視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為現(xiàn)代社會(huì)安全保障和運(yùn)營(yíng)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(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別、行人檢測(cè)、車輛識(shí)別、行為識(shí)別等基礎(chǔ)功能，顯著提升了監(jiān)控效率。然而，面對(duì)日益增長(zhǎng)的海量視頻數(shù)據(jù)和復(fù)雜多變的應(yīng)用場(chǎng)景，當(dāng)前的視頻監(jiān)控系統(tǒng)在實(shí)時(shí)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(shí)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(duì)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(dòng)決策和自動(dòng)化響應(yīng)的跨越尚未完全實(shí)現(xiàn)。這些問(wèn)題限制了現(xiàn)有系統(tǒng)效能的進(jìn)一步提升，迫切需要引入更高級(jí)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(jì)算范式，為推動(dòng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)向更高級(jí)智能階段演進(jìn)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(lái)發(fā)展方向。
1、視頻監(jiān)控行業(yè)邁向高級(jí)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(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別、行人檢測(cè)、車輛識(shí)別、行為識(shí)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(chǎng)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(jiàn)”、“認(rèn)得出”向高級(jí)的“看得懂”、“會(huì)思考”、“能行動(dòng)”邁進(jìn)，這一過(guò)程面臨著新的、更深層次的智能化挑戰(zhàn)：
①?gòu)?ldquo;識(shí)別”到“理解”的鴻溝：現(xiàn)有AI分析多聚焦于單一目標(biāo)的識(shí)別或特定行為的檢測(cè)，難以深度理解復(fù)雜場(chǎng)景下的多目標(biāo)互動(dòng)、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(shí)別出“奔跑”，但難以理解是“追趕”、“逃離”還是“鍛煉”。實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻內(nèi)容的真正語(yǔ)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(dòng)態(tài)環(huán)境下的魯棒性與泛化：盡管在特定條件下AI識(shí)別率已很高，但在實(shí)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(dòng)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(bào)、漏報(bào)或識(shí)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(diǎn)。
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(bào)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(jìn)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(xiǎn)，是當(dāng)前系統(tǒng)面臨的復(fù)雜挑戰(zhàn)?，F(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(dòng)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(shí)，需要系統(tǒng)能夠快速進(jìn)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(dòng)多個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)化響應(yīng)。實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)告警到主動(dòng)、智能決策和自動(dòng)化聯(lián)動(dòng)的跨越，是未來(lái)智能化升級(jí)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(duì)固定，難以根據(jù)環(huán)境變化、新的數(shù)據(jù)或人工反饋進(jìn)行實(shí)時(shí)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(jìn)化能力，限制了系統(tǒng)在長(zhǎng)期運(yùn)行中的性能提升和對(duì)新情況的應(yīng)對(duì)能力。
應(yīng)對(duì)這些從“基礎(chǔ)智能”向“高級(jí)智能”邁進(jìn)的挑戰(zhàn)，需要引入具備更強(qiáng)感知、認(rèn)知、規(guī)劃、記憶和行動(dòng)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(wèn)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(yùn)行的計(jì)算實(shí)體，它通過(guò)感知環(huán)境信息，進(jìn)行思考和決策，并執(zhí)行行動(dòng)以達(dá)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(lái)隨著大模型（如LLM）和強(qiáng)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(chǎng)景下，感知模塊負(fù)責(zé)處理來(lái)自各種傳感器的數(shù)據(jù)，核心是對(duì)視頻流進(jìn)行實(shí)時(shí)的預(yù)處理和分析。這包括但不限于：目標(biāo)檢測(cè)（識(shí)別畫面中的人、車、物等）、目標(biāo)跟蹤（持續(xù)鎖定目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡）、特征提?。ǐ@取目標(biāo)的顏色、形狀、紋理等視覺(jué)特征）、以及事件初步識(shí)別（如檢測(cè)到快速移動(dòng)、聚集等）。多模態(tài)感知能力可以進(jìn)一步整合音頻異常檢測(cè)、熱成像異常溫度檢測(cè)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(shí)庫(kù)（包括常識(shí)、領(lǐng)域知識(shí)、歷史經(jīng)驗(yàn)）以及強(qiáng)大的推理能力進(jìn)行分析和判斷。