前端摄像机作为视频监控系统的重要组成部分，随着应用行业细分化，前端摄像机的种类越来越丰富，针对不同行业的摄像机对智能分析的要求也不尽相同，这也预示着前端摄像机的智能化发展将会带来更大的市场，也将对视频监控行业格局产生深远的影响。

　　针对不同的行业，由于在数据类型及层次上的不同，智能前端摄像机面对的算法及智能应用上的需求也不同，在公共安全领域、智能交通以及商业领域对人脸、车牌、形态、行为等等各种数据要求就不相同。例如在智能交通领域包括交通的流量预测，短期流量预测、中期流量预测、长期流量预测道路，还有一些车辆大数据的研判，包括车辆的流量、车辆的视频，车速、行车轨迹的分析等等。在商业决策的应用，比如商业上利用人脸的检测；人流量和商场人流密度的判断；人流的热点，哪个区人比较多，哪个区人比较少等等。

　　近两年随着人工智能技术的不断发展，其与产业的结合更加紧密。其中人脸识别近些年受深度学习(deeplearning)的加成，各场景识别率在某种程度上都有极为显著的提高，因此相关落地应用越来越普遍，以人脸识别作为身份验证手段大量运用在金融、支付、门禁等民用领域中，安防行业也不例外。基于前端摄像机的智能化发展要求，在公共安全各个领域开始越来越多的应用基于深度学习的人脸识别技术。

　　而伴随着安防人工智能风口来临，众多CV(computervision)初创公司越来越多的参与到安防领域行业拓展中。在本次深圳安博会上，国内比较成熟的算法初创企业纷纷亮相。商汤科技、旷视科技、依图科技、云天励飞以及触景无限等等，并且都带来了针对安防行业应用级的产品及解决方案。

　　算法初创企业的到来为安防行业的革新提供了基础，在前端摄像机硬件与算法分离中，用户可以根据自己的需要选择不断的智能化算法及解决方案，这样用户的可选择性更多、配置智能应用的灵活性更大，同时行业内的竞争也将促使前端智能化更成熟。

　　另外，由于受到国家在公共安全视频监控领域联网建设的要求，视频监控智能化发展必须要有一个统一的标准，这不仅包括摄像机硬件与智能应用之间的标准，还包括智能摄像机提供的结构化数据标准。随着智能前置化，后端云计算、大数据应用可以直接利用前端摄像机提供的结构化数据，效率更高，标准化建设也将成为未来前端智能带来的又一大影响。