魅視科技AI邊緣計算利舊視頻監控智能化改造新路徑

視頻監控智能化改造新路徑：邊緣計算賦能存量設備升級

平安城市與智慧城市建設正在進行中，多方積極響應，持續投入視頻監控安防建設。然而，大量老舊監控系統性能不足、功能落后，已構成安全隱患。設備老化導致監控存在盲區畫面模糊細節難辨且各點位數據孤立無法共享復用無疑給城市街鎮、社區、學校、交通等場景的智能化管理設置了重重障礙，在智慧化應用層面城市街鎮、社區、學校、交通等場景困境凸顯。系統碎片化導致資源缺乏智能分析能力致使預警與干預缺失基層管理人員高度依賴人工處置，壓力巨大、效率低下。老舊系統已成為城市智能化發展和基層治理的瓶頸，亟須升級以打通數據、賦能智能、提升安全與效能。在此背景下，廣東魅視科技股份有限公司（股票代碼：001229）推出的邊緣計算節點解決方案，通過AI邊緣計算盒子+既有攝像頭的技術架構，實現存量視頻監控設備的低成本智能化改造，蓋智慧城市、智慧交通、智慧工地、智慧園區等多個應用場景。

一、存量視頻監控智能化面臨多重挑戰

長期以來，傳統視頻監控系統在智能化升級過程中面臨多重困境：

改造成本高昂：更換AI攝像頭需要大量資金投入，單個點位改造成本包含設備采購、施工布線、系統調試等環節，千路級規模項目動輒需要數百天工期，對財政預算形成較大壓力。

算力部署難題：傳統AI算力中心建設需要集中投入大量服務器資源，前期投資門檻高，且算法資源調度缺乏靈活性，閑置算力無法被有效利用，導致資源浪費。

識別準確率不足：計算機視覺小模型在復雜環境下誤報率居高不下，雨霧天氣、光照變化、遮擋干擾等場景下識別準確度大幅下降，影響實際應用效果。

系統碎片化突出：不同廠商設備間兼容性差，形成數據孤島，重復投入現象嚴重。2024年市場監管總局等18部門聯合發文要求加快制定安防視頻監控編解碼、圖像分析等標準，旨在解決這一問題。

二、邊緣計算技術路徑重構智能化改造模式

魅視科技邊緣計算節點采用云邊端協同架構，在網絡邊緣側部署算力資源，通過標準化接口對接既有攝像頭，將AI分析能力下沉至前端，形成分布式智能感知網絡。該方案通過多協議兼容、算法靈活加載、本地實時計算三大技術能力，實現存量設備的快速智能化賦能。

三、四大差異化能力構建技術競爭優勢

一、利舊提效能力

邊緣計算節點支持RTSP、RTMP、GB/T28181、GA/T1400等主流協議，兼容華為、海康、大華、宇視等廠商設備，可開發90%存量攝像頭的AI分析潛力。以1000路攝像頭改造項目為例，傳統更換AI攝像頭方案需要100天施工周期，采用邊緣計算節點插電聯網即用，實施周期縮短至10天以上，成本約為AI攝像頭方案的20%

二、高性能處理能力

單臺邊緣計算設備支持32路1080P視頻流并發分析，算力范圍蓋10-200T可根據場景需求靈活配置。單路視頻支持同時加載5-8種算法進行多維度分析，如在智慧工地場景可同步檢測安全帽佩戴、危險區域入侵、施工物料堆放等多項內容，提升單點位監測密度。

三、多模態大模型復審能力

系統采用小模型實時分析+大模型二次復審的分層架構。邊緣側小模型完成快速識別，云端視覺多模態大模型通過長上下文理解、場景關聯分析、位置識別等能力對告警結果進行二次過濾。在智慧城管場景中，該機制將復雜場景監測準確率從65%提升至85%以上，降低誤報率。

四、感知進化能力

邊緣節點實現從被動采集向主動預測轉變。通過本地存儲歷史數據訓練輕量化模型，結合云端全局模型融合，系統從事后響應升級為事前預防節點間通過本地網絡協同處理，實現局部感知-全局聯動避免數據全量上傳云端的延遲問題。

四、填補分布式智能視頻分析市場空白

行業分析表明，當前視頻監控智能化市場存在AI攝像頭成本高、傳統攝像頭功能弱的兩極分化現象。魅視科技邊緣計算方案定位于存量設備智能化改造賽道，通過標準化硬件+開放式算法平臺的產品形態，為客戶提供漸進式升級路徑。

該方案與AI攝像頭方案形成互補關系：在已有大量普通攝像頭的場景，邊緣計算節點可快速賦能；在新建項目中，可與AI攝像頭混合部署，實現算力資源的靈活調度。這種硬件利舊+算法迭代的模式，契合政策導向與市場需求。

五、蓋多種行業應用場景

魅視科技邊緣計算方案已在多個行業實現規模化應用：

智慧城管場景：廣州白云區城管局項目在近400個重點路口部署智慧燈桿，集成邊緣計算節點，實現大型車右拐預警、流動商販管控、公園人流監測等功能，路口邊緣計算一體機成功應用于該項目，連續兩年獲中國信息協會數字創新成果與實踐案例認可。

智慧交通場景：湖北某交投單位部署邊緣計算違規管控系統，實時抓拍交通違法行為并聯業務平臺，檢測違法場景15種以上，漏拍率小于10%采集有效率大于75%算法準確率大于90%

智慧園區場景：上海、深圳、沈陽萬象城接入3000路攝像頭，應用15種以上算法場景，抓拍有效率大于95%算法準確率大于90%消防事故發生率降低87%

智慧工地場景：系統蓋房建公建、交通、礦山、水利等九大類場景，實現對三寶四口五臨邊違規行為的實時識別與告警派發閉環處置。

智慧水利場景：廣西水利廳某水庫庫區項目部署12種以上定制算法，蓋溢洪道堵塞監測、網箱養魚監測、救生圈移位檢測等10種以上識別場景，巡查工作量降低80%

六、企業持續推進AI技術商業化落地

魅視科技人工智能技術中心負責人表示，公司自2018年起持續投入AI應用場景研發，2021年發布AI體感、AI大數據平臺，2022至2024年連續三年入選廣州人工智能創新發展榜單影響力企業2024年推出融合生成式語言大模型、圖像大模型及邊緣計算的產品，實現大規模商業化落地。

在算法研發方面，公司已構建上百種場景算法矩陣，覆蓋沿街晾曬識別、安全帶識別、大貨車限行識別、非卸油車輛入侵識別、安全帽識別、抽煙識別、消防通道占用識別、高空拋物識別等多種應用。用戶可通過提示詞指令快速創建新算法，自定義配置復判策略，靈活適配業務需求。

在生態合作方面，公司持續推進與各行業客戶的深度合作，基于邊緣計算平臺構建開放式算法生態，支持第三方算法接入，推動行業智能化應用創新。

七、推動視頻監控行業智能化轉型

面向未來，魅視科技將持續投入邊緣計算與多模態大模型技術研發，深化云邊端協同架構能力，拓展行業應用場景深度。公司已獲批云邊融合儲存青年科學家項目，在分布式儲存與邊緣智能領域持續探索。

作為深交所上市企業與第五批專精特新小巨人企業，魅視科技依托省級企業技術中心、分布式音視頻智能系統工程技術研究中心等創新平臺，與行業合作伙伴共同推動視頻監控智能化標準制定，促進設備互聯互通，助力智慧城市、智慧交通、智慧園區等領域數字化轉型升級。