借助大語(yǔ)言模型（LLM）等技術(shù)，智能體能夠理解復(fù)雜的場(chǎng)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(jìn)行比對(duì)）、評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)并形成高級(jí)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(shí)現(xiàn)目標(biāo)的行動(dòng)序列。規(guī)劃過(guò)程可能涉及對(duì)未來(lái)多種可能情況的預(yù)測(cè)和評(píng)估，選擇最優(yōu)的行動(dòng)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(dòng)哪些系統(tǒng)進(jìn)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(duì)非結(jié)構(gòu)化和動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境。
④行動(dòng)模塊（Action）：負(fù)責(zé)將規(guī)劃轉(zhuǎn)化為實(shí)際操作。行動(dòng)模塊通過(guò)調(diào)用各種“執(zhí)行器”來(lái)影響環(huán)境或系統(tǒng)。在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，行動(dòng)可以是：控制云臺(tái)攝像頭轉(zhuǎn)動(dòng)、調(diào)整鏡頭參數(shù)、觸發(fā)聲光報(bào)警、向管理平臺(tái)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(jìn)行聯(lián)動(dòng)控制、甚至生成自然語(yǔ)言描述的事件報(bào)告。
⑤記憶模塊（Memory）：智能體能夠存儲(chǔ)和檢索信息，從而進(jìn)行持續(xù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)。記憶模塊包括短期記憶和長(zhǎng)期記憶，其中，短期記憶存儲(chǔ)當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中的臨時(shí)信息、最近的感知數(shù)據(jù)和思考過(guò)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(gè)事件等；長(zhǎng)期記憶存儲(chǔ)更持久的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，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(zhǎng)期記憶使智能體能夠在面對(duì)類似情況時(shí)借鑒過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)，不斷優(yōu)化決策和規(guī)劃，通常通過(guò)向量數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效的存儲(chǔ)和檢索。
智能體的關(guān)鍵在于其自主性（能夠在沒(méi)有人類持續(xù)干預(yù)的情況下獨(dú)立運(yùn)行和決策）、反應(yīng)性（能夠?qū)Νh(huán)境的實(shí)時(shí)變化快速做出響應(yīng)）、前瞻性（能夠預(yù)測(cè)未來(lái)情況并提前規(guī)劃行動(dòng)）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(jìng)爭(zhēng)，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(dòng)模式，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)、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(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)帶來(lái)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(shí)別
①多模態(tài)融合感知與理解：智能體能夠突破單一視覺(jué)信息的限制，融合處理來(lái)自視頻、音頻（如異常聲檢測(cè)）、熱成像（如火源、異常體溫檢測(cè)）、結(jié)構(gòu)光、雷達(dá)等多種傳感器數(shù)據(jù)。通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)的互補(bǔ)和校驗(yàn)，大幅提高環(huán)境感知的準(zhǔn)確性和魯棒性。
②復(fù)雜場(chǎng)景下的魯棒識(shí)別與適應(yīng)：智能體通過(guò)引入更先進(jìn)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(dòng)調(diào)整圖像增強(qiáng)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(shí)別模型。持續(xù)學(xué)習(xí)能力使其在面對(duì)新的復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)也能不斷優(yōu)化識(shí)別性能。
③細(xì)粒度行為模式分析與異常檢測(cè)：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(jiǎn)單的目標(biāo)檢測(cè)。例如，識(shí)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(guò)建立正常行為模型，智能體能更精準(zhǔn)地檢測(cè)出偏離正常模式的異常行為。
3.2 智能決策與自動(dòng)化聯(lián)動(dòng)響應(yīng)
①事件智能研判與分級(jí)響應(yīng)：智能體能夠?qū)Ω兄降漠惓Ｊ录M(jìn)行多維度、深層次的分析和研判，評(píng)估事件的性質(zhì)、緊急程度、潛在影響范圍，并自動(dòng)進(jìn)行分級(jí)。例如，將簡(jiǎn)單的闖入告警與目標(biāo)是否在黑名單、是否攜帶危險(xiǎn)物品等信息關(guān)聯(lián)分析，判斷其威脅等級(jí)，并觸發(fā)不同級(jí)別的響應(yīng)預(yù)案。
