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摄像机将由AI芯片作为载体，镜摄价格以嵚入式算法去定义，眼镜以往要提升一个摄像头的多少功能，只能在分辨率、便携帧率等方面改善，式眼摄像包括传感器性能、镜摄价格解析度大小、眼镜焦距远近、多少补光强弱等等，便携但硬件本身局限了摄像头的式眼摄像功能。而AI芯片的镜摄价格出现，通过为普通摄像头嵌入人工智能算法，眼镜实现了和硬件一体化，多少使摄像头的“智能化”真正变为可能。
在硬件基础上，我们可以直接在摄像头内、在成像之前或之后完成一些运算，这样摄像头就再不只是用于拍摄采集，而是可以根据需求来制定成像，可以让摄像头在前端进行夜间拍摄以及结构化分析，承担除了采集图像之外更多的功能，大大缓解传输和后端分析的压力。他们认为，未来摄像头在基本组成部件不变的情况下，可以说传感器以外的功能都是由而决定，并由AI芯片作为载体，以嵚入式算法去定义。
“定义摄相机” 可以仅仅当做一个概念去理解，不同的人去看会有不同的解读，但更多是依托之前SDN、SDS等ICT领域概念名词。如果定义摄相机成立，那么更多的是通过配置修改，达到用户功能自由选择的目的。选择摄像机时首先要根据场景考虑摄像机的硬指标，比如：分辨率、宽动态效果、低照度效果、焦段等，这些都是影响图像质量的至关重要的参数，必须得到保证，才能谈后面定义功能。
定义功能实质就是在设备满足硬指标的前提下根据场景，跑不同算法或者业务而已（比如对人脸进行识别，有些场景对进行识别，而性能又无法同时支持）。如果说对相同硬件进行不同功能实现算作是定义，那么整个行业设备都是支持定义的。当前各大厂商都在推出自己的云生态，设备生态；两个大厂在设备生态上都有自己的开放平台，第三方基于开放接口可以去开发自己根据业务需要的功能，然后加载到相机从而实现细分领域的功能；“定义”这个概念更多只是建立在这个层面上。未来，客户对数据安全和隐私的重视程度越来越高，“定义摄像机”这个概念还有待市场检验。
不同场景仅通过定义不可能实现，我们直截了当地否认了这个说法：安防不同场景的应用，仅仅通过定义的不同摄像机是不可能实现的。摄像机一般由镜头、光学传感器、图像处理及视频编码芯片、补光、结构、外壳型态等硬件部分和运行在硬件上的组成，只是摄像机组成的其中一部分。不同监控场景选择适合这个应用场景的硬件、摄像机来完成监控功能。
例如，低照度场景，需要选择感光性好的光学传感器；监控远距离场景，需要选择焦距较长的镜头、补光距离远的摄像机；通道上的人脸抓拍摄像机和马路上车辆检测摄像机，一般需要选择不同焦距的镜头、不同的智能算法。因此所谓的定义摄像机，通过在相同硬件上加载不同的算法，从而使摄像机满足不同的应用，这样的应用场景应该是很少的特定场景，不具有普适性，不能扩展和夸大定义的概念。