中国有句古话，眼观六路，耳听八方，敏锐的观察和感知能力是人类智慧的基础。传统的摄像头只有感知功能，无法理解图像中描述的人和事。计算机视觉利用人工智能（AI）让智能摄像头等设备变得聪明，可以解释和理解图像中发生的事情。通过科学技术重建一个像人眼一样强大的传感器，它为计算机执行过去需要人类视觉的任务打开了广泛而多样化的用例。因此，计算机视觉正迅速成为物联网获取真实世界数据和处理数据的最重要方式之一。
智能摄像头的计算机视觉功能正在广泛应用于商业和工业场景中，从计算停车场的汽车数量到监控零售店的客流，或者发现生产线上的缺陷。在家里，智能摄像头可以告诉我们什么时候送包裹，狗是否从后院溜出来，或者婴儿什么时候醒来等待护理。
智能摄像头技术在商业和消费市场的应用呈指数级增长。根据市场调研和战略咨询公司Yole Développement在2020年发布的《用于监控和安全使用的摄像头与计算》报告中，世界上仅有约10亿台摄像头用于监控，预计到2024年将翻倍。
该技术在安全性、异构计算、图像处理和云服务方面取得了巨大进展，使未来的计算机视觉产品具有比以前更好的能力。
智能摄像头的安全性是计算机视觉的首要考虑因素
物联网的安全是科技行业的首要任务，但它是非常具有挑战性的。确保所有物联网设备不被恶意人士使用是非常重要的，特别是当这些设备获得和存储与人、地点和高价值资产相关的图像数据时。
未经授权访问负责监控工厂、医院、学校或家庭的智能摄像头的数据，不仅严重侵犯了隐私权，还可能导致不可估量的伤害，如谋杀犯罪和秘密数据泄露。智能摄像头也会提供一个破裂，让恶意人士访问网络中的其他设备，如门禁、加热和照明控制，甚至控制整个智能工厂。
我们需要能够信任智能摄像头来维护所有人的安全，而不是为隐私侵权开辟新的途径。Arm我们坚信物联网安全的重要性，多年来在这一领域不断发展和创新，包括适用于物联网安全Cortex?-A与Cortex?-M的Arm TrustZone等待产品组合，最终客户可以放心部署从云到端的物联网应用。
基于未来Armv9架构的智能摄像头芯片将通过Arm机密计算架构（Confidential Compute Architecture, CCA）进一步加强计算机视觉产品的安全性。
除此之外，Arm继续推进最佳安全实践的共同标准，如PSA Certified与PARSEC等等。这些标准旨在确保未来所有智能摄像头都可以内置安全：从图像传感器的第一个场景视频到存储数据，无论数据是存储在机器上还是使用先进的安全和数据加密技术。
终端AI计算机视觉驱动智能摄像头
图像传感器技术与边缘AI智能摄像头可以通过获取大量的计算机视觉数据来进行复杂的推理。智能摄像头中的新机器学习能力可以满足探测人或动物、识别特定对象、读取车牌号等多种用例。这些计算机视觉应用程序需要在终端设备运行机器学习（ML）算法，而不是将数据发送到云进行推论处理。分布式计算能力是数据时代的大趋势。将计算能力转移到更接近数据的地方，可以提高决策速度，降低带宽成本，更好地维护数据安全。
例如，在繁忙的十字路口部署一台智能摄像头，通过计算机视觉可以确认一天中各时段等待红灯的汽车数量与类型，再利用设备本身的ML功能处理数据并推断，智能摄像头可以自动调整时间顺序，无需人工干预，从而自动减少交通拥堵，限制排放增加。
Arm针对AIoT边缘智能的投资反映在我们日益增长的过程中AI合作生态系统，Arm架构支持矢量计算，各种AI框架模型在Arm处理器上的优化，以及Ethos机器学习加速器产品线的普及。Arm Ethos产品系列是具备高度可扩展性与高效的NPU，它可以通过多核心技术支持每秒从0.1到10 TOP。同时，Arm也积极寻求与第三方加速器的集成AI、多媒体处理操作更简单、更高效Arm架构的芯片产品上。软件在ML该领域通过Arm NN SDK与TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLM）开源框架，Arm不断支持开源社区与其他生态伙伴的合作。
基于现有的神经网络和高效的机器学习负载框架Arm Cortex-A CPU、Mali? GPU、Ethos NPU与Arm Compute库以及CMSIS-NN。
通过第二代可伸缩矢量扩展（SVE2），Armv9架构可以提供简单易用的向量计算(个别数据组可以平行计算)，支持强化AI功能。这样，开发者就可以直接扩展硬件向量长度，而无需重写或重新编译代码。未来矩阵乘法的扩展(加强ML其中一个要素将进一步推广AI的发展。
智能相连的智能摄像头
云和边缘计算也有助于加速智能摄像头的使用。CCTV架构通过网络录像机（NVR）或数字录像机（DVR）在这台机器中存储摄像头的数据。这种模式有很多限制，包括巨大的存储空间和每台机器NVR实体连接端口数量有限。
迁移到云原始模式可以大大简化智能摄像头的部署：任何数量级摄像头都可以通过下载到设备的配置文件进行配置和管理。这也是一个良性循环：智能摄像头的数据可以训练存储在云中的模型，以便使摄像头更智能。当摄像头变得更智能时，需要上传的数据量就越小。
云计算的使用也可以结合来自多个智能摄像头的计算机视觉数据AI传感器集成实现过程自动化。以我们刚才提到的部署在十字路口的智能摄像头为例，云AI该算法可以对多台智能摄像头的数据进行综合分析，不断调整整个城市的交通信号灯顺序，保持交通畅通。
Arm支持从云到终端所需的连续处理能力：Cortex-M微控制器与Cortex-A智能摄像头由处理器驱动，Cortex-A处理器驱动边缘网关，云和边缘服务器使用Neoverse平台能力。
智能摄像头的新软硬件需求
计算机视觉设备的计算需求每年都在增长，超高分辨率的视频获取(8K 60fps）与64位（Armv8-A）处理能力是目前高端智能摄像头产品的标准。
因此，下一代智能摄像头SoC异构结构必须结合CPU、GPU、NPU实现计算机视觉、图像处理、视频编解码等功能。
虽然终端存储也是另一个关键的技术困难：AI可以在摄像头本地处理图像，以降低存储的需求，但许多用例仍需要将数据保存在某个地方（无论是设备本机上，或是边缘服务器或云上）以确保安全。
为确保高分辨率计算机视觉数据能够妥善存储，H.265和AV一等新的视频编解码标准正成为业界公认的标准。 H.265与AV1等
新的应用场景驱动持续创新
总之，对新应用场景的需求正在促进计算和图像技术的全面持续改进。新一代的CCTV摄像头等图像获取设备已经不是以前的样子了，它们产生的不再是难以识别面部的粗糙图像。计算机视觉的进步-更高效、更强大的能更强AI与ML智能——让智能摄像头不仅仅是图像传感器，更能像人类的眼睛一样理解图像，通过所见所闻了解世界。连接模拟和数字世界的桥梁正在打开我们过去感到难以置信的新应用场景。
关于Arm 作为计算和数据革命的核心，Arm技术正在改变人们生活和企业经营的方式。Arm低功耗处理器设计及软件平台已应用于2、150亿芯片的高级计算，Arm技术安全地支持电子设备，涵盖从传感器到智能手机甚至超级计算的多样化应用。Arm从芯片到云的技术合作伙伴超过1000家。AI增强互联网计算的所有领域都提供设计、安全和管理技术，并在技术领域处于领先地位。