如今，智慧型手機對於每個人來說都不可或缺。數年間，手機完成了從功能機到智能機的進化。和手機變革為「智慧型手機」一樣，攝像機也在變革為「智能攝像機」。你有沒有想過，未來，像智慧型手機一樣，智能攝像機的AI算法也可以在線挑選、購買、更新？
進入萬物互聯與人工智慧時代，機器視覺已經成為備受全球科技巨頭關注與重點投入的新基礎設施技術。而智能攝像機是機器視覺的感知終端，隨著智能技術的進步，其種類也日益豐富、產品功能不斷提升，並逐漸走向由軟體驅動和控制硬體資源的「軟體定義攝像機」。
軟體定義，不是簡單的軟體主導，需要強力的算力支撐和大量的算法訓練，更需要人、物、機的融合以及繁榮的生態支撐。在軟體正在定義世界的當下，軟體定義攝像機的時代真的到來了嗎？
如何打造一款智慧型手機一樣的智能攝像機？
手機在功能機時代，功能僅局限於發簡訊打電話，再後來可以聽歌、拍照，但都是提供的標準功能，手機無法升級，無法提供最新的智能體驗。而到了智能機時代，就可以安裝各種智能應用，每個人的智能機都是一部專屬手機，可以實現各種各樣的功能，方便靈活。
像手機一樣，攝像機也走過了一個從功能機到智能機的時代。在功能機時代，攝像機依賴於硬體功能，提供的是採集視頻信息最基本的功能。但隨著安防行業和技術的發展，傳統的功能機已越來越無法滿足需求。
在AI深化的智能時代，整個業界對攝像機智能化的訴求越來越高。整體來看，提升攝像機的智能化水平可以分為前端和中後端兩種方案。其中前端方案是將計算機視覺、圖像分析等AI功能集成到前端智能攝像機中，直接對視頻信息進行處理，將分析結果傳送至中後端伺服器。中後端方案則是由普通攝像機採集信息傳送至中後端伺服器，再進行分析匯總。
近年來，安防行業數據量正呈指數級增長，後端伺服器需要處理的數據越來越多。為進一步提高數據處理效果，越來越多的企業選擇將數據交給前端智能攝像機處理。而前端智能的優勢在於可以通過智能攝像機直接採集、抽取、分析人臉、車牌等關鍵信息，降低系統漏抓誤報錯誤，同時減輕後端的計算壓力。同時，前端方案無需將視頻監控視頻遠程壓縮傳輸，為後端伺服器提供更高質量的畫面，提升後端的資源利用率，節省中心部署空間。
比如在人臉識別應用中，傳統的部署方式多以前端抓拍+中心分析的前後端結合的方式進行，但如果將人臉識別的智能算法前置，在前端攝像機中搭載高性能的智能晶片，通過邊緣計算，便能將人臉識別抓圖在前端完成，解放中心的計算資源，讓後端可以集中做更高的分析。
隨著前端智能化已經形成產業共識，業界主流廠家和用戶都在積極思考、參與和擁抱，華為提出了軟體定義攝像機，有的廠商提出了異曲同工的「場景化智能攝像機」等，形成良好的產業生態。而且相關的標準也逐步形成了業界共識。
如何讓智能攝像機可升級、可進化？
智慧型手機最方便之處在於實現了版本的可升級，手機廠商以小步快跑的方式對手機系統版本進行不斷疊代，讓消費者可以時時使用最新功能、享受最新體驗。這背後是手機擺脫了硬體定義的方式，讓手機硬體和軟體解耦，實現不依賴於硬體的功能升級。
攝像機如果要實現手機一樣的智能化，其路徑其實也如出一轍。
對於智能攝像機來說，需要解決的核心問題是如何可持續的實現算法升級。在傳統的攝像機中，當用戶希望在不同廠商之間進行算法升級時，需要更換整個攝像機。在技術和功能快速變化的世界裡，這種方法滿足不了用戶需求，因為它限制了用戶嘗試新技術的可能，並且需要對特定的製造商和專有接口付出沉沒成本。
這時候，通過軟體定義的方式把原先一體化的硬體設施打破，將基礎硬體虛擬化並提供標準化的基本功能，然後通過管控軟體，控制其基本功能，進而提供更靈活、開放、智能的管控服務。
