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软件定义能否扛起AI摄像机的大旗?

下一代摄像机的模样是什么?
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  摄像机作为安防行业重要的代表性产品,其形态无不诠释了行业技术变化的精髓。在2014年期间,业界对于智能摄像机的呼声逐渐高涨,以海康为代表传统安防厂商也开始推出第一代智能摄像机产品,主要通过智能分析算法实现智能绊线,区域侦测等应用。随之在芯片发展的推动下,苏州科达发布感知型摄像机,正式开启了智能IPC的新时代。

  迄今已过五年,目前在人工智能的加持下,国内外也开始了新一代智能摄像机的探讨,目前市场上智能摄像机总结起来不外乎有两类,一类是以解放后端为己任的智能摄像机,贯彻边缘计算理念,能够实现在本地运行AI处理工作,但功能固化,另一类则是国外舶来品“软件定义”在行业的消化诞生的产品,不仅延伸边缘计算理念,同时支持智能应用的不断加载和不断升级。

  AI+边缘计算孵化的智能摄像机

  依托于强大算力的AI平台,摄像机产品可以实现强大的视频捕捉功能,甚至不再依赖后端服务器,在前端便能实现图像的处理与分析,从单纯的硬件产品演变为软硬件一体化的智能终端。

  比如在人脸识别应用中,传统的部署方式多以前端抓拍+中心分析的前后端结合的方式进行,但如果将人脸识别的智能算法前置,在前端摄像机中搭载高性能的智能芯片,通过边缘计算,便能将人脸识别抓图在前端完成,解放中心的计算资源,让后端可以集中做更高的分析。

  这类摄像机符合安防行业的传统升级思维,通过软硬件的不断提升,满足用户需求。但是成也算力败也算力,在实际运用中,强大的AI平台提供的算力早已经超越了目前摄像机的基本功能,将近8到9成的富余的算力被白白浪费,这也就是人们常说的性能过剩问题,但同时其成本也居高不下。这些问题目前看起来似乎很难得以解决,除非摄像机有更多应用被开发出来或者算力成本的下降。另外当前所有的AI平台都不能算是专门为安防行业服务的产品,降维并不是理智的解决办法。那么是否有较好的方式去改变当前的问题,答案是有的,那就是让选择权还给用户。

  软件定义灵活定制的智能摄像机

  前面提到传统摄像机面临的难题,如果从本质上看,仍是无法将一体化的硬件基础设施进行部件化,让功能与应用实现按需管理、按需使用,从而导致性能过剩问题的出现。软件定义摄像机,目前还是ICT厂商在努力推动。华为安防称之为“重新定义摄像机”的产品,这两年来业界对其也有大体的认知,便不再大费周章重复了。

  “软件定义”的核心思想都是“软件和硬件分离,将硬件资源池化,然后再按需进行分割分配或者重新组合”。简单地理解便是类似于智能手机,通过下载各类APP应用实现需求的满足。因此对于这类摄像机而言,除了对自身产品的稳定性及性能有要求外,应用开发的丰富性也将决定其产品的体验。因此为了实现算法应用与硬件产品的最大优化,需具备自研芯片、建立生态、系统性开发等底气。

  以华为安防为例,在其现场演示中,将相应的算法从商城上下载安装后,便能实现摄像机的智能应用。因此这类摄像机的优势在于一方面实现摄像机的灵活定制与灵活扩展,另一方面减少算力的浪费。

  业界目前对于此类摄像机有不少质疑的地方,其中一点便是摄像机的应用场景是受限的,摄像机产品并不需要更多的智能应用。其实这种说法在智能手机诞生之际也有人提出,类似手机只要满足通话短信功能即可的言论,但目前来看,这两类功能已经无法满足人们的日常生活。摄像机亦然,在面对未知的挑战中,因此功能的固化,如果场景出现新的需求,便需要重新更换设备才能得以解决,这对于用户而言更多的是成本浪费。在这点上,软件定义的方式似乎更能满足未来的需求。但是目前此类摄像机才刚刚起步,其受限的因素也比较多,但据业内人士透露,传统安防列强也正在跟进软件定义产品,这也意味着这类产品正代表着行业发展的趋势之一。

  据IHS Markit调研报告指出,视频监控设备市场在2018年增长到185亿美元,预计今年仍将继续增长,边缘计算与人工智能技术的发展,相信会对摄像机的应用产生更重大的影响。


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