安防監(jiān)控升級 AI智能體如何破解 “看得懂” 難題？
視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為現(xiàn)代社會安全保障和運營管理的重要組成部分，已普遍引入基于深度學(xué)習(xí)的AI分析能力，實現(xiàn)了人臉識別、行人檢測、車輛識別、行為識別等基礎(chǔ)功能，顯著提升了監(jiān)控效率。然而，面對日益增長的海量視頻數(shù)據(jù)和復(fù)雜多變的應(yīng)用場景，當(dāng)前的視頻監(jiān)控系統(tǒng)在實時性、準(zhǔn)確性和智能化水平方面仍然面臨顯著挑戰(zhàn)。
具體而言，系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的識別魯棒性有待提高；難以有效整合和關(guān)聯(lián)分析海量異構(gòu)數(shù)據(jù)；對復(fù)雜事件的深層理解和智能研判能力不足；以及從告警到主動決策和自動化響應(yīng)的跨越尚未完全實現(xiàn)。這些問題限制了現(xiàn)有系統(tǒng)效能的進一步提升，迫切需要引入更高級別的智能化技術(shù)。在此背景下，“智能體”（AI Agent）作為一種具備自主感知、理解、決策和執(zhí)行能力的計算范式，為推動視頻監(jiān)控系統(tǒng)向更高級智能階段演進提供了新的路徑。本文旨在探討AI智能體在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用潛力與未來發(fā)展方向。
1、視頻監(jiān)控行業(yè)邁向高級智能化的挑戰(zhàn)
當(dāng)前，視頻監(jiān)控系統(tǒng)已普遍引入了基于深度學(xué)習(xí)的AI分析能力，實現(xiàn)了人臉識別、行人檢測、車輛識別、行為識別等基礎(chǔ)功能，顯著提升了監(jiān)控效率。然而，隨著應(yīng)用場景的日益復(fù)雜和智能化需求的不斷提升，視頻監(jiān)控行業(yè)正從基礎(chǔ)的“看得見”、“認(rèn)得出”向高級的“看得懂”、“會思考”、“能行動”邁進，這一過程面臨著新的、更深層次的智能化挑戰(zhàn)：
①從“識別”到“理解”的鴻溝：現(xiàn)有AI分析多聚焦于單一目標(biāo)的識別或特定行為的檢測，難以深度理解復(fù)雜場景下的多目標(biāo)互動、群體行為模式以及事件發(fā)生的深層原因和上下文。例如，能夠識別出“奔跑”，但難以理解是“追趕”、“逃離”還是“鍛煉”。實現(xiàn)對視頻內(nèi)容的真正語義理解和情境感知，是當(dāng)前面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
②復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下的魯棒性與泛化：盡管在特定條件下AI識別率已很高，但在實際復(fù)雜多變的監(jiān)控環(huán)境中（如極端天氣、劇烈光照變化、嚴(yán)重遮擋、低分辨率、攝像頭抖動等），現(xiàn)有模型的魯棒性和泛化能力仍有不足，容易出現(xiàn)誤報、漏報或識別性能下降。如何使系統(tǒng)在未知或惡劣環(huán)境下依然穩(wěn)定可靠地工作，是技術(shù)攻關(guān)的重點。
③海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合與關(guān)聯(lián)分析：現(xiàn)代監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不僅是視頻流，還包括音頻、傳感器數(shù)據(jù)、卡口記錄、報警日志等多種異構(gòu)信息。如何有效地整合這些分散的數(shù)據(jù)源，進行跨模態(tài)的關(guān)聯(lián)分析和深度挖掘，從中發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律和潛在風(fēng)險，是當(dāng)前系統(tǒng)面臨的復(fù)雜挑戰(zhàn)。現(xiàn)有AI往往專注于單一數(shù)據(jù)源的分析。
