对于沉睡着的海量视频数据，业内一直在通过各种业务应用加以利用，但目前除了在卡口、套牌等领域进行相关的应用，整体的使用效果并不好。究其原因，第一本身物联网技术在IT领域并未成熟，渗透到安防产业的技术也就比较零散，加上视频数据属于非结构化数据，在IT技术转化过程中需要一定的时间去融合;第二安防行业对于物联网应用的意识虽然已经开始，但权衡资金和市场布局等因素后，安防企业选择把更多精力和资金用于监控产品高清化和智能化应用，在行业没有成熟的解决方案之前，很难有企业在当前的安防竞争热点中抽身去研究物联网的应用;第三，很多物联网在安防的应用并不是刚需，对于实现智能化管理的方法，行业用户可以拥有其他更好的解决方案，或者利用视频监控作为物联网的感知层入口，成本会比其他方法更高。
所以在此环境下，解决行业用户需求是基础，成本和管理方式成为用户考量的重要因素。
在解决用户基本需求方面，以技术层面讲，需要在以下技术领域做更多的努力。
1、语音和图像识别的准确度
作为感知层的硬件，视频监控除了拥有看得到的眼睛，还需要听得清的语音识别能力，也就是说，在未来，高端摄像机的集成能力需要得到加强，同时在语音和图像识别的准确率上，要得到大幅度的提升，否则误报会困扰客户，影响使用体验效果。当前，在一些简单的应用场景，摄像机的智能分析水平的准确度可以达到98%以上，但在复杂的场景，受光线、角度等因素的影响，准确率大大降低。幸运的是，随着行业应用的深入发展，三维建模的智能分析技术已经出现，相比过去的二维建模分析，在复杂场景的应用的准确率已经得到保障。
2、芯片性能提升势在必行
前端智能近来颇受行业关注，不仅由于前端智能会节省更多的存储空间，减轻数据传输的带宽压力，还提升数据处理的效率，节省用户的宝贵时间。随着因特尔的介入，原来的芯片厂商海思、TI、安霸及中星微(SVACFRI2010)的竞争压力明显加大，现在用于摄像机的芯片在成本、功耗等方面相比过去已经有了很大的提升，在摄像机的芯片商业应用普及进入低价时代之后，摄像机在前端的智能分析处理将变得更为普通。
3、大数据/云计算是核心
虽然行业有人担忧前端的智能会将减少后端服务器智能分析的市场，但某资深人士认为，前后端智能分析是相互协作，并不存在前端智能将后端智能抢占的过程。前端分析只是将数据优化，将有用的数据传输到后台，减轻存储和带宽的压力，后端分析更多在于大数据的行业应用分析，需要更强大的芯片综合处理能力，而在整个数据处理的过程中，企业在构建基于大数据的云计算的结构是关键，目前，主流的设备商在自主云架构方面都有相应的成熟案例落地，未来的应用，将会更加细分和多元化，这一领域的技术优势，也将拉大主流设备商与中下游厂商的差距，同时人工智能的应用将激发行业的二次革命，安防的边界将会得到延伸。
城市管理或许是突破口
当前，传感器成本的下降，给万物互联带来更多的可能。在视频监控领域，摄像机对于传感器的应用已经开始起步。有迹象表明，摄像机除了传统的画面监控、录像回放外，将依赖安装在摄像机内的各类传感器，在环境监测、城市管理、应急防灾方面得到广泛的应用。
以物联网的概念在视频监控领域的初级应用来看，在城市某一区域的市政管理的规划雏形已有了初步的方案，依靠在摄像机端的采集传感器，加上后端服务器的智能分析功能，可以实现对这一区域内的市政管理工作进行智能化预警，例如下水道井盖被盗、泥石流/洪水突发、交通堵塞、人群聚集等现象进行后台的监控和预警。
来自行业人士的分析人，这方面的综合应用，现在的主要困扰不是安防或相关技术本身存在多大的风险，而是来自管理部门责权的混淆，在城市基础设施管理方面，涉及的部门有交通、城管、环卫、水利、公安等部门，这些政府部门之间的协调成为项目推进的困难所在，要解决此类问题，需要做好顶层设计，由上层管理机构进行统一的规划，逐级对接负责，落实责任主体，同时在数据开放、标准统一方面也要做更多的努力。
