全球智慧城市中的AI摄像头数量将达3.5亿个

据全球技术市场咨询公司ABI研究公司的报告，到2025年，全球使用人工智能(AI)芯片的智能摄像机数量将达到35亿台，并将成为智慧城市的标准。这样，与将特定的深度学习模型部署到智能摄像头相比，将深度学习模型驻留在网关和本地服务器上，节省了使用传统摄像机的数倍成本，而且比依赖云基础架构提供更快的响应时间。

据全球技术市场咨询公司ABI研究公司的报告，到2025年，全球使用人工智能(AI)芯片的智能摄像机数量将达到3.5亿台，并将成为智慧城市的标准。预计到2025年，65%以上的摄像头将安装在AI芯片中。

这两款AI摄像机将具备深度学习的功能，BDV64B可以用于智能交通管理、行人流量监测和管理、城市安全和预防威胁检测等场景。

世界范围内，越来越多的地方政府积极寻求使用AI技术，引发了采用带有边缘AI芯片的智能相机的热潮。ABI人工智能与机器学习公司首席分析师LianJyeSu表示：“除了低延迟，数据隐私问题也推动了边缘AI的发展，因为数据可以在边缘处理，而不需要把它发送到云中。在智慧城市领域，Ambarella，海思，Intel,NVIDIA，高通和赛灵思是一些关键的AI芯片供应商。拥有始终在线机器视觉能力的TinyML供应商正日益希望在由电池驱动的摄像机、激光雷达、红外线和其他传感器始终在线视觉中扮演重要角色。”

当前，这些工作负载中的大部分工作都是由视频分析供应商提供的，例如商汤、Ipsotek、icentana和SentryAI，托管在云中的深度学习模型，或者由海康威视和大华等智能摄像机和网络录像机提供的深度学习推理等，这些供应商的方法各有优缺点。

这两种技术都可以在深度学习基础上进一步促进机器视觉的应用。首先是边缘计算。这样，与将特定的深度学习模型部署到智能摄像头相比，将深度学习模型驻留在网关和本地服务器上，节省了使用传统摄像机的数倍成本，而且比依赖云基础架构提供更快的响应时间。

二是5G技术。尽管到2023年网络切片还不能实现商业化，但是5G的网络切片能力使通信服务供应商能够提供专门的网络资源来支持微服务，99.9999%的可靠服务可以确保设备的无缝连接，以及支持智能城市中基础深度学习的机器视觉。

他认为，“向边缘计算转型带来了新的市场机会，尤其是对AI芯片初创企业而言，这些企业更多地关注网关和标准服务器处理，例如Blaize、Hailo和Kneron公司。”

然而，抵制情绪依然很强烈。公共场合安装AI摄像机面临着公众信任和法律监管的严峻挑战。全世界的人权倡导者对科技滥用保持警觉，并且一直反对使用面部识别技术。甚至美国国会禁止使用面部识别技术。中国是基于深度学习的机器视觉技术的主要市场之一，为了维护国家安全和公共秩序，中国政府已经在全国范围内对脸部识别技术进行了严格审查。

"信任是公共安全的重要内容。ABI研究报告鼓励开发者、供应商、监管机构和公众进行持续的对话，并引入通用技术平台以增加透明度，以及AI道德和管理框架，这些可以减少偏差。从长远来看，在智慧城市中取得成功的技术供应商将是那些能够展示透明和可解释的深度学习模型，并愿意遵守公开和通用标准及道德约束的公司。