④從“告警”到“智能決策與主動響應(yīng)”的跨越：現(xiàn)有系統(tǒng)更多是生成告警信息，后續(xù)的研判和處置仍依賴人工。在突發(fā)事件發(fā)生時，需要系統(tǒng)能夠快速進行多源信息融合分析，智能判斷事件性質(zhì)和緊急程度，自主生成最優(yōu)處置預(yù)案，并聯(lián)動多個系統(tǒng)進行自動化響應(yīng)。實現(xiàn)從被動告警到主動、智能決策和自動化聯(lián)動的跨越，是未來智能化升級的關(guān)鍵。
⑤系統(tǒng)自適應(yīng)與持續(xù)優(yōu)化能力不足：現(xiàn)有AI模型一旦訓(xùn)練完成，其性能相對固定，難以根據(jù)環(huán)境變化、新的數(shù)據(jù)或人工反饋進行實時的自適應(yīng)調(diào)整和持續(xù)優(yōu)化。缺乏像人類一樣的學(xué)習(xí)和進化能力，限制了系統(tǒng)在長期運行中的性能提升和對新情況的應(yīng)對能力。
應(yīng)對這些從“基礎(chǔ)智能”向“高級智能”邁進的挑戰(zhàn)，需要引入具備更強感知、認(rèn)知、規(guī)劃、記憶和行動能力的系統(tǒng)，而AI智能體憑借其架構(gòu)和特性，正具備解決這些深層問題的核心潛力。
2、AI智能體核心概念
智能體（AI Agent）是一種能夠在特定環(huán)境中自主運行的計算實體，它通過感知環(huán)境信息，進行思考和決策，并執(zhí)行行動以達成預(yù)設(shè)目標(biāo)。智能體的概念源于人工智能和分布式系統(tǒng)的研究，近年來隨著大模型（如LLM）和強化學(xué)習(xí)等技術(shù)的突破而煥發(fā)新的活力。其核心構(gòu)成要素包括：
①感知模塊（Perception）：智能體獲取外部世界信息的窗口。在視頻監(jiān)控場景下，感知模塊負(fù)責(zé)處理來自各種傳感器的數(shù)據(jù)，核心是對視頻流進行實時的預(yù)處理和分析。這包括但不限于：目標(biāo)檢測（識別畫面中的人、車、物等）、目標(biāo)跟蹤（持續(xù)鎖定目標(biāo)的運動軌跡）、特征提?。ǐ@取目標(biāo)的顏色、形狀、紋理等視覺特征）、以及事件初步識別（如檢測到快速移動、聚集等）。多模態(tài)感知能力可以進一步整合音頻異常檢測、熱成像異常溫度檢測等信息，提升感知全面性。
②認(rèn)知/推理模塊（Reasoning）：智能體的“大腦”和智能核心。該模塊基于感知到的信息、內(nèi)置的知識庫（包括常識、領(lǐng)域知識、歷史經(jīng)驗）以及強大的推理能力進行分析和判斷。借助大語言模型（LLM）等技術(shù)，智能體能夠理解復(fù)雜的場景上下文、分析人員的行為意圖（例如，判斷徘徊是迷路還是有潛在企圖）、關(guān)聯(lián)不同信息源（如將特定人員與黑名單進行比對）、評估潛在風(fēng)險并形成高級別的認(rèn)知。
③規(guī)劃模塊（Planning）：智能體根據(jù)設(shè)定的目標(biāo)和當(dāng)前的認(rèn)知狀態(tài)，制定實現(xiàn)目標(biāo)的行動序列。規(guī)劃過程可能涉及對未來多種可能情況的預(yù)測和評估，選擇最優(yōu)的行動路徑。在視頻監(jiān)控中，這可能包括：在發(fā)現(xiàn)異常后，規(guī)劃如何調(diào)整附近攝像頭的焦距和角度以獲取更清晰畫面；規(guī)劃聯(lián)動哪些系統(tǒng)進行響應(yīng)；規(guī)劃信息如何分發(fā)給不同的負(fù)責(zé)人等。復(fù)雜的規(guī)劃能力使智能體能夠應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化和動態(tài)變化的環(huán)境。