②跨區(qū)域、跨系統(tǒng)智能聯(lián)動(dòng)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(cè)到事件后，根據(jù)預(yù)設(shè)或?qū)崟r(shí)生成的處置預(yù)案，智能調(diào)度和聯(lián)動(dòng)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(cè)到異常后，智能體可以自動(dòng)控制附近的PTZ 攝像頭追蹤目標(biāo)，同時(shí)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(dòng)態(tài)預(yù)案生成與優(yōu)化：對(duì)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(wú)法有效應(yīng)對(duì)。智能體憑借其強(qiáng)大的推理和規(guī)劃能力，可以結(jié)合實(shí)時(shí)感知到的環(huán)境信息、歷史經(jīng)驗(yàn)以及領(lǐng)域知識(shí)，動(dòng)態(tài)生成最優(yōu)的應(yīng)急處置預(yù)案，并指導(dǎo)或自動(dòng)化執(zhí)行。同時(shí)，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(dòng)生成包含關(guān)鍵事件、重要人物/車輛出現(xiàn)時(shí)間點(diǎn)和畫面的視頻摘要，極大地減少人工回看視頻的時(shí)間。用戶可以通過(guò)自然語(yǔ)言向智能體提出復(fù)雜的查詢請(qǐng)求（例如，“查找昨天下午在3號(hào)門附近出現(xiàn)過(guò)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(cè)性預(yù)警：智能體可以對(duì)長(zhǎng)時(shí)間、大范圍的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，挖掘隱藏的人員流動(dòng)規(guī)律、車輛通行模式、區(qū)域活動(dòng)熱度等?；谶@些模式，智能體可以預(yù)測(cè)潛在的風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生概率和地點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性預(yù)警。例如，預(yù)測(cè)在特定時(shí)間段或區(qū)域可能發(fā)生的人群聚集或交通擁堵。
③知識(shí)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(dòng)提取實(shí)體（如特定人員、車輛、物品、地點(diǎn)、時(shí)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(shí)圖譜?；谥R(shí)圖譜，可以進(jìn)行更高級(jí)的關(guān)聯(lián)分析，例如，分析某個(gè)特定人員在不同時(shí)間、不同地點(diǎn)的活動(dòng)軌跡，與哪些人員有過(guò)接觸，以及這些活動(dòng)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(dòng)調(diào)整自身工作參數(shù)的能力。例如，根據(jù)光照強(qiáng)度、天氣狀況、攝像頭抖動(dòng)等因素，動(dòng)態(tài)調(diào)整視頻處理算法和識(shí)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(guò)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(shí)別準(zhǔn)確率和決策效率。
②系統(tǒng)健康監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)：智能體可以實(shí)時(shí)監(jiān)控監(jiān)控系統(tǒng)各個(gè)組件（攝像頭、存儲(chǔ)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器）的運(yùn)行狀態(tài)、性能指標(biāo)和異常情況。通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，智能體可以預(yù)測(cè)潛在的硬件故障、軟件Bug 或網(wǎng)絡(luò)擁堵，并自動(dòng)生成維護(hù)建議或預(yù)警，甚至在某些情況下進(jìn)行自我修復(fù)，保障監(jiān)控系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠運(yùn)行。
4、挑戰(zhàn)與未來(lái)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(jìn)：
①?gòu)?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(dòng)態(tài)或從未見(jiàn)過(guò)的新場(chǎng)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(duì)未知情況的處理能力是未來(lái)的重要研究方向。
②實(shí)時(shí)性與計(jì)算資源限制：視頻監(jiān)控對(duì)實(shí)時(shí)性要求極高，而智能體復(fù)雜的感知、推理和規(guī)劃過(guò)程需要強(qiáng)大的計(jì)算能力。如何在邊緣側(cè)設(shè)備（如攝像頭、NVR）上實(shí)現(xiàn)高效的智能體部署，以及如何在云端和邊緣端進(jìn)行高效的協(xié)同計(jì)算，是亟待解決的技術(shù)挑戰(zhàn)。降低智能體的計(jì)算復(fù)雜度，提高其運(yùn)行效率是關(guān)鍵。
③數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)與合規(guī)性：視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)涉及大量個(gè)人隱私和敏感信息。智能體在處理和分析這些數(shù)據(jù)時(shí)，必須嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)（如GDPR、個(gè)人信息保護(hù)法等），確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理和使用全過(guò)程中的安全。如何在利用數(shù)據(jù)提升智能體能力的同時(shí)，最大程度地保護(hù)個(gè)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(lái)，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(jì)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(lái)越核心的角色。未來(lái)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)將不再是簡(jiǎn)單的“眼睛”，而是具備高度自主感知、智能分析、主動(dòng)決策和自動(dòng)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(dòng)記錄轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)防御和智能管理，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的全面感知對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、對(duì)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(huì)提供堅(jiān)實(shí)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(dòng)于一體的復(fù)雜智能系統(tǒng)，其發(fā)展將深刻影響社會(huì)治理、城市運(yùn)行和個(gè)人生活。
作者：李杰
單位：中國(guó)移動(dòng)研究院
