【導語】智能攝像機作為網絡攝像機的新階段，通過融合低功耗芯片、人工智能等技術，實現了從被動信息采集到智能感知與決策的跨越。本文梳理了智能攝像機發展的核心驅動因素，剖析其在公共安防、家居監控、商業零售等典型場景中的應用價值，並展望了芯片、AI等技術進步下智能攝像機的未來演進方向。

智能攝像機作為網絡攝像機發展的新階段，通過融合低功耗芯片、人工智能等技術，使攝像機從被動式的信息采集節點向智能感知與決策終端轉變。本文係統梳理了智能監控攝像機發展的核心驅動因素，剖析了其在典型場景中的應用價值，並結合芯片、AI等領域的技術發展趨勢，展望未來演進方向。

1、智能攝像機發展脈絡

智能監控攝像機是指在傳統監控攝像機的基礎上，集成了人工智能、圖像處理和網絡通信等功能，能夠自動分析、處理和傳輸視頻或圖像數據。相較於傳統監控攝像機，智能監控攝像機能夠實現實時分析、異常告警、主動預警等功能，可大幅提升監控效率和安全性，在城市管理、園區安防、家庭看護等場景均有廣泛應用。根據IDC發布的《全球智能家居設備市場季度跟蹤報告，2025年第一季度》數據顯示，2025年第一季度全球智能攝像機市場（包括消費級室內和室外攝像機）出貨量達到3386.6萬台，同比增長4.6%。智能攝像機快速發展，主要得益於芯片、AI及架構等多方麵的持續創新。

1.1 智能攝像機SoC芯片：從通用芯片到AI專用芯片

監控攝像機從早期的模擬階段發展到數字化、高清化階段再邁入到當前的智能化時代，與攝像機SoC芯片的發展息息相關。

在模擬監控時代，SoC芯片技術相對簡單，功能單一，處理能力有限，主要用於將攝像機捕獲的模擬信號轉換為可以在閉路電視係統上顯示的視頻格式；在數字監控時代，SoC芯片開始集成更多功能，如數字信號處理（DSP）和壓縮編碼技術，使得視頻數據可以被有效壓縮並通過網絡傳輸；在網絡高清監控時代，SoC芯片開始集成網絡接口，支持通過IP網絡進行音視頻傳輸，使得監控係統可以進行遠程訪問和控製，同時，高清技術的發展也對SoC芯片提出了新的要求，高清實時編碼SoC芯片迎來市場爆發期。

在智能化監控時代早期，智能監控設備通常在SoC芯片上額外增加DSP、ARM或FPGA等模塊，用於攝像機內部智能分析算法的運算。隨著視頻的高清化以及視頻與各類垂直行業的融合化發展，更複雜的場景適配需要攝像機具備更強的算力，此外，AI算法在非理想環境（如強光、低照、雨霧）下的應用也對算力提出更大的挑戰。當前，通過在SoC芯片上嵌入AI芯片或NPU等AI模塊，成為突破算力瓶頸、實現高效智能分析的主流技術路徑，業界已推出覆蓋1 TOPs ~ 20 TOPs不同算力水平的智能攝像機，可為多樣化應用場景提供靈活的算力支持。

1.2 智能攝像機算法：從基於規則的算法到AI算法

視圖分析算法的演進在智能攝像機的發展中扮演者關鍵角色。在模擬和早期數字監控時代，圖像處理算法主要基於固定規則和閾值進行分析，對場景變化的適應性較差，容易受到光線、天氣等環境因素的幹擾，誤報率和漏報率較高，難以滿足複雜場景下的智能化需求。

隨著人工智能技術的快速發展，特別是深度學習在機器視覺領域的不斷突破，采用AI神經網絡算法成為攝像機邁向智能化的核心所在。AI算法能夠自動從大量數據中學習特征，實現目標檢測、異常事件識別等能力，使監控從被動記錄向主動感知和智能決策轉變。此外AI算法向輕量化和端邊雲協同方向發展，輕量級神經網絡模型可在資源受限的攝像機設備中高效運行；雲邊端協同推理架構使得算法能夠在邊緣端實時響應，並借助雲端進行模型再訓練與分發，形成閉環優化機製，持續提升監控係統的智能化水平。

1.3 智能攝像機架構：從軟硬一體架構到軟硬解耦架構

傳統攝像機的軟硬一(yī)體(tǐ)架(jià)構(gòu)將(jiāng)硬(yìng)件(jiàn)和(hé)軟(ruǎn)件(jiàn)緊(jǐn)密(mì)耦(ǒu)合(hé)，特(tè)定(dìng)算(suàn)法(fǎ)需(xū)適(shì)配(pèi)特(tè)定(dìng)硬(yìng)件(jiàn)，存(cún)在(zài)開(kāi)發(fā)周(zhōu)期(qī)長(zhǎng)、功(gōng)能(néng)固(gù)化(huà)、升(shēng)級(jí)困(kùn)難(nán)等(děng)問(wèn)題(tí)。智(zhì)能(néng)攝(shè)像(xiàng)機(jī)基(jī)於(yú)智(zhì)能(néng)算(suàn)法(fǎ)與(yǔ)硬(yìng)件(jiàn)基(jī)座(zuò)分(fēn)離的設計思想，支持算法按需加載、靈活配置，可通過對攝像機算法不斷更新升級，實現“一次硬件投入，算法持續升級”。