④行動模塊（Action）：負(fù)責(zé)將規(guī)劃轉(zhuǎn)化為實際操作。行動模塊通過調(diào)用各種“執(zhí)行器”來影響環(huán)境或系統(tǒng)。在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，行動可以是：控制云臺攝像頭轉(zhuǎn)動、調(diào)整鏡頭參數(shù)、觸發(fā)聲光報警、向管理平臺發(fā)送告警信息、記錄關(guān)鍵視頻片段、與外部系統(tǒng)（如門禁、廣播）進行聯(lián)動控制、甚至生成自然語言描述的事件報告。
⑤記憶模塊（Memory）：智能體能夠存儲和檢索信息，從而進行持續(xù)學(xué)習(xí)和改進。記憶模塊包括短期記憶和長期記憶，其中，短期記憶存儲當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行過程中的臨時信息、最近的感知數(shù)據(jù)和思考過程，用于維持上下文連貫性。例如，記住剛剛跟蹤的目標(biāo)特征、最近發(fā)生的幾個事件等；長期記憶存儲更持久的知識和經(jīng)驗，包括學(xué)習(xí)到的行為模式、環(huán)境規(guī)律、歷史事件記錄、處置預(yù)案等。長期記憶使智能體能夠在面對類似情況時借鑒過去的經(jīng)驗，不斷優(yōu)化決策和規(guī)劃，通常通過向量數(shù)據(jù)庫等技術(shù)實現(xiàn)高效的存儲和檢索。
智能體的關(guān)鍵在于其自主性（能夠在沒有人類持續(xù)干預(yù)的情況下獨立運行和決策）、反應(yīng)性（能夠?qū)Νh(huán)境的實時變化快速做出響應(yīng)）、前瞻性（能夠預(yù)測未來情況并提前規(guī)劃行動）和交互性（在多智能體系統(tǒng)中，不同的智能體可以相互通信、協(xié)作或競爭，共同完成更復(fù)雜的任務(wù)）。這些特性使其能夠超越傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)的被動模式，實現(xiàn)主動、智能的監(jiān)控和管理，顯著提升系統(tǒng)的智能化水平。
3、智能體在視頻監(jiān)控行業(yè)的應(yīng)用展望
將AI智能體的能力應(yīng)用于視頻監(jiān)控，有望在多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)帶來革命性的提升，構(gòu)建更加智能、高效、可靠的下一代監(jiān)控系統(tǒng)。
3.1 智能感知與精準(zhǔn)識別
①多模態(tài)融合感知與理解：智能體能夠突破單一視覺信息的限制，融合處理來自視頻、音頻（如異常聲檢測）、熱成像（如火源、異常體溫檢測）、結(jié)構(gòu)光、雷達等多種傳感器數(shù)據(jù)。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)的互補和校驗，大幅提高環(huán)境感知的準(zhǔn)確性和魯棒性。
②復(fù)雜場景下的魯棒識別與適應(yīng)：智能體通過引入更先進的自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法，能夠感知并適應(yīng)監(jiān)控環(huán)境的變化（如光照、天氣、遮擋程度）。例如，在雨霧天氣下，智能體可以自動調(diào)整圖像增強算法參數(shù)；在夜晚低光照環(huán)境下，可以切換到紅外感知模式并調(diào)整識別模型。持續(xù)學(xué)習(xí)能力使其在面對新的復(fù)雜場景時也能不斷優(yōu)化識別性能。
③細(xì)粒度行為模式分析與異常檢測：智能體能夠深入理解視頻內(nèi)容中的復(fù)雜行為模式，而不僅僅是簡單的目標(biāo)檢測。例如，識別人員的異常徘徊軌跡、非正常區(qū)域停留、物品的異常放置或取走、多人的聚集和肢體沖突、車輛的逆行或超速等。通過建立正常行為模型，智能體能更精準(zhǔn)地檢測出偏離正常模式的異常行為。
