随着视频监控技术的快速发展，高清监控取代标清监控、具备分析能力的智能网络视频监控取代功能单一的模拟视频监控，已经成为不可逆转的趋势。市场调研机构IHS的分析报告显示，2014年，网络摄像头的出货量第一次超过了模拟摄像头;预计到2018年，网络摄像头的出货量将超过7400万，市场规模逾100亿美元，中国市场增长最为迅猛。

“在安防监控市场，以前模拟摄像机占据市场的主流地位，现在有越来越多的IP摄像机出现，它们的连接性会越来越强，智能性也会越来越高，包括智能的网关、后端的设备和后台。”英特尔公司物联网事业部部门与大市场部门市场总监Todd Matsler先生指出，现在有很多高清网络摄像头的使用，相关数据显示，预计到2018年，网络摄像头的出货量将达到1.24亿台，2017年预计这些摄像机每天生成的数据将达到859TB。未来要处理的数据会越来越多，这必须要有更好的解决方案管理、存储这些数据。由于涉及各种各样的视频分析，因此，视频分析的功能，解码、编码和转码等各种集成，以及云计算，这些都将是非常重要的领域。

毫无疑问，随着视频联网逐渐势起，以视频监控为核心的安防产业正向着更高清、更智能、大数据的方向快速演进。

海康威视研究院常务副院长浦世亮就表示，从过去几年的技术趋势来看，安防产业经历了网络化和高清化的发展，现在非常清晰的一个趋势是，正在向智能化和大数据快速的转换。从用户的需求端来看，这几年用户的需求也正在从过去看得清到现在向看得明白，从过去对于整个视频系统的应用是存储、回放，到现在基于视频内容理解的各种应用。

随着安防大时代的到来，视频数据呈现爆发式增长，这不仅对数据的存放带来压力，也对数据的分析提出了更高的要求。同时，大量的无用视频造成严重信息污染，使得线索的提取变得困难，并造成带宽及存储资源的严重浪费。因此，有用信息的分析获取效率至关重要。而传统的简单智能分析功能，以及由此引出的算法孤立、运算低效等问题已远远不能满足客户对时效性的需求。

实际上，传统的简单智能分析在大家看来并不是真正意义上的智能。“这主要是因为两个方面的原因，一是分析的不准;二是分析的慢。”在前不久的安博会上，华为展台相关负责人告诉记者，分析不准，可以通过算法优化。他称，华为在智能算法方面的投入很大，在华为内部有个实验室，它把国外一些最先进的机器分析、图像分析等智能算法引入到了国内。该工作人员还重点向记者介绍了其智能分析云节点(VCM)。据介绍，华为的高密度VCM5000系列智能分析云节点，在业内率先实现计算资源的按需分配，可供多种智能分析业务灵活共享，在云端提供高达万路以上的视频分析处理能力，分析效率比传统手段提升8倍，对十亿条记录秒级检索，让客户的录像数据充分发挥最大价值。此款产品还拥有强大的圈踪分析、VCM人脸布控、VCM视频侦查和视频摘要及检索功能，“智慧”全面贯穿安防领域。

浙江宇视科技有限公司产品部部长邵冬珺表示：“智能前端分为泛智能和专业智能，其主要区别在于，专业智能应用于实时应急指挥;泛智能用于事后复查，两个硬件平台完全不一样。”她告诉记者，专业智能的数据分析更为准确，但投资额度比泛智能高1到1.5倍。

邵冬珺指出，现在大家提到智能，首先说的就是功能，而功能的背后就是算法。实际上，智能不仅仅是算法，还要有开放的架构。“我们既有自研的算法，也有第三方的算法，我们将二者进行了融合。”她进一步称，除此之外，还要充分利用CPU和GPU的资源，对不同的算法所消耗的资源进行智能调配，保证服务器集群之间在各个应用中能维持相对合理的分配。“视频图像信息数据中心和综合监控指挥中心，是宇视未来非常重要的技术投入方向，这也是宇视的核心竞争力。”

由此可见，除了前端智能，后端也要智能，二者必须配合起来做智能分析。实际上，一直以来，前端摄像头的智能化都是主旋律，比如做交通卡口、车牌识别都是基于前端的智能分析，不过在有些场景下前端智能并不适用。浙江大华研发中心副总经理大数据研究院院长许焰举例称，比如车系识别，这需要庞大的车辆数据库，这就无法放到前端，只能放在后端。再比如平安城市，以宁波为例，整个市有三万只摄象头，不可能对每个摄象头都做智能化，但可以选择其中的1000路做智能化，其余的放在后端做智能。

Todd Matsler也表达了同样的观点。他说，视频的数据量非常大，在前端可以分析部分视频数据，比如非结构化的数据，但要做更深入的分析或大数据的分析就必须传回到后端，后端的分析处理能力非常强。

“不管是前端还是后端，都是有机的整体，现在大家考虑的是端到端的整个系统的智能解决方案。”英特尔公司中国区产品营销部产品经理徐民如是说。