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发布于: 2021 年 02 月 01 日

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。


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还未添加个人签名 2020.06.12 加入

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