據市場調研報告顯示，2025年包括物聯網應用及服務在內的潛在市場份額為約3萬億美元。從2018年到2022年，物聯網終端數量將增長約2倍。可以看出，物聯網市場具有非常大的潛力，其中智能攝像頭占據著其中重要的地位。

攝像頭業務的三大要素

對于攝像頭業務而言，連接、計算、安全是其三大要素。在連接方面，物聯網終端更需要性能卓越的連接方式，例如Wi-Fi、藍牙、LTE、4G和5G等技術，不僅需要獨立的連接芯片組，同時也需要與應用處理器集成后整合的連接解決方案。

在計算方面，高性能計算將成為其重要的特征。通過利用各種不同的引擎，以滿足不同計算的需求。比如，Qualcomm人工智能引擎(AIE)可以進行深度學習、神經網絡相關處理，而如ISP則可以進行圖像處理、視頻音頻編解碼、基于傳感器的處理等。如何降低高性能的計算的功耗，也將是廠商需要克服的挑戰。

在安全方面，已經成為全球重視的問題。隨著萬物更加互聯，安全的重要性還將繼續提升。市場上已有的解決方案可支持安全啟動、安全存儲、密鑰配置、可信的執行環境、安全調試等。

攝像頭的未來趨勢

本次安博會上的產品也正在印證著這樣的趨勢——終端、機器和萬物正在變得更加智能。比如如今的攝像頭不僅可以進行面部識別、面部檢測、人物檢測，而且可以識別人物的姿勢，包括坐姿、蹲下或奔跑等，同時智能正在向終端分布，從服務器、云向無線邊緣和終端擴展。我們能夠看到，執行和推理正在從云端拓展到在無線邊緣、終端上運行。此外，如今通常在服務器和云上進行的AI模型訓練也逐漸在無線邊緣與終端進行。

終端側智能至關重要的，它能夠對云端處理進行補充。同時終端側智能它能夠更好地保護隱私、提高可靠性、降低時延、高效利用網絡帶寬。

在隱私保護上，比如在使用家庭安防攝像頭時并不希望攝像頭拍攝的所有畫面都傳輸到云端，終端側智能可以在最靠近數據源的位置處理數據，保護用戶的隱私。在可靠性方面，比如家中的網絡因為某些原因而發生中斷，但是仍然希望關鍵業務應用可以正常運行，家庭安防攝像仍然能夠及時檢測到入侵者。

在低時延方面，用戶在使用基于互聯網的應用時希望可以享受低時延的體驗，比如攝像頭在檢測到訪客畫面后能夠快速識別對方身份，并且判斷對方身份是可靠或可疑，快速執行開門或報警的動作。網絡帶寬的高效使用對于普通消費者和企業級用戶來說同樣重要，將攝像頭拍攝的所有畫面均上傳至云端對于帶寬利用是非常低效的。如果能夠在終端上完成畫面的識別和分類，再智能化地將其中某些畫面上傳云端，就可以實現網絡帶寬的高效利用。