軟件定義攝像機是當前智能攝像機的重要演進方向，其采用服務化架構解耦硬件和軟件，通過虛擬化技術實現算法應用隔離,通過雲邊端協同技術實現多算法應用按需動態加載及在線升級，可靈活滿足不同的業務場景需求，最大化實現硬件投資的有效利用。當前，由華為主導並在ITU-T先後完成了軟件定義攝像機相關標準F.SDC《Requirements for software-defined camera》(標準號ITU-T F.735.1)和H.SDC《Architecture and protocols for software-defined camera》(標準號ITU-T F.735.2)的立項及發布，前者確立了軟件定義攝像機的功能架構、主要應用場景及技術要求，後者則定義了軟件定義攝像機的係統架構及服務化接口協議，可向上層應用開發者提供開發智能應用所需要的攝像機基本硬件及軟件資源，指導ISV廠商依據接口開發符合軟件定義攝像機的算法應用，實現硬件資源的高效利用，推動攝像機向支持多算法集成及算法可持續迭代的方向發展。

2、智能攝像機的應用場景與價值

隨著智能攝像機算力的持續增強與智能算法的快速迭代，視頻監控正經曆從模數時代“看得見”“看得清”到智能時代“看得真”“看得懂”的全麵升級。當前，智能攝像機已滲透到社會、生活、生產各個領域，推動監控方式由人工調閱轉向智能識別、應(yīng)用(yòng)重(zhòng)心(xīn)由(yóu)事(shì)後(hòu)研(yán)判(pàn)轉向事前預警，帶動公共安防、家居監控、商業零售等領域加速向智能化發展。

在公共安防領域，智能攝像機廣泛用於商場、社區、車站等公共場所的實時監控中，提供人臉識別、行為分析和異常檢測等能力，有效提升了公共場所的安全防控水平。

在家居監控領域，智能攝像機常見於糖心APP污视频、老人、寵物等的看護，並可與智能手機、智能音箱等設備聯動，提供遠程查看和異常通知功能，為用戶帶來更便捷、安全的居家體驗。

在商業零售領域，智能攝(shè)像(xiàng)機(jī)在(zài)商(shāng)場(chǎng)、超(chāo)市(shì)中(zhōng)用(yòng)於(yú)分(fēn)析(xī)顧(gù)客(kè)行(xíng)為(wèi)、洞(dòng)察(chá)商(shāng)品(pǐn)偏(piān)好(hǎo)、生(shēng)成(chéng)客(kè)流(liú)熱(rè)力(lì)圖(tú)，乃(nǎi)至(zhì)支(zhī)持(chí)無(wú)人零售，在提升用戶消費體驗的同時，顯著增強了零售商的精細化運營水平。

除此之外，智能攝像機也廣泛應用與智慧(huì)城(chéng)市(shì)、工業安防、電力巡檢等領域。相較於普通攝像機依賴後端服務器進行分析，智能攝像機將AI分析遷移到“現場”，可以減少對網絡帶寬的依賴，顯著降低延遲，同時，本地化分析減少了數據傳輸中的隱私風險，顯著提升了安全性和運營效率。

3、智能攝像機發展的挑戰與展望

當前智能攝像機終端型號繁雜、算法層出不窮、使用環境各異，如何在不同場景實現高效適配，仍麵臨多方麵的挑戰。一方麵，智能攝像機采用的AI芯片實現方案眾多，不同廠商的芯片具有不同的架構、指令集，異構問題突出，降低了算法適配效率；另一方麵，智能攝像機的應用場景高度多樣且碎片化，每種場景對算力、功耗、分辨率及算法的需求各異，同時易受到光照、亮度、拍攝角度等環境因素的影響，導致智能算法需針對特定場景優化，提升了開發成本，阻礙了智能攝像機的普及進程；此外，智能攝像機標準體係滯後，不同廠商的智能攝像機在基礎架構、通信協議、算法封裝格式、接口規範上缺乏統一標準，算(suàn)法(fǎ)複(fù)用(yòng)壁(bì)壘(lěi)明(míng)顯(xiǎn)，共(gòng)建(jiàn)生(shēng)態(tài)存(cún)在(zài)阻(zǔ)礙(ài)。

展(zhǎn)望(wàng)未(wèi)來(lái)，智(zhì)能(néng)攝(shè)像(xiàng)機(jī)有(yǒu)望(wàng)在(zài)多(duō)個(gè)關鍵方(fāng)向(xiàng)上(shàng)迎(yíng)來(lái)一(yī)係(xì)列(liè)突(tū)破(pò)。其(qí)中(zhōng)，芯(xīn)片(piàn)技(jì)術(shù)的(de)進(jìn)步(bù)，有(yǒu)望(wàng)催(cuī)生統一芯片架構標準和更高效異構計算框架的出現，通過提供跨平台的算法適配工具和開發接口，降低算法適配難度；AI技術的發展可以在實現算法泛化性和精準度提升的同時推動算法的輕量化，加速智能算法向攝像機等終端設備遷移；此外，行業標準的製定和完善將有效打破不同廠商間的兼容性壁壘，推動算法、協議和接口的統一，促進開放生態的形成。可以預見，隨著“視頻+”應用進入千行百業，智能攝像機將成為智能視頻感知的重要組成部分，開辟更廣闊的應用前景。

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[4] ITU-T F.735.1, Requirements for software-defined cameras, 2020

[5] ITU-T F.735.2, Architecture and protocols for software-defined camera, 2021

作者：武華亭

單位：中國移動研究院