最近兩年，除了5G，最熱的技術(shù)名詞就是物聯(lián)網(wǎng)了，好像哪個(gè)公司不提一下物聯(lián)網(wǎng)，都不好意思說是科技圈的公司了，互聯(lián)網(wǎng)大佬更是將物聯(lián)網(wǎng)作為下一個(gè)風(fēng)口，重金投入布局。
其實(shí)，物聯(lián)網(wǎng)概念的提出已二十年了，并不“新鮮”，萬物互聯(lián)的概念也是老調(diào)重彈了，但是直到這兩年才真正開始落地應(yīng)用。
之前由于技術(shù)限制和各個(gè)行業(yè)壁壘，落地困難重重，如今隨著LPWA技術(shù)的突破，尤其5G在2019年商業(yè)化落地應(yīng)用，為物聯(lián)網(wǎng)落地提供了良好的技術(shù)基礎(chǔ)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能為契機(jī)而飛速發(fā)展的芯片和算法等也成了物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的助推劑，萬物互聯(lián)不再停留在概念，而將會成為一種實(shí)際應(yīng)用。
萬物互聯(lián)中的“物”是一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng)，一般把整個(gè)系統(tǒng)拆分成應(yīng)用層、平臺層、網(wǎng)絡(luò)層、感知層，僅感知層就有數(shù)不盡的傳感器、語音接收設(shè)備、視頻采集設(shè)備等等。
這其中，作為物聯(lián)網(wǎng)的眼睛——視頻，是感知層中最重要的組成部分，也是整個(gè)系統(tǒng)中獲取信息量最多最復(fù)雜的部分。
如何利用好視頻采集的信息一直是視頻從業(yè)者研究的課題，人工智能的加載也僅僅是個(gè)開始，所以說視頻如何在物聯(lián)網(wǎng)中扮演好眼睛的角色是物聯(lián)網(wǎng)能否“看清”重要一關(guān)。
其實(shí)，視頻采集設(shè)備作為傳統(tǒng)安防重要組成部分（業(yè)績占比可能達(dá)到30%），除了本身的視頻要素，很早就開始“物聯(lián)網(wǎng)”化了，例如RFID攝像機(jī)、4G攝像機(jī)、2.4G/5.8G無線攝像機(jī)、UWB攝像機(jī)、Lora攝像機(jī)、樓層顯示攝像機(jī)等。
甚至可以說融合了消防、各類噪音、環(huán)境氣象要素等各類傳感器數(shù)據(jù)的安防平臺就是一個(gè)小型的物聯(lián)網(wǎng)雛形系統(tǒng)，但是范圍有限，更多應(yīng)用也還未被發(fā)掘。
那么如今在整體物聯(lián)網(wǎng)趨勢下，安防前端設(shè)備技術(shù)如何更好的切入到物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用當(dāng)中呢？筆者認(rèn)為可以從以下幾個(gè)演進(jìn)方向來看：
更融合
一臺前端設(shè)備不止是視頻獲取點(diǎn)，而是根據(jù)場景需求，作為物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中最小的邊緣單元，這樣不僅節(jié)省了各種布點(diǎn)資源還能節(jié)省聯(lián)網(wǎng)資源。
當(dāng)然融合也是分為多方面的，一方面是攝像頭本身的融合，另一方面是融合了各種傳感器定位的集合，還有其它諸如融合了光口485接口等。
前兩方面無疑是最主要的發(fā)展方向，攝像頭本身的融合也已經(jīng)初見端倪，例如這次疫情大放光彩的熱成像不可見光和可見光的融合，如大華之前發(fā)布的雙目熱成像可見光一體設(shè)備和守望者系列的多目產(chǎn)品，都是類似多攝像頭融合應(yīng)用。這類應(yīng)用也契合政府建設(shè)“美麗”城市訴求，取代“麻雀桿”形象，降低城市立桿量。
而視頻和傳感器的融合，從模擬時(shí)代就已經(jīng)開始了，一開始的煙霧檢測器攝像機(jī)，后來各種無線攝像機(jī)、4G、GPS、RFID等等都已有集成攝像機(jī)，后續(xù)隨著各類場景需求的具體化，用戶減少設(shè)備布控量的訴求，攝像機(jī)不再僅是攝像機(jī)，而是融合了各種感知層設(shè)備的集合體。
