近年來，安防視頻監(jiān)控?zé)o論在軟件還是硬件方面都迎來了重大的技術(shù)進(jìn)步，各式各樣的智能監(jiān)控攝像頭被投放到市場。

不過，與任何新事物一樣，人工智能視頻監(jiān)控也面臨著一些限制其采用和發(fā)展的挑戰(zhàn)。盡管有一些明顯的優(yōu)勢可以將投資回報提高數(shù)倍，但一些客戶仍然猶豫不決。

一般來說，幾乎所有市場層面都需要額外的教育和意識培育，但知識鴻溝并不是唯一的問題。本文將簡單分析一下現(xiàn)階段AI 視頻監(jiān)控行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。

AI監(jiān)控尚處淺層應(yīng)用

視頻監(jiān)控作為各大機構(gòu)和場所的核心安防系統(tǒng)之一，伴隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，視頻監(jiān)控攝像頭不僅僅能夠?qū)崿F(xiàn)基礎(chǔ)的安全防范功能，同時也是助力商業(yè)智能的重要工具。

Azena 營銷副總裁 Fabio Marti 談到，視頻監(jiān)控攝像頭如今正成為越來越重要的物聯(lián)網(wǎng)傳感器設(shè)備，在商業(yè)智能、城市管理、工業(yè)監(jiān)測等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，這已被公認(rèn)為是智能安防行業(yè)的顯著趨勢。不過從普及應(yīng)用的情況來看，監(jiān)控攝像頭依然主要被視為安全和監(jiān)視工具，距離被納入到企業(yè)的數(shù)字化運營工作中還有一段距離。”

用戶培育尚待成熟

智能攝像頭和人工智能分析的應(yīng)用是市場趨勢，市場正在接受這些可以處理復(fù)雜分析的強大邊緣傳感器的潛力。

“客戶需要了解這些攝像頭的真正潛力以及如何從中獲得價值。”Marti 補充道?！按送猓到y(tǒng)集成商和終端用戶依然缺乏較為全面的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)知識，還無法幫助推動諸如利用智能攝像機系統(tǒng)生成有價值數(shù)據(jù)或提高運營效率之類的舉措?！?/p>

根據(jù) Hakimo 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Sam Joseph 的說法，最大的挑戰(zhàn)是終端用戶尚未習(xí)慣 AI 算法，因此，在某些情況下，他們對算法是否真的能在實踐中發(fā)揮作用猶豫不決。

“不過越來越多的終端用戶開始嘗試采用人工智能解決方案，且隨著時間的推移，他們也對這些算法越來越充滿信心，因為他們能很清楚的感受到AI算法相較于傳統(tǒng)方式帶來的能效提升。”Joseph 補充道。

使用AI監(jiān)控具有一定門檻

人工智能視頻監(jiān)控攝像頭和智能訓(xùn)練一樣好。Vicentive Systems的集成產(chǎn)品經(jīng)理Dan Berg指出，限制人工智能在視頻監(jiān)控中應(yīng)用的一個主要挑戰(zhàn)是配置和微調(diào)分析所需的時間和成本。

“要想取得成功，集成組織需要找到合適的客戶——一個在運營中理解人工智能需求并每天參與該技術(shù)的客戶，”Berg表示?！俺晒Σ渴鹑斯ぶ悄芊治鱿到y(tǒng)需要集成商和終端用戶有明確的目標(biāo)和成功指標(biāo)，以及耐心?！?/p>

結(jié)論

人工智能在視頻監(jiān)控中的應(yīng)用將繼續(xù)存在。在未來幾年里，我們肯定會看到更多的技術(shù)進(jìn)步，使安全攝像頭更加智能。

但它們的采用速度可能沒有業(yè)界希望的那么快。目前，安全行業(yè)變化緩慢，需要很長時間才能接受新技術(shù)，同時，安全設(shè)備的安全性考慮也是一個同樣重要的問題。

為了讓人工智能監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)更多的市場滲透，有必要讓用戶端更多地了解AI監(jiān)控系統(tǒng)的諸多應(yīng)用優(yōu)勢，而這則有賴于解決方案提供商和集成商的積極宣揚推廣。