3.2 智能決策與自動化聯(lián)動響應(yīng)
①事件智能研判與分級響應(yīng)：智能體能夠?qū)Ω兄降漠惓Ｊ录M行多維度、深層次的分析和研判，評估事件的性質(zhì)、緊急程度、潛在影響范圍，并自動進行分級。例如，將簡單的闖入告警與目標(biāo)是否在黑名單、是否攜帶危險物品等信息關(guān)聯(lián)分析，判斷其威脅等級，并觸發(fā)不同級別的響應(yīng)預(yù)案。
②跨區(qū)域、跨系統(tǒng)智能聯(lián)動與協(xié)同：智能體可以作為監(jiān)控系統(tǒng)的智能中樞，在檢測到事件后，根據(jù)預(yù)設(shè)或?qū)崟r生成的處置預(yù)案，智能調(diào)度和聯(lián)動不同區(qū)域、不同類型的監(jiān)控設(shè)備和安防系統(tǒng)。例如，在檢測到異常后，智能體可以自動控制附近的PTZ 攝像頭追蹤目標(biāo)，同時通知門禁系統(tǒng)鎖定相關(guān)區(qū)域，并向指揮中心發(fā)送帶有事件詳情和視頻片段的告警信息。
③動態(tài)預(yù)案生成與優(yōu)化：對于突發(fā)或未知類型的復(fù)雜事件，傳統(tǒng)的固定預(yù)案可能無法有效應(yīng)對。智能體憑借其強大的推理和規(guī)劃能力，可以結(jié)合實時感知到的環(huán)境信息、歷史經(jīng)驗以及領(lǐng)域知識，動態(tài)生成最優(yōu)的應(yīng)急處置預(yù)案，并指導(dǎo)或自動化執(zhí)行。同時，智能體可以從每次事件處置的結(jié)果中學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化預(yù)案。
3.3 視頻數(shù)據(jù)的高效管理與深度挖掘
①智能視頻摘要、檢索與內(nèi)容理解：智能體能夠快速理解海量視頻內(nèi)容的核心信息，自動生成包含關(guān)鍵事件、重要人物/車輛出現(xiàn)時間點和畫面的視頻摘要，極大地減少人工回看視頻的時間。用戶可以通過自然語言向智能體提出復(fù)雜的查詢請求（例如，“查找昨天下午在3號門附近出現(xiàn)過的所有紅色車輛”），智能體能夠快速定位并呈現(xiàn)相關(guān)的視頻片段。
②行為模式分析與預(yù)測性預(yù)警：智能體可以對長時間、大范圍的視頻數(shù)據(jù)進行深度分析，挖掘隱藏的人員流動規(guī)律、車輛通行模式、區(qū)域活動熱度等?；谶@些模式，智能體可以預(yù)測潛在的風(fēng)險事件發(fā)生概率和地點，實現(xiàn)預(yù)測性預(yù)警。例如，預(yù)測在特定時間段或區(qū)域可能發(fā)生的人群聚集或交通擁堵。
③知識圖譜構(gòu)建與關(guān)聯(lián)分析：智能體能夠從視頻內(nèi)容中自動提取實體（如特定人員、車輛、物品、地點、時間）及其相互之間的復(fù)雜關(guān)系，構(gòu)建視頻監(jiān)控領(lǐng)域的知識圖譜。基于知識圖譜，可以進行更高級的關(guān)聯(lián)分析，例如，分析某個特定人員在不同時間、不同地點的活動軌跡，與哪些人員有過接觸，以及這些活動與特定事件是否存在關(guān)聯(lián)。
3.4 系統(tǒng)自適應(yīng)與持續(xù)優(yōu)化
①環(huán)境變化自適應(yīng)與模型優(yōu)化：智能體具備感知監(jiān)控環(huán)境變化并自動調(diào)整自身工作參數(shù)的能力。例如，根據(jù)光照強度、天氣狀況、攝像頭抖動等因素，動態(tài)調(diào)整視頻處理算法和識別模型的參數(shù)，確保在不同環(huán)境下都能保持最優(yōu)性能。通過持續(xù)接收新的數(shù)據(jù)和人工反饋，智能體能夠不斷優(yōu)化其內(nèi)部模型，提高識別準(zhǔn)確率和決策效率。