視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為現(xiàn)代社會(huì)安全保障和運(yùn)營(yíng)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(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別、行人檢測(cè)、車輛識(shí)別、行為識(shí)別等基礎(chǔ)功能，顯著提升了監(jiān)控效率。然而，面對(duì)日益增長(zhǎng)的海量視頻數(shù)據(jù)和復(fù)雜多變的應(yīng)用場(chǎng)景，當(dāng)前的視頻監(jiān)控系統(tǒng)在實(shí)時(shí)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(shí)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(duì)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(dòng)決策和自動(dòng)化響應(yīng)的跨越尚未完全實(shí)現(xiàn)。這些問(wèn)題限制了現(xiàn)有系統(tǒng)效能的進(jìn)一步提升，迫切需要引入更高級(jí)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(jì)算范式，為推動(dòng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)向更高級(jí)智能階段演進(jìn)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(lái)發(fā)展方向。
1、視頻監(jiān)控行業(yè)邁向高級(jí)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(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別、行人檢測(cè)、車輛識(shí)別、行為識(shí)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(chǎng)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(jiàn)”、“認(rèn)得出”向高級(jí)的“看得懂”、“會(huì)思考”、“能行動(dòng)”邁進(jìn)，這一過(guò)程面臨著新的、更深層次的智能化挑戰(zhàn)：
①?gòu)?ldquo;識(shí)別”到“理解”的鴻溝：現(xiàn)有AI分析多聚焦于單一目標(biāo)的識(shí)別或特定行為的檢測(cè)，難以深度理解復(fù)雜場(chǎng)景下的多目標(biāo)互動(dòng)、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(shí)別出“奔跑”，但難以理解是“追趕”、“逃離”還是“鍛煉”。實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻內(nèi)容的真正語(yǔ)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(dòng)態(tài)環(huán)境下的魯棒性與泛化：盡管在特定條件下AI識(shí)別率已很高，但在實(shí)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(dòng)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(bào)、漏報(bào)或識(shí)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(diǎn)。
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(bào)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(jìn)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(xiǎn)，是當(dāng)前系統(tǒng)面臨的復(fù)雜挑戰(zhàn)?，F(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(dòng)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(shí)，需要系統(tǒng)能夠快速進(jìn)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(dòng)多個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)化響應(yīng)。實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)告警到主動(dòng)、智能決策和自動(dòng)化聯(lián)動(dòng)的跨越，是未來(lái)智能化升級(jí)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(duì)固定，難以根據(jù)環(huán)境變化、新的數(shù)據(jù)或人工反饋進(jìn)行實(shí)時(shí)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(jìn)化能力，限制了系統(tǒng)在長(zhǎng)期運(yùn)行中的性能提升和對(duì)新情況的應(yīng)對(duì)能力。
應(yīng)對(duì)這些從“基礎(chǔ)智能”向“高級(jí)智能”邁進(jìn)的挑戰(zhàn)，需要引入具備更強(qiáng)感知、認(rèn)知、規(guī)劃、記憶和行動(dòng)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(wèn)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(yùn)行的計(jì)算實(shí)體，它通過(guò)感知環(huán)境信息，進(jìn)行思考和決策，并執(zhí)行行動(dòng)以達(dá)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(lái)隨著大模型（如LLM）和強(qiáng)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(chǎng)景下，感知模塊負(fù)責(zé)處理來(lái)自各種傳感器的數(shù)據(jù)，核心是對(duì)視頻流進(jìn)行實(shí)時(shí)的預(yù)處理和分析。這包括但不限于：目標(biāo)檢測(cè)（識(shí)別畫面中的人、車、物等）、目標(biāo)跟蹤（持續(xù)鎖定目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡）、特征提?。ǐ@取目標(biāo)的顏色、形狀、紋理等視覺(jué)特征）、以及事件初步識(shí)別（如檢測(cè)到快速移動(dòng)、聚集等）。多模態(tài)感知能力可以進(jìn)一步整合音頻異常檢測(cè)、熱成像異常溫度檢測(cè)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(shí)庫(kù)（包括常識(shí)、領(lǐng)域知識(shí)、歷史經(jīng)驗(yàn)）以及強(qiáng)大的推理能力進(jìn)行分析和判斷。