在物聯網的建構概念中，攝像頭與傳遞其他物理信號的感測設備類似，是前端采集的一個重要設備，攝像頭記錄的視頻數據也將成為大數據分析的基礎，為智能化生活做出重大貢獻。

和其他純物理信號相比視頻具有更大優勢，因為經由視頻分析，能夠精準地判斷出人物、事件及所有物件特征，這些優勢正在讓視頻應用從傳統的安防、交通等主流應用向更廣大的商業市場擴展。

芯片行業巨擘英特爾(Intel)是極力看好視頻商機的企業之一。在將傳統嵌入式事業部改組為物聯網事業部之際，該公司將智能安防與交通、能源、零售并列為四大主力垂直行業，并強調基于數據分析的視頻服務，無論是專業安防或商業類應用，都將開展出許多新的商業模式。同時也是視頻智能分析技術進展的主要驅動力。

毋庸置疑，視頻數據已經被視為下一個能在商業市場上衍生出利潤的重要基礎，關鍵是怎樣才能良好地利用它。“2014年中國的攝像頭出貨量大約是3500萬，到2018年預估會達到7500萬，”英特爾物聯網事業部細分市場營銷經理沈鑫表示，從市場規模和增長速度來看，中國的視頻市場成長潛力非常巨大，除了當前應用最大的智能安防和交通，未來視頻還將在眾多商業應用中成為基礎。

民用市場增長快速

事實上，在安防視頻應用領域，民用市場增長速度已經有高于政府應用的趨勢。沈鑫指出，目前中國安防監控市場雖然仍以政府主導項目為主，但民用市場仍有增加趨勢，主要需求點體現在一線城市的大型商場和小區攝像頭正在進行升級改造，另外二三線城市也開始出現類似需求。

例如在零售店中，視頻分析可以傳遞出信息，提醒店員有進入者，或提醒商店某個貨架的產品缺少。另外，商場內對準售貨架的攝像頭不僅能做監控，還能發現貨架上的產品是否短缺，產品排放是否散亂，再通過服務的方式去提醒店長或者營業員補貨或整理，沈鑫表示。

以上的應用場景可以用其他的感測技術如RFID來完成，但也可以是視頻數據豐富之后延伸出來的增值服務。為了推動智能視頻分析的發展，前后端視頻監控產品近年來取得了很大發展。在前端，今天問世的智能分析攝像機已經能做到很精細的智能視頻分析，后端的進展也在加速之中。沈鑫指出，在基于云的視頻計算應用中，由于針對不同負載所需要的服務器的類型和設計有區別，所以會需要針對視頻存儲的智能分析開發全新類型產品，包括云存儲服務器和云智能分析服務器等。這些專用的產品在單位能耗下的運算或者分析能力更強，更適合視頻分析應用。

沈鑫透露，無論從投資或投入開發角度來看，目前很多國內的系統集成商已經從政府相關的工程向民用方向轉移。隨著民用市場更多的商業模式滋生，民用視頻市場的發展會更加快速，甚至成為帶動消費類攝像頭的發展主力。

物聯網將革新產品開發概念

然而，在思考智能分析、基于云計算和云存儲的產品設計架構時，事實上要先考慮到整個物聯網的產品設計趨勢──硬件同質化和硬件低成本化──這正是物聯網的特性。沈鑫指出，物聯網架構需要開放性的產品設計，因為唯有如此才能保證五百億個設備都能順利接入網絡。但這反過來會對設備商帶來挑戰，產品同質化會帶來利潤削減，低成本趨勢更可能加快紅海來臨。因而當視頻應用擴展到商用市場時，設備商的競爭優勢將在品牌和用戶體驗方面得到體現。

簡單來說，在融入物聯網概念的商業化視頻應用中，產品設計不僅要針對應用做優化，還要確保接口、標準和協議等層面的互通性。這些問題除了硬件架構外，很大程度上必須由軟件來解決。“軟件架構對于加速提供智能實時分析是非常重要的東西。”沈鑫表示，國內許多系統集成商都在積極探索端到端的軟件架構，同時，對這些企業來說痛點并不在硬件成本，而是在系統易用性、網絡延時、加速智能分析算法等困難上，而平臺化的軟件產品對他們的幫助會很大。

除此之外，智能視頻分析對于網絡實時存儲、傳輸有非常高的要求，因而基礎網絡和架構的優化至關重要，這也是未來所有視頻應用面臨的主要挑戰。