行业前瞻

由终端负责数据感知，边缘负责局部的数据分析，而云端则汇集所有边缘的感知数据、业务数据以及互联网数据，最终完成场景下的态势感知、分析结果输出、数据分发等服务。

可提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务，对场景中的异常及违规现象进行精准研判、辅助决策等，满足用户基于视频服务的数据感知、智能检测、智能分析、智能告警等需求。

支持对视频中的机动车/非机动车进行抓拍、检测和识别，包括车辆类型（特征）、品牌（车标）、颜色、车牌等信息，并能同时识别图像中的多张车牌。

将无人机的应用特征及视频技术结合，可实现无人机视频与空间数据交互操作，拓展更新颖的应用价值。比如通过无人机拍摄的画面，可利用AI技术实时检测画面中的人、物、事件、行为等，并能实现对目标物体的捕获和追踪

用AI计算机视觉识别技术，通过对摄像机摄录的图像序列进行自动分析，实现对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，并分析判别目标的行为，从而达到对异常情况做出及时反应的目的。

人工智能技术则可以弥补人类的不足，基于计算机视觉的图像分析处理技术，可以发现视频内容中的重要细节、识别潜在的危险等等，并发出警报。

得益于AI深度学习技术的进步，现代化的安防视频监控系统依托边缘计算设备的AI识别算法可以独立完成在前端的一些简单的图像处理与分析任务，比如人脸检测、车辆检测、烟火检测、安全帽检测等等。

边缘计算作为云计算的一种补充技术，结合人工智能，可在边缘设备上运行AI算法、处理数据，能够大大地减少系统时延，提高服务的响应时间。

我国电梯相关的监管部门也正加强对电梯的管理和规范，但缺乏具有通用性的、有全面功能的电梯监控管理系统。集视频监控、报警对讲、运行数据传输和远程控制为一体的电梯安防系统已经成为市场需求。

得益于这些视频技术的进步，才使得车载移动远程监控系统得到前所未有的提升和应用场景的拓宽。尤其是5G网络通信技术的商用来临，届时视频技术将得到更进一步的发展。

人工智能监视系统像不会“开小差”的“人”，可以一直监测实时画面并保存为录像，并在设置的条件内进行有效告警，人们就可在需要的时间节点去查看录像，从繁重的监控溯源中解脱出来。

通过人工智能AI对海量视频的学习和分析，使得车载视频监控系统从“被动防御”向“主动预防”转变，实时、主动发现并提醒安全风险。目前人工智能技术在车载监控领域也有着广泛的应用。

视频监控是安防行业的重要组成部分，随着互联网的快速发展，视频监控平台也逐渐与新兴技术如云计算、大数据、AI、物联网、5G等互相融合，形成智能化、联网化、集成化、专业性强的综合性视频监控管理平台。

近年来，随着我国科学技术的发展和城市化进程的加速，城市排放的污水量也日益增加，导致水污染严重。目前，全国各地的污染源和排水渠道水质监测尚处于人工监测阶段，监管效率低，难以高效管理企业和城市污水排放。

目标检测是一种与计算机视觉和图像处理相关的计算机技术，用于检测数字图像和视频中某个类别（例如人类、建筑物或汽车）的语义对象的实例，并在这些对象上自动创建边界框。

虽然智能告警可以使交通管理人员能够在事件发生时进行预防和主动响应，但AI视频智能分析技术对于发生安全事件或犯罪后，做出的反应也至关重要。

近几年人工智能得到了空前的发展，主要以完成服务智能、数据共享为主要目标，在服务智能情景下，数据可得性高的行业，人工智能将率先用于解决行业痛点。

众所周知，OpenAI 正在开发更强大的继任者 GPT-4。 虽然细节还没有得到证实，但有人估计它可能包含多达 100 万亿个参数，使其比 GPT-3 大 500 倍。

从智能医院、智慧城市到无人商店再到自动驾驶汽车，比以往任何时候都更需要边缘人工智能——边缘计算和人工智能的结合。

智慧城市需要高度可扩展和互联的技术，以在多个城市管理模块中高效运行。边缘人工智能和深度学习等计算机视觉的最新技术将人工智能视觉与物联网相结合。这些新技术使城市处理大量复杂的视觉数据成为可能。