在物聯網的三大層次中，感知層作為物聯網識別物體、采集信息的來源，催生了很多類別行業的科技產品。布局物聯網產業，入口成為關鍵，在當前的科技世界中，智能家居、智能可穿戴硬件，監控攝像機等成為物聯網入口的主要領域。據相關數據顯示，攝像機采集的數據信息，占據了全世界約一半的數據存儲量，但在安防行業應用中，物聯網概念雖然在安防行業提了多年，但物聯網對視頻監控采集的數據應用還未起步，產業化發展的商業模式還沒有雛形。
解決行業用戶需求是基礎
對于沉睡著的海量視頻數據，業內一直在通過各種業務應用加以利用，但目前除了在卡口、套牌等領域進行相關的應用，整體的使用效果并不好。究其原因，第一本身物聯網技術在IT領域并未成熟，滲透到安防產業的技術也就比較零散，加上視頻數據屬于非結構化數據，在IT技術轉化過程中需要一定的時間去融合;第二安防行業對于物聯網應用的意識雖然已經開始，但權衡資金和市場布局等因素后，安防企業選擇把更多精力和資金用于監控產品高清化和智能化應用，在行業沒有成熟的解決方案之前，很難有企業在當前的安防競爭熱點中抽身去研究物聯網的應用;第三，很多物聯網在安防的應用并不是剛需，對于實現智能化管理的方法，行業用戶可以擁有其他更好的解決方案，或者利用視頻監控作為物聯網的感知層入口，成本會比其他方法更高。所以在此環境下，解決行業用戶需求是基礎，成本和管理方式成為用戶考量的重要因素。
在解決用戶基本需求方面，以技術層面講，需要在以下技術領域做更多的努力。
1、語音和圖像識別的準確度
作為感知層的硬件，視頻監控除了擁有看得到的眼睛，還需要聽得清的語音識別能力，也就是說，在未來，高端攝像機的集成能力需要得到加強，同時在語音和圖像識別的準確率上，要得到大幅度的提升，否則誤報會困擾客戶，影響使用體驗效果。當前，在一些簡單的應用場景，攝像機的智能分析水平的準確度可以達到98%以上，但在復雜的場景，受光線、角度等因素的影響，準確率大大降低。幸運的是，隨著行業應用的深入發展，三維建模的智能分析技術已經出現，相比過去的二維建模分析，在復雜場景的應用的準確率已經得到保障。
2、芯片性能提升勢在必行
前端智能近來頗受行業關注，不僅由于前端智能會節省更多的存儲空間，減輕數據傳輸的帶寬壓力，還提升數據處理的效率，節省用戶的寶貴時間。隨著因特爾的介入，原來的芯片廠商海思、TI、安霸及中星微(SVACFRI2010)的競爭壓力明顯加大，現在用于攝像機的芯片在成本、功耗等方面相比過去已經有了很大的提升，在攝像機的芯片商業應用普及進入低價時代之后，攝像機在前端的智能分析處理將變得更為普通。
3、大數據/云計算是核心
雖然行業有人擔憂前端的智能會將減少后端服務器智能分析的市場，但某資深人士認為，前后端智能分析是相互協作，并不存在前端智能將后端智能搶占的過程。前端分析只是將數據優化，將有用的數據傳輸到后臺，減輕存儲和帶寬的壓力，后端分析更多在于大數據的行業應用分析，需要更強大的芯片綜合處理能力，而在整個數據處理的過程中，企業在構建基于大數據的云計算的結構是關鍵，目前，主流的設備商在自主云架構方面都有相應的成熟案例落地，未來的應用，將會更加細分和多元化，這一領域的技術優勢，也將拉大主流設備商與中下游廠商的差距，同時人工智能的應用將激發行業的二次革命，安防的邊界將會得到延伸。
城市管理或許是突破口
當前，傳感器成本的下降，給萬物互聯帶來更多的可能。在視頻監控領域，攝像機對于傳感器的應用已經開始起步。有跡象表明，攝像機除了傳統的畫面監控、錄像回放外，將依賴安裝在攝像機內的各類傳感器，在環境監測、城市管理、應急防災方面得到廣泛的應用。
以物聯網的概念在視頻監控領域的初級應用來看，在城市某一區域的市政管理的規劃雛形已有了初步的方案，依靠在攝像機端的采集傳感器，加上后端服務器的智能分析功能，可以實現對這一區域內的市政管理工作進行智能化預警，例如下水道井蓋被盜、泥石流/洪水突發、交通堵塞、人群聚集等現象進行后臺的監控和預警。
來自行業人士的分析人，這方面的綜合應用，現在的主要困擾不是安防或相關技術本身存在多大的風險，而是來自管理部門責權的混淆，在城市基礎設施管理方面，涉及的部門有交通、城管、環衛、水利、公安等部門，這些政府部門之間的協調成為項目推進的困難所在，要解決此類問題，需要做好頂層設計，由上層管理機構進行統一的規劃，逐級對接負責，落實責任主體，同時在數據開放、標準統一方面也要做更多的努力。
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