借助大語(yǔ)言模型（LLM）等技術(shù)，智能體能夠理解復(fù)雜的場(chǎng)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(jìn)行比對(duì)）、評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)并形成高級(jí)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(shí)現(xiàn)目標(biāo)的行動(dòng)序列。規(guī)劃過(guò)程可能涉及對(duì)未來(lái)多種可能情況的預(yù)測(cè)和評(píng)估，選擇最優(yōu)的行動(dòng)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(dòng)哪些系統(tǒng)進(jìn)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(duì)非結(jié)構(gòu)化和動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境。
④行動(dòng)模塊（Action）：負(fù)責(zé)將規(guī)劃轉(zhuǎn)化為實(shí)際操作。行動(dòng)模塊通過(guò)調(diào)用各種“執(zhí)行器”來(lái)影響環(huán)境或系統(tǒng)。在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，行動(dòng)可以是：控制云臺(tái)攝像頭轉(zhuǎn)動(dòng)、調(diào)整鏡頭參數(shù)、觸發(fā)聲光報(bào)警、向管理平臺(tái)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(jìn)行聯(lián)動(dòng)控制、甚至生成自然語(yǔ)言描述的事件報(bào)告。
⑤記憶模塊（Memory）：智能體能夠存儲(chǔ)和檢索信息，從而進(jìn)行持續(xù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)。記憶模塊包括短期記憶和長(zhǎng)期記憶，其中，短期記憶存儲(chǔ)當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中的臨時(shí)信息、最近的感知數(shù)據(jù)和思考過(guò)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(gè)事件等；長(zhǎng)期記憶存儲(chǔ)更持久的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，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(zhǎng)期記憶使智能體能夠在面對(duì)類似情況時(shí)借鑒過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)，不斷優(yōu)化決策和規(guī)劃，通常通過(guò)向量數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效的存儲(chǔ)和檢索。
智能體的關(guān)鍵在于其自主性（能夠在沒(méi)有人類持續(xù)干預(yù)的情況下獨(dú)立運(yùn)行和決策）、反應(yīng)性（能夠?qū)Νh(huán)境的實(shí)時(shí)變化快速做出響應(yīng)）、前瞻性（能夠預(yù)測(cè)未來(lái)情況并提前規(guī)劃行動(dòng)）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(jìng)爭(zhēng)，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(dòng)模式，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)、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(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)帶來(lái)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(shí)別
①多模態(tài)融合感知與理解：智能體能夠突破單一視覺(jué)信息的限制，融合處理來(lái)自視頻、音頻（如異常聲檢測(cè)）、熱成像（如火源、異常體溫檢測(cè)）、結(jié)構(gòu)光、雷達(dá)等多種傳感器數(shù)據(jù)。通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)的互補(bǔ)和校驗(yàn)，大幅提高環(huán)境感知的準(zhǔn)確性和魯棒性。
②復(fù)雜場(chǎng)景下的魯棒識(shí)別與適應(yīng)：智能體通過(guò)引入更先進(jìn)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(dòng)調(diào)整圖像增強(qiáng)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(shí)別模型。持續(xù)學(xué)習(xí)能力使其在面對(duì)新的復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)也能不斷優(yōu)化識(shí)別性能。
③細(xì)粒度行為模式分析與異常檢測(cè)：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(jiǎn)單的目標(biāo)檢測(cè)。例如，識(shí)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(guò)建立正常行為模型，智能體能更精準(zhǔn)地檢測(cè)出偏離正常模式的異常行為。
3.2 智能決策與自動(dòng)化聯(lián)動(dòng)響應(yīng)
①事件智能研判與分級(jí)響應(yīng)：智能體能夠?qū)Ω兄降漠惓Ｊ录M(jìn)行多維度、深層次的分析和研判，評(píng)估事件的性質(zhì)、緊急程度、潛在影響范圍，并自動(dòng)進(jìn)行分級(jí)。例如，將簡(jiǎn)單的闖入告警與目標(biāo)是否在黑名單、是否攜帶危險(xiǎn)物品等信息關(guān)聯(lián)分析，判斷其威脅等級(jí)，并觸發(fā)不同級(jí)別的響應(yīng)預(yù)案。
