在数字化浪潮的推动下，视频监控系统已成为社会安全和城市管理的核心支柱。它不仅在智慧城市的构建中扮演着举足轻重的角色，也在安全生产领域发挥着至关重要的作用。然而，随着“有无”问题的基本解决，我们开始面临“优劣”的挑战。传统视频监控系统的局限性逐渐显现，已难以满足日益增长的复杂需求。

传统视频监控系统的局限

1. 预警能力不足：传统系统往往缺乏主动预警功能，只能在事件发生后提供信息，难以实现预防或及时响应。以警务中的套牌车识别为例，识别一辆车是否套牌需要大量的人力成本，资源只能定向投入，难以覆盖式监控。

2. 信息孤岛问题：监控数据常常形成信息孤岛，导致相关信息难以有效关联，影响了跨区域、跨部门的协同作战能力。

3. 人工监控的局限性：人工监控易受疲劳影响，导致误报和漏报，且长时间监控效率低下。在安全生产领域，事故往往在最不经意的瞬间发生，而人在整个监控流程中往往是波动最大的环节。

4. 数据管理难题：海量录像数据难以进行有效分类和存储，使得数据分析工作变得异常困难，无法充分挖掘数据背后的潜在价值，难以将数据转化为有力的决策依据。

这些问题的凸显，迫切要求我们对视频监控系统进行智能化、自动化的转型，以适应新时代的安全挑战和城市管理需求。随着人工智能、大模型技术的成熟以及网络基础设施的铺开，基于AI识别模型的视频监控，给所有的视频监控，插上智能的翅膀。

AI技术在视频监控中的应用

当前，AI技术与视频监控的结合，主要通过先进的算法对图像进行深度分析和识别，提取关键信息，从而判断视频中出现的对象和行为。这种分析的底层逻辑大致可以分为几个类别：

1. 对象识别：AI能够识别和区分图像中的人和物，例如人脸识别、车辆识别等。这项技术可以用于安全监控、人流统计、交通管理等多种场景，极大地提升了监控的精准度与效率。

2. 行为分析：AI可以分析视频中的行为模式，识别出正常行为与异常行为之间的差异。这对于预防犯罪、提高公共安全具有重要意义，可有效将潜在风险扼杀于萌芽状态。

3. 警戒分析：通过设定特定的区域和规则，AI系统能够监测并判断是否有人或物违反了这些规则。例如，它可以判断在特定时间段内是否有学生违规离开宿舍，或者是否有人或物进行了超出规定的行为，一旦检测到异常，系统会触发警报。

通过这些分析，我们不仅能够获得原始的视频数据，还能得到一系列结构化的信息。这些信息将在不同的维度上提供分析锚点，并结合历史数据，预测可能发生的事件，提前发出预警，从而提高响应速度和处理效率，实现从被动监控向主动防控的转变。

AI 视频监控项目实例：矿业井下应用

随着新技术的不断涌现，AI 视频监控与市场需求的契合度日益成为衡量其成功的关键指标。在数据、信息、通信和技术（DICT）领域，这一点尤为显著。以一个矿业井下AI工业视频监控系统项目为例，该项目预算高达四百万，旨在部署一套先进的井下智能AI工业视频监控系统。该系统将覆盖采煤工作面机头、机尾，带式输送机头、机尾，掘进工作面、水泵房、井口、调度室等关键岗位和重点监控区域，通过智能AI摄像机进行人员、设备、系统和环境的全方位智能识别与分析预警，从而显著提升安全管理水平。

该项目除了网络、监控设备外，在AI层面，系统平台的构建分为两大块：软件和硬件。软件方面，系统平台需集成算法仓库、算法任务管理、资源调度管理、应用管理以及视频监控一张图等关键功能。硬件配置包括6台搭载4卡的视频推理服务器、24台搭载2卡的视频推理服务器以及16台视频解析小型设备，这些设备将共同承载AI视频平台及其相关算法的运行，为井下安全生产保驾护航。

AI 赋能视频监控带来的新机遇

在深入探讨AI层面的系统平台构建之后，我们可以看到，这不仅仅是技术层面的一次飞跃，更是商业模式创新的契机。对于电信运营商而言，AI与视频监控的融合带来了前所未有的商业机遇。在整个产业链中，有望实现新的收入增量并提升竞争力。

数据流量与网络基础设施

AI视频监控对数据传输速率和延迟有着更高的要求，这促使对高速宽带和5G网络需求的不断增长。为了支持高清视频流和实时数据分析，需要不同类型的网络基础设施，从而促使网络建设不断升级优化。

云服务、存储与边缘计算

系统产生的海量数据需要得到及时的处理和存储，这不仅需要云服务的支持，还需要边缘计算等一系列算力资源的配置。许多分析任务需要即时完成，无法等待数据回传至中央系统，因此只能在外围节点执行。此外，除了画面识别，雷达探测等传感工具的集成也对算力提出了更高的要求，促使算力资源布局更加多元化与精细化。

网络安全服务

鉴于许多数据涉及敏感信息或国有企业内部资料，对网络安全的要求尤为严格。电信运营商可以凭借自身技术优势，提供包括DDoS防护、数据加密和安全咨询等在内的网络安全服务，以确保视频监控系统免受网络攻击的威胁。

设备与服务维护

随着AI视频监控系统的广泛部署，电信运营商有机会提供包括设备安装、维护和升级在内的全生命周期服务，通过构建完善的服务体系，不仅保障了系统的稳定运行，还进一步增强了客户粘性与市场竞争力。

数据分析与商业智能咨询

电信运营商可以利用其网络和数据优势，提供数据分析和商业智能咨询服务。这不仅能帮助客户更好地把握市场趋势和消费者行为，为其决策提供数据依据，同时也开辟了运营商新的业务增长路径，实现数据价值的最大化挖掘与转化。

一站式行业解决方案

电信运营商可以与AI技术提供商、设备制造商和其他服务提供商合作，共同构建一个生态系统，提供从硬件到软件的一站式全方位服务。这不仅有助于扩大市场份额，提升品牌影响力，还能通过资源整合与优势互补，实现各方互利共赢，推动整个行业的创新发展。

结语

随着AI与视频监控技术的融合，我们正站在一个新时代的门槛上。然而，两大挑战依然横亘在我们面前：AI模型的复杂性和算力的瓶颈。尽管AI模型在识别和分析能力上取得了显著进步，但现实世界的复杂性仍是一个难以逾越的障碍。例如，中东某国在隔离地带部署的警戒机械人，尽管集成了AI视频监控和武装系统，却在实战中因AI的漏洞而遭受突破。对手利用简单的纸箱覆盖人员，使AI错误地将其判断为低威胁目标，暴露了AI在处理非典型威胁时的局限性。此外，算力问题也是制约AI发展的关键因素，许多AI算力盒子依赖特定的算法芯片，这在供应链中存在被“卡脖子”的风险。面对这些挑战，我们需不断优化AI模型，提升算力，以确保AI技术在安全监控领域的有效性和可靠性，为构建更加安全、智能、高效的社会环境奠定坚实基础。