的能力現如今已經在部分場景超越人類，特別是在、目標檢測等任務中，機器已比人更敏銳，能取得比人更多的信息。
機器視覺，點亮攝像機的智慧之眼
實驗心理學家赤瑞特拉的著名心理實驗得出：人類感官獲取信息有83%來自視覺，所以在當前人工智慧應用中，50%以上與機器視覺有關。人類進入智能社會的基礎是數位化，萬物感知是將物理世界數位化的前提，65%的行業數位化信息來自於機器視覺，而前端視覺感知的種類、數量和質量決定了智能化程度的高低。城市智慧視覺則是城市智能體的智慧之眼，也是智慧城市信息獲取的主要來源。
那麼，攝像機到底如何才算是「智慧」呢？
首先，從產品技術層面考慮，前端智能化要求智能攝像機要具備兩個關鍵要素：「內置AI主控晶片」和「智能化作業系統」。攝像機最基本的功能就是滿足全天候高清的拍攝，而一張高清、色彩真實的抓拍是計算機視覺中最初一環。要實現全時智能，需要通過算力對圖像進行優化，從而提高智能識別率。對於智能業務實時性高的場景，更需要前端算力滿足實時感知、計算、響應的業務閉環，提升處理響應效率。算力作為攝像機的智能驅動力，源自於專業的AI芯，通過專用硬體加速支撐深度學習神經網絡萬億級計算視覺處理，可實現多種智能功能。擁有專業AI芯的攝像機是實現前端智能化的前提。
從需求來看，不同的場景下對攝像機的硬體形態與軟體應用的要求皆有不同。目前多數攝像機也是針對不同場景進行設計，但其軟硬體是高度耦合的。如果攝像機像智慧型手機一樣可以隨心安裝卸載應用，實現軟硬體解耦，那麼就能發揮硬體最大的價值，節約整體成本，提升攝像機的用戶體驗。而實現的基礎是需要開放的作業系統，可以屏蔽底層硬體的差異化，統一調用底層硬體的計算和編排能力、統一由作業系統封裝，軟體只需要聚焦功能側的能力開發，降低的開發複雜程度。同時，通過輕量化容器技術構建面向多算法的集成框架，讓各算法獨立運行在一個虛擬空間上，相互不影響，實現多算法並行與快速迭代。因此，智能化的攝像機作業系統，是前端智能化的基礎。
其次，從應用生態層面考慮，豐富的算法、硬體生態是前端智能化使能行業數位化升級的驅動力。打開智慧型手機的應用市場，可以看到各色的APP百花齊放，可以按照自己的需求與喜好進行安裝與使用。在智能視頻領域，開放的一站式智能算法平臺，聚合機器視覺的生態合作夥伴，提供面向各行業的智能視頻應用。豐富的生態，滿足行業場景細分、環境多樣化的特點，大量的符合行業屬性的長尾算法不斷上線，快速應用各行各業，解決客戶的實際問題。
寫在最後
在萬物互聯的新時代，如同智慧型手機接管功能機，智能攝像機淘汰傳統攝像機，已然是大勢所趨。機器視覺喚醒萬物智能感知，也是行業數位化的抓手。隨著視覺技術的不斷成熟、場景的不斷落地，智能攝像機將會逐漸深入到人們生活息息相關的各個場景中：小區園區、辦公大樓、超市餐飲店、工廠、幼兒園校園、養殖園區、道路等等。一個越來越安全、越來越溫情、越來越便捷、越來越規範的世界正在向我們走來。