 § 工业相机的精度非常高，通常聚焦于小范围“视野”比如执行产品的缺陷检测或者尺寸检测，例如：需要“在 30-mm 视野中检测ø0.1-mm 的异物； § 工业相机的快门时间非常短，可以抓拍快速运动的物体，配合光源、频闪控制器以及全屏曝光，可以有效解决拖影等问题； § 工业相机的拍摄速度远远高于一般相机，工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅甚至更多的图片，而一般相机只能拍摄30幅图像，相差甚远； § 工业相机输出的是裸数据，其光谱范围也往往比较宽，比较适合进行高质量的图像处理算法，而一般相机（DSC）拍摄的图片，经过了MPEG压缩； § 工业相机的性能强劲，稳定可靠，易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作时间长，可以在较恶劣的环境下使用无法连续长时间工作 § 工业相机以满足市场应用为前提，高速拍摄，高速传输，无损图片都是其特征，它并不强调图片的输出的好看来满足人们视觉上的享受。 显然，机器视觉领域市场并不大，大约在300亿规模，这并不是华为安防的菜。华为安防提出“万物感知丨万物互联丨万物智能”，希望利用“机器视觉”，助力千行百业数字化转型。 显然，华为安防所说的“机器视觉”是广义的，不仅涵盖安防、工业视觉，还有辅助驾驶，机器人等领域。华为安防重新定义、升华了一下“机器视觉”。 华为安防官宣：
到底是华为重新定义了安防行业还是重新定义了“机器视觉”？华为安防改名目的及后续会有何动作？这是一次内生地行业前瞻性地转型还是侧重公关或品牌形象角度的外向地宣传而已？
单看安防行业+AI,如果要将AI算力部署在前端，需要采用AI摄像机，将要新建或改造现存前端摄像机，有望给安防行业带来巨大市场增量。2018年AI摄像机在公安动态识别系统项目中渗透约16.6%，如果按照全国近2300万路现存公安监控摄像头，渗透率只有0.4%，有巨大的提升空间。从华为安防的发力点看，也是重点突破以上刚需：算法赋能及算力的提升。
开放的AI平台极大的提升了AI普及使用，降低了算法场景落地难度，比如带口罩识别、安全帽识别、超市货品清点、三分钟人脸识别签到系统，三分钟车型识别，菜品识别、ADAS等等，三五分钟就能做出一个非常实用的AI系统，在过去想都不敢想，现在很容易实现。
以下是《华为智能安防开放架构与生态白皮书》详细内容，本报告共30页。
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