在物联网的建构概念中，摄像头与传递其他物理信号的感测设备类似，是前端采集的一个重要设备，摄像头记录的视频数据也将成为大数据分析的基础，为智能化生活做出重大贡献。和其他纯物理信号相比视频具有更大优势，因为经由视频分析，能够精准地判断出人物、事件及所有物件特征，这些优势正在让视频应用从传统的安防、交通等主流应用向更广大的商业市场扩展。
芯片行业巨擘英特尔(Intel)是极力看好视频商机的企业之一。在将传统嵌入式事业部改组为物联网事业部之际，该公司将智能安防与交通、能源、零售并列为四大主力垂直行业，并强调基于数据分析的视频服务，无论是专业安防或商业类应用，都将开展出许多新的商业模式。同时也是视频智能分析技术进展的主要驱动力。
毋庸置疑，视频数据已经被视为下一个能在商业市场上衍生出利润的重要基础，关键是怎样才能良好地利用它。“2014年中国的摄像头出货量大约是3500万，到2018年预估会达到7500万，”英特尔物联网事业部细分市场营销经理沈鑫表示，从市场规模和增长速度来看，中国的视频市场成长潜力非常巨大，除了当前应用最大的智能安防和交通，未来视频还将在众多商业应用中成为基础。
民用市场增长快速
事实上，在安防视频应用领域，民用市场增长速度已经有高于政府应用的趋势。沈鑫指出，目前中国安防监控市场虽然仍以政府主导项目为主，但民用市场仍有增加趋势，主要需求点体现在一线城市的大型商场和小区摄像头正在进行升级改造，另外二三线城市也开始出现类似需求。
例如在零售店中，视频分析可以传递出信息，提醒店员有进入者，或提醒商店某个货架的产品缺少。另外，商场内对准售货架的摄像头不仅能做监控，还能发现货架上的产品是否短缺，产品排放是否散乱，再通过服务的方式去提醒店长或者营业员补货或整理，沈鑫表示。
以上的应用场景可以用其他的感测技术如RFID来完成，但也可以是视频数据丰富之后延伸出来的增值服务。为了推动智能视频分析的发展，前后端视频监控产品近年来取得了很大发展。在前端，今天问世的智能分析摄像机已经能做到很精细的智能视频分析，后端的进展也在加速之中。沈鑫指出，在基于云的视频计算应用中，由于针对不同负载所需要的服务器的类型和设计有区别，所以会需要针对视频存储的智能分析开发全新类型产品，包括云存储服务器和云智能分析服务器等。这些专用的产品在单位能耗下的运算或者分析能力更强，更适合视频分析应用。
沈鑫透露，无论从投资或投入开发角度来看，目前很多国内的系统集成商已经从政府相关的工程向民用方向转移。随着民用市场更多的商业模式滋生，民用视频市场的发展会更加快速，甚至成为带动消费类摄像头的发展主力。
物联网将革新产品开发概念
然而，在思考智能分析、基于云计算和云存储的产品设计架构时，事实上要先考虑到整个物联网的产品设计趋势──硬件同质化和硬件低成本化──这正是物联网的特性。沈鑫指出，物联网架构需要开放性的产品设计，因为唯有如此才能保证五百亿个设备都能顺利接入网络。但这反过来会对设备商带来挑战，产品同质化会带来利润削减，低成本趋势更可能加快红海来临。因而当视频应用扩展到商用市场时，设备商的竞争优势将在品牌和用户体验方面得到体现。
简单来说，在融入物联网概念的商业化视频应用中，产品设计不仅要针对应用做优化，还要确保接口、标准和协议等层面的互通性。这些问题除了硬件架构外，很大程度上必须由软件来解决。“软件架构对于加速提供智能实时分析是非常重要的东西。”沈鑫表示，国内许多系统集成商都在积极探索端到端的软件架构，同时，对这些企业来说痛点并不在硬件成本，而是在系统易用性、网络延时、加速智能分析算法等困难上，而平台化的软件产品对他们的帮助会很大。
除此之外，智能视频分析对于网络实时存储、传输有非常高的要求，因而基础网络和架构的优化至关重要，这也是未来所有视频应用面临的主要挑战。