2018年華為提出的「軟體定義」攝像機SDC(Software-defined Camera)，可與多個智能應用平台對接，能更好地實現功能更新和升級。軟體定義也就是將原來固化的硬體和單一的攝像機通過標準化、抽象化，解耦成不同的部件，將攝像機從單一功能的終端變成多應用聚合的平台。簡單來說，軟體定義攝像機，就是要讓軟體將丟掉以往輔助作用的盔甲，成為攝像機產品的中樞與靈魂。
通過軟體定義的方式，在升級攝像機的時候，就不再是通過升級固件的方式，對攝像機的各種功能進行切換，而是對智能攝像機的OS進行升級，實現攝像機的一體化、全面化的智能升級。
由此，成熟的軟體定義，有幾個標誌性特點：
充足的硬體資源；
統一開放的作業系統；
豐富的應用；
基於此，華為提出的軟體定義攝像機，也是圍繞這三點展開的，專業的AI晶片保證了充足的硬體資源，而SDC OS給用戶提供了一個統一開放的攝像機作業系統；在統一開放的SDC OS的基礎上，通過完善的生態工具鏈服務，實現算法與應用的標準化對接、訓練、上線，從而實現豐富的算法和應用生態。
具體來看，在開放的作業系統方面，華為有鴻蒙系統，而且能夠實現萬物互聯；在豐富的生態體系方面，近幾年華為的布局領域已經覆蓋汽車、平板、手機、電視、電腦等。
軟體定義攝像機時代到來了嗎？
還是拿智慧型手機來做類比，自從智慧型手機出現後，實現了對功能機的變革，再也沒有人想回去功能機的時代，智慧型手機時代全面來臨。這是技術的進步、消費者需求推動、手機自身疊代進化共同實現的結果。
智能攝像機替代傳統功能機已經是大勢所趨，但現在通過軟體定義攝像機的方式真的已經到來了嗎？或者說，軟體定義攝像機真的是智能攝像機的最佳路徑？
從技術發展來看，機器視覺由技術驅動，其核心在數據、算力和算法三個方面。隨著數據儲量急劇增加，而深度學習算法的出現及運用恰好能夠將數據集歸納出邏輯，實現精準的物體識別 和場景識別，目前人臉識別的準確率已提升至 97%以上。另外，5G 技術的進步和商 用進程，進一步推動了「邊緣計算」和「端計算」的發展。作為一種運算架構，「邊緣計算」 和「端計算」可以在人臉識別、信息比對、智能駕駛等方面，實現對雲計算的延伸與擴展，可以在更靠近用戶側的節點上完成圖像的分析識別。
從行業需求來看，據統計，視頻監控設備市場在2018年增長到185億美元，預計2020年將繼續增長。而隨著雲計算、大數據、人工智慧技術的快速發展，相信交通、電力、金融等行業對智能攝像機的需求也會進一步激增。拿智慧安防來說，通過軟體定義的攝像機，可以實現對進出小區人員的人員、車輛等進行實時監測，對人臉、車牌號等實時抓拍，與小區系統中的圖像、數據等信息進行比照之後，小區安保人員就能更加精準、全面的了解小區的人流、車流狀況，在人員來往密集的場所加大巡視力度，確保小區住戶安全。
從智能攝像機的自身發展來看，從硬體角度出發的攝像機智能化，其實並不能從根本上解決或者屏蔽應用場景和環境複雜問題，實際結果往往只是通過引入新的複雜性來對單個場景調優，無法達到一個統一的總體解決。面對未來算法多樣性，場景多樣性，以及全網攝像機的管理，行業需要一個可視化的、可管理的、可遠程控制的產品，與雲端互動，高效運維，實現在線加載，在線升級，在線管理。
自Bjarne Stroustrup發明C++之後，人類文明便運行在軟體之上。大到整個社會的技術革命轉變，小到攝像機的智能升級，軟體定義的方式正以高速自動化的方式重新分配算力資源、存儲資源等等，而脫離了非動態設置的硬體基礎設施的限制。從未來發展來看，人工智慧技術將與安防行業進一步融合，攝像機軟硬體將實現進一步的解耦和進化，前端智能將推動攝像機智能硬體進一步繁榮，機器視覺讓我們更加清楚看到世界的同時，將給我們帶來更多驚喜。