智能手机路线，摄像机智能化的最佳借鉴？

如今，智能手机对于每个人来说都不可或缺。数年间，手机完成了从功能机到智能机的进化。和手机变革为“智能手机”一样，摄像机也在变革为“智能摄像机”。你有没有想过，未来，像智能手机一样，智能摄像机的AI算法也可以在线挑选、购买、更新？

进入万物互联与人工智能时代，机器视觉已经成为备受全球科技巨头关注与重点投入的新基础设施技术。而智能摄像机是机器视觉的感知终端，随着智能技术的进步，其种类也日益丰富、产品功能不断提升，并逐渐走向由软件驱动和控制硬件资源的“软件定义摄像机”。

软件定义，不是简单的软件主导，需要强力的算力支撑和大量的算法训练，更需要人、物、机的融合以及繁荣的生态支撑。在软件正在定义世界的当下，软件定义摄像机的时代真的到来了吗？

如何打造一款智能手机一样的智能摄像机？

手机在功能机时代，功能仅局限于发短信打电话，再后来可以听歌、拍照，但都是提供的标准功能，手机无法升级，无法提供最新的智能体验。而到了智能机时代，就可以安装各种智能应用，每个人的智能机都是一部专属手机，可以实现各种各样的功能，方便灵活。

像手机一样，摄像机也走过了一个从功能机到智能机的时代。在功能机时代，摄像机依赖于硬件功能，提供的是采集视频信息最基本的功能。但随着安防行业和技术的发展，传统的功能机已越来越无法满足需求。

在AI深化的智能时代，整个业界对摄像机智能化的诉求越来越高。整体来看，提升摄像机的智能化水平可以分为前端和中后端两种方案。其中前端方案是将计算机视觉、图像分析等AI功能集成到前端智能摄像机中，直接对视频信息进行处理，将分析结果传送至中后端服务器。中后端方案则是由普通摄像机采集信息传送至中后端服务器，再进行分析汇总。

近年来，安防行业数据量正呈指数级增长，后端服务器需要处理的数据越来越多。为进一步提高数据处理效果，越来越多的企业选择将数据交给前端智能摄像机处理。而前端智能的优势在于可以通过智能摄像机直接采集、抽取、分析人脸、车牌等关键信息，降低系统漏抓误报错误，同时减轻后端的计算压力。同时，前端方案无需将视频监控视频远程压缩传输，为后端服务器提供更高质量的画面，提升后端的资源利用率，节省中心部署空间。

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。

随着前端智能化已经形成产业共识，业界主流厂家和用户都在积极思考、参与和拥抱，华为提出了软件定义摄像机，有的厂商提出了异曲同工的“场景化智能摄像机”等，形成良好的产业生态。而且相关的标准也逐步形成了业界共识。

如何让智能摄像机可升级、可进化？

智能手机最方便之处在于实现了版本的可升级，手机厂商以小步快跑的方式对手机系统版本进行不断迭代，让消费者可以时时使用最新功能、享受最新体验。这背后是手机摆脱了硬件定义的方式，让手机硬件和软件解耦，实现不依赖于硬件的功能升级。

摄像机如果要实现手机一样的智能化，其路径其实也如出一辙。

对于智能摄像机来说，需要解决的核心问题是如何可持续的实现算法升级。在传统的摄像机中，当用户希望在不同厂商之间进行算法升级时，需要更换整个摄像机。在技术和功能快速变化的世界里，这种方法满足不了用户需求，因为它限制了用户尝试新技术的可能，并且需要对特定的制造商和专有接口付出沉没成本。

这时候，通过软件定义的方式把原先一体化的硬件设施打破，将基础硬件虚拟化并提供标准化的基本功能，然后通过管控软件，控制其基本功能，进而提供更灵活、开放、智能的管控服务。

