我們都在課本里學過這么一個故事，工業革命開始時，馬車主和馬車的支持者們都認為火車不如馬車，于是政府組織了一場比賽。比賽的結果是火車全面勝利。

這個故事經常用來諷刺那些看不到變化，食古不化的人。但其實這種故事并不僅是笑談，更多時候就發生在我們身邊——只是身為局中人，感覺不到罷了。

在新舊事物交替之際，“馬車和火車”賽跑的故事經常上演。比如在2021年，攝像機產業也來到了這樣一個分水嶺。近幾年來，機器視覺產業逐步興起，智能檢測、智能識別技術越來越多地應用到了攝像機當中。我們絕大部分人也意識到了攝像機具備識別、分析、推理等智能能力的重要性。但缺乏智能能力的傳統攝像機依舊在市場中占據大多數，傳統與智能的一決雌雄，似乎已經不可避免。

今天，就在我們身邊有這樣一座競技場。其中傳統攝像機正在代表過去參戰，智能攝像機代表未來迎敵。

這場“攝像機到底要不要智能”的交鋒中，一共出現了五輪交手。不妨就讓此時此刻的你，來做一次“馬車與火車”的裁判。如果你也需要攝像機，需要視覺技術來幫助完成工作，那么不妨看看，你最關注的問題是否也在其中。

第一輪交鋒：“我有人，我不需要智能”

首先，傳統攝像機支持者對智能攝像機提出了第一個質疑。他們認為，企業反正有安保部，讓員工盯著攝像機就行了，為什么還需要智能來摻和？

智能攝像機這樣應對：事實上，任何企業也不可能給每臺攝像機配備專人24小時全年無休息地盯著。這就導致攝像機必然出現時間、空間上的死角，從而導致隱患可能悄然發生，原本的攝像機察覺功能出現各種漏洞。工廠里的智能攝像機識別到一根沒滅的煙頭、一個可疑的身影，都將挽救巨大的價值。

另一方面，隨著企業的業務變化，人力的增添速度根本無法與智能設備的部署效率相比。粗暴依靠人力來完成攝像機的工作，對企業來說是絕對不經濟的，很容易出現攝像機越來越多、人力越來越貴的情況，最終變成了企業難以承受的負擔。

第二輪交鋒：智能不成熟，不好用

繼續這場競賽，傳統攝像機的支持者又拋出了第二個觀點。他們認為智能這東西完全是個新東西，肯定需要很長時間來磨合、成熟。現在用智能就等于第一個吃螃蟹的人，買到的都是試錯成本。

智能攝像機對此也有自己的應對。經歷了AI技術長時間的產業成熟，以及智能攝像頭在幾年間的高速發展。我們已經從華為HoloSens下一代攝像機這樣的產品中，已經可以看到智能攝像機至少具備了三大成熟的產業化特征：

1、主要行業的場景化案例充實豐富，比如HoloSens提供了十大智能化場景，能夠覆蓋各種主流行業的需求，其中包括全息社區、全息路口、高速大聯網、智慧水利等等。在全息路口場景，智能攝像機可以準確檢測到車輪違規開大燈，從而有效展開光污染這個交通老大難問題的治理；在全息社區場景，小區物業可以利用智能攝像機準確識別高空拋物等現象，從而保障業主安全，妥善處理糾紛。

2、開發生態成熟：智能攝像機已經具備了算法商城模式，開發者可以根據行業需求、企業需要開發AI算法。基于商城模式，企業可以準確找到適合自己需求的智能應用。

3、場景適應性高：軟件定義攝像機的核心價值，即在于能夠根據軟件生態的調整，帶來硬件應用價值的豐富，拓展定制化的能力邊界。

這樣來看，智能攝像機的成熟度已經足夠可觀。認為智能不成熟的誤判，很大程度來源于對具體真實的產品、技術缺乏了解。

第三輪交鋒：智能很貴

傳統攝像機又提出，智能這個詞聽上去就高大上，肯定很貴。一聽就是那些大型科技公司、互聯網企業才用得起的東西。像小本買賣、中小企業、創業公司肯定用不起。

智能攝像機的支持者卻認為，如果我們真的走到市場中去看看，就會發現智能攝像機一點也不昂貴，甚至還能給企業節省不少成本。

近幾年，產業化的機器視覺技術，讓智能攝像機的價格大幅下降，已經完全可以與傳統攝像機一教高下，同時還附帶大量傳統攝像機無法匹敵的功能。而在AI技術使用成本上，單路AI算法的價格也已經非常便宜。并且目前成本曲線已經達到了平穩階段，企業不必擔心買了之后價格進一步下跌。

