欢迎来到，2021摄像机竞技场我们都在课本里学过这么一个

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。

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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。

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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。

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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。