2018年华为提出的“软件定义”摄像机SDCSoftware-defined Camera，可与多个智能应用平台对接，能更好地实现功能更新和升级。软件定义也就是将原来固化的硬件和单一的摄像机通过标准化、抽象化，解耦成不同的部件，将摄像机从单一功能的终端变成多应用聚合的平台。简单来说，软件定义摄像机，就是要让软件将丢掉以往辅助作用的盔甲，成为摄像机产品的中枢与灵魂。

通过软件定义的方式，在升级摄像机的时候，就不再是通过升级固件的方式，对摄像机的各种功能进行切换，而是对智能摄像机的OS进行升级，实现摄像机的一体化、全面化的智能升级。

由此，成熟的软件定义，有几个标志性特点：

充足的硬件资源；

统一开放的操作系统；

丰富的应用；

基于此，华为提出的软件定义摄像机，也是围绕这三点展开的，专业的AI芯片保证了充足的硬件资源，而SDC OS给用户提供了一个统一开放的摄像机操作系统；在统一开放的SDC OS的基础上，通过完善的生态工具链服务，实现算法与应用的标准化对接、训练、上线，从而实现丰富的算法和应用生态。

具体来看，在开放的操作系统方面，华为有鸿蒙系统，而且能够实现万物互联；在丰富的生态体系方面，近几年华为的布局领域已经覆盖汽车、平板、手机、电视、电脑等。

软件定义摄像机时代到来了吗？

还是拿智能手机来做类比，自从智能手机出现后，实现了对功能机的变革，再也没有人想回去功能机的时代，智能手机时代全面来临。这是技术的进步、消费者需求推动、手机自身迭代进化共同实现的结果。

智能摄像机替代传统功能机已经是大势所趋，但现在通过软件定义摄像机的方式真的已经到来了吗？或者说，软件定义摄像机真的是智能摄像机的最佳路径？

从技术发展来看，机器视觉由技术驱动，其核心在数据、算力和算法三个方面。随着数据储量急剧增加，而深度学习算法的出现及运用恰好能够将数据集归纳出逻辑，实现精准的物体识别 和场景识别，目前人脸识别的准确率已提升至 97以上。另外，5G 技术的进步和商 用进程，进一步推动了“边缘计算”和“端计算”的发展。作为一种运算架构，“边缘计算” 和“端计算”可以在人脸识别、信息比对、智能驾驶等方面，实现对云计算的延伸与扩展，可以在更靠近用户侧的节点上完成图像的分析识别。

从行业需求来看，据统计，视频监控设备市场在2018年增长到185亿美元，预计2020年将继续增长。而随着云计算、大数据、人工智能技术的快速发展，相信交通、电力、金融等行业对智能摄像机的需求也会进一步激增。拿智慧安防来说，通过软件定义的摄像机，可以实现对进出小区人员的人员、车辆等进行实时监测，对人脸、车牌号等实时抓拍，与小区系统中的图像、数据等信息进行比照之后，小区安保人员就能更加精准、全面的了解小区的人流、车流状况，在人员来往密集的场所加大巡视力度，确保小区住户安全。

从智能摄像机的自身发展来看，从硬件角度出发的摄像机智能化，其实并不能从根本上解决或者屏蔽应用场景和环境复杂问题，实际结果往往只是通过引入新的复杂性来对单个场景调优，无法达到一个统一的总体解决。面对未来算法多样性，场景多样性，以及全网摄像机的管理，行业需要一个可视化的、可管理的、可远程控制的产品，与云端互动，高效运维，实现在线加载，在线升级，在线管理。

自Bjarne Stroustrup发明C++之后，人类文明便运行在软件之上。大到整个社会的技术革命转变，小到摄像机的智能升级，软件定义的方式正以高速自动化的方式重新分配算力资源、存储资源等等，而脱离了非动态设置的硬件基础设施的限制。从未来发展来看，人工智能技术将与安防行业进一步融合，摄像机软硬件将实现进一步的解耦和进化，前端智能将推动摄像机智能硬件进一步繁荣，机器视觉让我们更加清楚看到世界的同时，将给我们带来更多惊喜。