決策更智能
近幾年是前端采集設(shè)備CNN智能應(yīng)用試點(diǎn)到逐步落地的一個(gè)過程，如今各行各業(yè)的智能應(yīng)用已經(jīng)發(fā)揮了重要的作用，像這次疫情中的口罩檢測告警，視頻分析監(jiān)測到報(bào)警事件，事中就進(jìn)行干涉預(yù)防，節(jié)省了值班人員，避免了人員接觸，這就是前端視頻采集設(shè)備初級決策性作用。
現(xiàn)有各種智能前端設(shè)備，其實(shí)大部分還只停留在取證的初級智能階段，比如人臉抓拍攝像機(jī)，只是篩選每幀中最優(yōu)人臉圖片并上傳給后端，由后端進(jìn)行進(jìn)一步分析，這不僅占用了大量的網(wǎng)絡(luò)資源，還增加了后端處理器的成本，浪費(fèi)了前端芯片處理性能。
因此，逐漸將決策性算法前置，充分利用邊緣最小的計(jì)算單元，才能更好的適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代有限的資源。
另一方面，據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)，國內(nèi)75%智能攝像頭采用海思芯片，海思2019年新發(fā)布的終端芯片昇騰310算力達(dá)到了16T，芯片的算力已經(jīng)遠(yuǎn)超現(xiàn)有前端智能所需，決策性算法前移將會更充分利用芯片算力，發(fā)揮前端視頻采集設(shè)備這個(gè)最小單元的最大作用。
更互聯(lián)
智能家居一直是物聯(lián)網(wǎng)重要的一個(gè)落地場景，但是發(fā)展的非常緩慢，有很大的一個(gè)問題便是各類家居產(chǎn)品之間的協(xié)議不通，各個(gè)家電廠家各自為戰(zhàn)，出于各種復(fù)雜的利益等，很難拉通各個(gè)廠家的協(xié)議。
而現(xiàn)在，物聯(lián)網(wǎng)入口天貓精靈設(shè)備接入量已經(jīng)是億級，放眼全球還有AmazonEcho、GoogleHome等物聯(lián)網(wǎng)入口設(shè)備，有了這些非傳統(tǒng)電子硬件設(shè)備的頂尖互聯(lián)網(wǎng)公司的參與，電子產(chǎn)品互聯(lián)指日可待，而視頻作為物聯(lián)中重要的感知設(shè)備，尤其是家用型攝像頭，未來遵循統(tǒng)一的互聯(lián)協(xié)議必然是一種趨勢。
5G的商業(yè)落地，為萬“物”接入龐大的物聯(lián)網(wǎng)提供了更多的可能性。
當(dāng)然，除以上所提，更多前端采集技術(shù)路線比如全天候適應(yīng)性、全智能要素提取等等方面也是非常重要，這里不一一展開。
物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，不僅為安防前端設(shè)備演進(jìn)提供了更多的便利，也讓前端設(shè)備要經(jīng)受更多的考驗(yàn)，比如以下兩方面：
第一，數(shù)據(jù)安全，萬物互聯(lián)后，最重要的就是要保證數(shù)據(jù)的安全性，360小水滴事件讓人心有余悸，因此針對安防視頻監(jiān)控方面，國家也出臺了35114安全標(biāo)準(zhǔn)，但是目前執(zhí)行層面有限，物聯(lián)網(wǎng)下怎么保證前端設(shè)備的安全性，這將是一個(gè)大考驗(yàn)。
第二，隱私保護(hù)，和數(shù)據(jù)安全息息相關(guān)，采集到的視頻數(shù)據(jù)需要考慮安全性才能更好的保護(hù)隱私性，但采集前更是要有相應(yīng)的法律法規(guī)避免個(gè)人隱私性在不知情情況下被采集被濫用，而這一點(diǎn)是否可以從技術(shù)方面就可以直接避免，這是對視頻技術(shù)更高的要求。
總之，萬物互聯(lián)時(shí)代已經(jīng)來了，作為傳統(tǒng)安防的視頻采集產(chǎn)品，如何借助這波風(fēng)口讓采集類產(chǎn)品更上一層樓，是時(shí)代給每個(gè)老安防人出的一個(gè)考題。
