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前端智能化的必要性——实现实时分析，解决传输带宽瓶颈。安全行业智能化升级是行业发展的大趋势，后端智能化和前端智能化是智能升级的两种并存解决方案。其中，前端智能的核心功能是为后端提供高质量的初步结构化图像数据，其主要功能有两点:1.提高部分智能分析应用的实时性；2.节省带宽和后端计算资源。典型的前端智能摄像头内置深度学习算法，一方面可以完成前端的人脸定位和质量判断，有效解决错误报告的问题，同时具有良好的图像效果。即使周围环境光线不好，人们也可以戴帽子或从一定角度低头。侧脸仍然可以准确识别，并自动将视频中的人脸截取到后端；另一方面，编码后的网络视频可以输出，也支持输出非压缩、无损、无延迟的视频流图像。这样可以为大用户节省服务器成本和带宽，因为在相同的服务器数量和计算能力下，可以访问更多的摄像头。后端智能产品的核心功能是利用计算能力对视频数据进行结构化分析。
在智能前端的趋势下，前端的价值将大大提高。我们在行业深度报告《人工智能+安全:天眼时代万物》中，我们详细比较了前端升级和后端升级的优劣以及发展趋势。最终结论是，为了满足实时处理的需要，缓解后台存储的压力，厂商会越来越把计算能力放在前面，也就是智能放在前面。以人脸识别为例，传统的人脸识别产品采用前端摄像头捕捉图片，后端服务器计算比较的模式。在前端智能模式下，智能摄像头可以实时处理图像，而不依靠服务器。人脸识别大大提高了识别效率和后端存储效率。事实上，前端智能化的趋势意味着产业链的上下游将发生价值转移。整个安全智能系统对后端系统的依赖程度将进一步降低，后端价值将部分转移到前端，前端价值将大大提高。
国内安全智能前端市场规模有望超过1500亿。从行业调研结果来看，2018年以来，主流深度学习摄像头芯片开始成熟量产，有效解决了限制前端智能摄像头容量的计算芯片瓶颈。