②系統(tǒng)健康監(jiān)測與預(yù)測性維護：智能體可以實時監(jiān)控監(jiān)控系統(tǒng)各個組件（攝像頭、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器）的運行狀態(tài)、性能指標(biāo)和異常情況。通過分析這些數(shù)據(jù)，智能體可以預(yù)測潛在的硬件故障、軟件Bug 或網(wǎng)絡(luò)擁堵，并自動生成維護建議或預(yù)警，甚至在某些情況下進行自我修復(fù)，保障監(jiān)控系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠運行。
4、挑戰(zhàn)與未來展望
盡管AI智能體在視頻監(jiān)控領(lǐng)域正展現(xiàn)出令人矚目的發(fā)展?jié)摿?，但其大?guī)模落地和普及仍面臨一些不容忽視的挑戰(zhàn)，需要技術(shù)及法律法規(guī)等多方面的協(xié)同推進：
①復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性與泛化能力：盡管智能體具備一定的環(huán)境適應(yīng)性，但在極端復(fù)雜、高度動態(tài)或從未見過的新場景下，如何保證其感知、推理和決策的準(zhǔn)確性和可靠性，依然是技術(shù)上的關(guān)鍵難題。提高模型的泛化能力和對未知情況的處理能力是未來的重要研究方向。
②實時性與計算資源限制：視頻監(jiān)控對實時性要求極高，而智能體復(fù)雜的感知、推理和規(guī)劃過程需要強大的計算能力。如何在邊緣側(cè)設(shè)備（如攝像頭、NVR）上實現(xiàn)高效的智能體部署，以及如何在云端和邊緣端進行高效的協(xié)同計算，是亟待解決的技術(shù)挑戰(zhàn)。降低智能體的計算復(fù)雜度，提高其運行效率是關(guān)鍵。
③數(shù)據(jù)安全、隱私保護與合規(guī)性：視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)涉及大量個人隱私和敏感信息。智能體在處理和分析這些數(shù)據(jù)時，必須嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)（如GDPR、個人信息保護法等），確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲、處理和使用全過程中的安全。如何在利用數(shù)據(jù)提升智能體能力的同時，最大程度地保護個人隱私，是技術(shù)和法律層面的雙重挑戰(zhàn)。差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)可能提供解決方案。
展望未來，隨著AI基礎(chǔ)理論的持續(xù)突破（如多模態(tài)大模型、具身智能）、計算能力的飛速提升以及相關(guān)法律法規(guī)的逐步完善，AI智能體將在視頻監(jiān)控領(lǐng)域扮演越來越核心的角色。未來的視頻監(jiān)控系統(tǒng)將不再是簡單的“眼睛”，而是具備高度自主感知、智能分析、主動決策和自動化響應(yīng)能力的“智能大腦”和“執(zhí)行者”。智能體將賦能視頻監(jiān)控系統(tǒng)從被動記錄轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃臃烙椭悄芄芾恚瑢崿F(xiàn)對復(fù)雜環(huán)境的全面感知對潛在風(fēng)險的精準(zhǔn)預(yù)測、對突發(fā)事件的快速響應(yīng)，為構(gòu)建更加安全、高效、智能的社會提供堅實保障。智能體賦能的下一代視頻監(jiān)控系統(tǒng)，將是集感知、認(rèn)知、決策和行動于一體的復(fù)雜智能系統(tǒng)，其發(fā)展將深刻影響社會治理、城市運行和個人生活。
作者：李杰
來源單位：中國移動研究院