大數據時代的數據處理遵循三大原則，要全體不要采樣，要關聯不要因果，要效率不要絕對精確。近年來，隨著視頻監控點位的不斷增長以及高清視頻的深入普及，安防行業逐步進入了大數據時代。但是，海量的視頻數據本身是沒有意義的，提升有效視頻信息的搜索效率，對視頻數據實施有效的挖掘和分析才是重點。智能前置，為這一切提供了基礎。
這里所說的智能前置，是指將智能算法集成在攝像機中，是相對于早期的后端智能服務器來說的。早期前端攝像機的平臺性能有限，不足以支撐大量的智能分析計算，而后端智能分析服務器具有超高的處理性能，一臺智能分析服務器可以同時處理幾十路前端視頻流，而且對前端攝像機沒有特殊要求，因此，很長一段時間內，視頻監控系統的智能分析功能都是采用中心分析的方式來實現。
不過，這種方式也存在著一些不可調和的問題，例如容易成為監控系統的單點瓶頸;傳輸時可能產生網絡延遲、丟包或由壓縮造成的誤差;隨著系統規模的增長，為了提高后端設備的性能而提高服務器配置、增加服務器及交換機數量等，導致視頻監控系統成本的提升等。
而與此同時，攝像機性能在不斷地提升，讓智能前置成為可能。智能前置的攝像機可以直接對各種行為進行分析，對各種異常現象報警，可以及時給中心信息提示，以便用戶可以及時做出相應反應。從傳統的“事后查閱錄像”到“事中及時響應”，可以大大提高實時性，提升視頻監控的價值。并且，不會存在單點瓶頸，系統建設的成本也并未增加。
具體到智能前置領域的細分，其實也有兩種不同的分類，那就是微智能和專業智能，這兩種類型的智能攝像機均可在前端實現對多種行為及異?，F象進行偵測的功能，而最主要的區別是在性能及準確率方面。
專業智能是智能前置最早出現的一種形式，性能強大，準確率高，主要面向更高端、更專業的智能分析應用市場。微智能的攝像機是近幾年比較熱門的智能前置攝像機，其代表產品當屬Smart IPC，與專業智能攝像機相比，雖然性能和智能分析準確率不如前者高，但由于兩者定位并不相同，而且微智能攝像機有著自己獨特的優勢，擁有比專業智能攝像機更廣泛的應用領域。
首先，我們需要知道的是，現在的Smart IPC，微智能網絡高清攝像機，是可以支持車牌識別和抓拍功能的，那么它們和傳統的卡口、電警抓拍機相比有什么不一樣的地方呢。我們不可能在每一個地方裝上專業的抓拍設備，因為安裝條件要求和整套系統的建設成本較高。但是Smart IPC是在不增加價格的條件下來支持車牌識別抓拍的功能的，因此，每一個可以需要裝監控的地方，都可以裝上Smart IPC。
試想一下，如果能夠實現“全城Smart“，那么我們在這個路口或園區也許沒有抓住可疑車輛的車牌，但一定可以在另一個路口抓到，因為我們提供的是一個”全體的車牌數據庫“，而不是分布式的單個卡口的過車數據庫，從”單點”抓拍擴充到了“多點抓拍”，提升了整體監控的準確度，這是安防行業”要全體不要采樣“的一個應用方面。
至于“要關聯不要因果”，我們可以簡單理解為現在的視頻監控，我們只需要知道嫌疑車輛出現在哪幾個路口，是否能夠連成行車軌跡，而并不需要知道這輛車為什么要出現在這里。而關聯度，也是通過廣泛的布點來提升的。
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