②跨區(qū)域、跨系統(tǒng)智能聯(lián)動(dòng)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(cè)到事件后，根據(jù)預(yù)設(shè)或?qū)崟r(shí)生成的處置預(yù)案，智能調(diào)度和聯(lián)動(dòng)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(cè)到異常后，智能體可以自動(dòng)控制附近的PTZ 攝像頭追蹤目標(biāo)，同時(shí)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(dòng)態(tài)預(yù)案生成與優(yōu)化：對(duì)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(wú)法有效應(yīng)對(duì)。智能體憑借其強(qiáng)大的推理和規(guī)劃能力，可以結(jié)合實(shí)時(shí)感知到的環(huán)境信息、歷史經(jīng)驗(yàn)以及領(lǐng)域知識(shí)，動(dòng)態(tài)生成最優(yōu)的應(yīng)急處置預(yù)案，并指導(dǎo)或自動(dòng)化執(zhí)行。同時(shí)，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(dòng)生成包含關(guān)鍵事件、重要人物/車輛出現(xiàn)時(shí)間點(diǎn)和畫面的視頻摘要，極大地減少人工回看視頻的時(shí)間。用戶可以通過(guò)自然語(yǔ)言向智能體提出復(fù)雜的查詢請(qǐng)求（例如，“查找昨天下午在3號(hào)門附近出現(xiàn)過(guò)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(cè)性預(yù)警：智能體可以對(duì)長(zhǎng)時(shí)間、大范圍的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，挖掘隱藏的人員流動(dòng)規(guī)律、車輛通行模式、區(qū)域活動(dòng)熱度等?；谶@些模式，智能體可以預(yù)測(cè)潛在的風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生概率和地點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性預(yù)警。例如，預(yù)測(cè)在特定時(shí)間段或區(qū)域可能發(fā)生的人群聚集或交通擁堵。
③知識(shí)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(dòng)提取實(shí)體（如特定人員、車輛、物品、地點(diǎn)、時(shí)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(shí)圖譜?；谥R(shí)圖譜，可以進(jìn)行更高級(jí)的關(guān)聯(lián)分析，例如，分析某個(gè)特定人員在不同時(shí)間、不同地點(diǎn)的活動(dòng)軌跡，與哪些人員有過(guò)接觸，以及這些活動(dòng)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(dòng)調(diào)整自身工作參數(shù)的能力。例如，根據(jù)光照強(qiáng)度、天氣狀況、攝像頭抖動(dòng)等因素，動(dòng)態(tài)調(diào)整視頻處理算法和識(shí)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(guò)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(shí)別準(zhǔn)確率和決策效率。
②系統(tǒng)健康監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)：智能體可以實(shí)時(shí)監(jiān)控監(jiān)控系統(tǒng)各個(gè)組件（攝像頭、存儲(chǔ)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器）的運(yùn)行狀態(tài)、性能指標(biāo)和異常情況。通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，智能體可以預(yù)測(cè)潛在的硬件故障、軟件Bug 或網(wǎng)絡(luò)擁堵，并自動(dòng)生成維護(hù)建議或預(yù)警，甚至在某些情況下進(jìn)行自我修復(fù)，保障監(jiān)控系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠運(yùn)行。
4、挑戰(zhàn)與未來(lái)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(jìn)：
①?gòu)?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(dòng)態(tài)或從未見(jiàn)過(guò)的新場(chǎng)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(duì)未知情況的處理能力是未來(lái)的重要研究方向。
②實(shí)時(shí)性與計(jì)算資源限制：視頻監(jiān)控對(duì)實(shí)時(shí)性要求極高，而智能體復(fù)雜的感知、推理和規(guī)劃過(guò)程需要強(qiáng)大的計(jì)算能力。如何在邊緣側(cè)設(shè)備（如攝像頭、NVR）上實(shí)現(xiàn)高效的智能體部署，以及如何在云端和邊緣端進(jìn)行高效的協(xié)同計(jì)算，是亟待解決的技術(shù)挑戰(zhàn)。降低智能體的計(jì)算復(fù)雜度，提高其運(yùn)行效率是關(guān)鍵。
③數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)與合規(guī)性：視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)涉及大量個(gè)人隱私和敏感信息。智能體在處理和分析這些數(shù)據(jù)時(shí)，必須嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)（如GDPR、個(gè)人信息保護(hù)法等），確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理和使用全過(guò)程中的安全。如何在利用數(shù)據(jù)提升智能體能力的同時(shí)，最大程度地保護(hù)個(gè)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(lái)，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(jì)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(lái)越核心的角色。未來(lái)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)將不再是簡(jiǎn)單的“眼睛”，而是具備高度自主感知、智能分析、主動(dòng)決策和自動(dòng)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(dòng)記錄轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)防御和智能管理，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的全面感知對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、對(duì)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(huì)提供堅(jiān)實(shí)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(dòng)于一體的復(fù)雜智能系統(tǒng)，其發(fā)展將深刻影響社會(huì)治理、城市運(yùn)行和個(gè)人生活。
作者：李杰
單位：中國(guó)移動(dòng)研究院
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