现今AI人工智能成为热议话题，安全监控与视频监控产业也因 AI 的潜力而备受瞩目。随着市场上 AI 产品的增加，客户正在考虑是否应该投资 AI 驱动的摄影机，并评估其带来的效益
Axis 一直致力于在产品中应用 AI，因此我们最新开发的摄像机皆具备 AI 支持。AI 与深度学习功能的核心技术来自于系统芯片（SoC），本文将探讨为何值得将 AI 驱动的摄像机作为您的下一笔投资，不仅能确保技术的前瞻性，还能带来实时效益。
长远思考：确保安全监控解决方案的未来性
安全监控系统的客户需要以长远眼光来规划，因为一台安全摄像机的使用寿命可达五年以上。在这段期间，摄像机不仅是当下的监控设备，更应被视为未来应用与价值的平台。AI 驱动的摄像机不仅能提供当前的优势，未来的技术创新还能进一步提升其功能，扩展至各行各业。
随着 AI 和深度学习技术在视频监控的应用日益增长，我们可以让摄像机变得更加智能，实时分析场景内容。若仅关注现有的 AI 分析功能，则可能会错失未来尚未开发的应用潜力。
AI 摄像机的实时效益
对部分人来说，投资 AI 驱动的摄像机可能仍感到陌生，然而这项投资能立即带来安全性、作业效率与营运管理方面的优势。我们的 AI 摄像机多数搭载深度学习分析技术，使得对象侦测与场景分类更加准确。
过去，监控系统的运作方式是利用影像动作侦测（VMD）技术，仅能判断画面中是否有对象移动。之后，透过视频管理系统（VMS） 进一步分析，并由人工判定是否构成安全威胁。
透过深度学习，我们现在可以「训练」摄像机系统自动辨识并分类特定物体，使操作人员能够专注于真正的威胁，而不会被摆动的植物、快速移动的阴影等无关因素干扰。
这些分类后的物体会作为元数据（metadata）发送至视频管理系统（VMS），供人员进一步分析，或根据预先设定的规则触发自动化响应。由于初步分析直接在摄像机前端完成，而不是依赖服务器或云端处理，因此可节省宝贵的带宽，确保系统仅传输相关数据。
与视频同步产生的元数据 - 即关于场景中正在发生的事情及其中物体的详细信息 - 代表了一次重大技术跃进。这项技术极具价值，能够快速检索大量影像内容，例如搜寻特定车辆或人员，并根据对象的属性（如车辆颜色、服装颜色或移动方向）进行筛选。
场景元数据还有助于分析累积数据中的模式和趋势，这对于更准确的预测、决策和趋势分析极为关键。它可以监测变化、追踪异常情况，从而提供更清晰的长期画面。
透过基于边缘运算的分析优化营运
透过 AI 技术驱动的边缘分析，其更高的准确性与辨识多种类对象的能力，可显着降低误报（false positives）与漏报（false negatives）的发生率，进而减少因误报而浪费的时间与资源。如今，边缘分析能够提供更准确且实时的响应。AI 驱动的摄像机所具备的潜力，唯一的限制来自开发者的创意。他们不断扩展分析功能，推动新一代分析应用的诞生。将数据处理分散至整个系统，不仅能有效降低成本，还能提升使用者体验，为客户创造更高的价值。
Axis 提供多种方式来存取与我们设备兼容的边缘分析技术。Axis 自行开发的分析技术专为我们的设备优化，并可应用于多种不同的使用情境。此外，透过 AXIS Camera Application Platform (ACAP)，这个专为降低开发者进入边缘运算门坎的平台，使用者可以存取由合作伙伴开发的边缘分析应用，或自行开发客制化的分析解决方案，以满足特定需求。
AI 驱动摄像机的潜力仅受开发者的想象力所限制。他们不断寻求扩展分析能力，并推动新一代分析应用的诞生。
拥抱 AI：前瞻性的决策
转向 AI 驱动的摄像机不应该被视为一场「豪赌」，充其量只是一个小小的想象力跨越。它带来的优势是真实且可见的。任何曾体验过 AI 减少误报所带来好处的人，都不会再想回到过去的传统系统。
安全摄像机的使用寿命长久，因此，今天对 AI 摄像机的投资，将在未来数年内持续带来价值。不要因为短视的决策而限制了您的影像监控系统在未来的潜能。