如果我們把智能攝像機直接帶來的企業效益算進去，比如工廠節省下的安保成本、商鋪以智能營銷能力帶來的營收、小區依靠智能技術帶來的業主滿意度，會發現智能攝像機在不增加甚至節省人力的情況下，帶來了大量企業效益的上升。

智能不貴，不用智能卻有點貴。

第四輪交鋒：我已經有智能了

傳統攝像機的愛好者又認為，你把智能說的挺好，但我已經有智能了。比方說，給我原來的攝像機添一臺智能服務器，或者把錄下來的數據用智能軟件跑一下不就得了？智能，就是這么簡單。

這種簡單粗暴的“智能”方式，一種可能是源自很多企業內部在需要搞“智能化”的號召下，就架設一些智能化項目應付交差；另一種可能則是一些商家要蹭智能熱度，也不管具體使用情況怎樣，就給產品楞加上“智能”標簽。

智能攝像機的支持者會指出，數據和智能分離的傳統攝像機模式，存在著錯誤率高，效率低的核心問題。并且把大量視頻數據進行平臺運算，會浪費大量的時間和算力成本，無法產生實時化效果。在目前階段，端云協同的智能解決方案，攝像機具備前端智能能力是效率最高、綜合成本最優的解法。

就像手機電腦需要有自身的CPU、GPU性能，不能只依靠網絡一樣，攝像機也需要前端有智能能力。

不要看產品名稱怎么寫，設備具有前端智能能力才是真的智能，這是目前階段智能攝像機的關鍵區分點。

第五輪交鋒：智能很高級，一般人玩不了

傳統攝像機最后只能提出，智能技術聽上去就高大上，一般小公司、小企業又沒有幾個博士后坐鎮，買了也是搞不清楚。買了之后維護起來更是麻煩重重。

智能攝像機應對——目前機器視覺產業化已經相對成熟，華為等廠商帶來了應用模式、產品設備、售后維護等方面的全面升級。智能攝像機不但適合中小企業、創業公司，更是能解決這些公司的核心問題，成為創業和發展的新動力。比如說：

1、智能前置化，可以省去大量運維成本和難度，讓中小企業能承擔智能化升級。攝像機本身擁有強大的AI處理能力，能夠在端側主動完成實時化、高準確率的AI識別任務，達成產業級的機器視覺解決方案。

2、算法商城帶來的APP模式，可以讓智能攝像機的價值簡單清晰。用戶可以基于攝像機，到軟件市場中自行下載和購買攝像機算法，實現攝像機只是終端，能力千變萬化的智能能力。一鍵換算法，跟智能手機差不了多少。

3、智能攝像機可以實現攝像機的1拖N。也就是說1部智能攝像機可以給N個傳統攝機帶來智能化能力，實現傳統攝像機低成本、高效率的智能化改造。

這樣來看，智能攝像機反而比傳統攝像機更容易上手、簡單易用，并且能解決企業遇到的真正問題。

整個科技發展歷史都告訴我們，技術的更新讓產品更好用，智能攝像機也不例外。

比賽宣告結束

五輪交鋒下來，我們可以看到并沒有出現馬車快過火車的現象，智能攝像機已經在各個方面具備了完全打敗傳統攝像機，引領視覺應用走向新階段的能力。

無論是大勢所趨的智能取代傳統，還是微觀上的企業價值和成本數據。攝像機競技場里的這五場比試都告訴我們，勝負的天平都已經傾向了未來。
責任編輯:tzh