根据Strategy Analytics发布的研究报告，他们预测，到2023年，我在智能家居监控摄像机上的花费将超过97亿美元。更有趣的是，低于200美元的摄像机将成为市场增长的动力。随着人工智能的深入发展，AI+安防正推动监控摄像头行业再次升级。监控摄像头也正在从看得见到看得清转变。过去的监控摄像头只能记录、查询回放历史记录等等，而现在的网络智能摄像头不仅可以提供高清超高清的监控画质，还能对视频中的人或物体进行识别、判断和分析。这些摄像头能主动提醒或告警异常情况，实现了从被动到主动的转变。而所有这些，都离不开电动云台的精妙设计。

　　云台摄像头，简直是传统摄像头的炸裂升级版。通过操控云台底座的疯狂旋转，可视范围从270度到350度，虽然没法实现全向，但你要是想看到更多画面，只能跟着我操作云台，不停地转来转去。对于家庭监控与安防来说，这就是未来啊！

　　全景视野确实是个不错的形态，但无论是云台还是广角视野，都不能完全满足我的需求。然而，作为光学元器件，镜头的成本并没有按照摩尔定律的预期下降，长期来看一直保持在一个水平上。因此，短期内，很难推出具有价格竞争力的全景产品。

　　选择使用云台或广角的产品，各自在特定应用场景中有着自己的优势。随着安防监控行业的快速发展，我对IPC的清晰度、安全性、稳定性和隐私性有了越来越高的要求。在智能安防布局中，云台摄像机需要应对人脸抓拍、人脸识别对比；停车场车牌识别；车流量统计摄像机；车位检测板机；温湿度探测和预警人工智能监控；测温监控；物联网监控等等，这些都对云台摄像机提出了很高的要求。然而，目前看来，国内还没有一款真正成熟的产品能够满足这些需求，比如云台的转动速度过慢，广角的画面不全，性能普遍低下，离用户可接受的使用体验还差得远。

　　 作为云台摄像机厂商，我深知只有解决了云台的问题，才能让云台摄像产品更近一步成功。如果我们给云台设计一个自动旋转功能，就能提升高清画质、智能侦测等功能，实现AI+安防，从而解决云台智能化旋转的需求。为此，我们深圳市兆威机电股份有限公司，通过对云台旋转速度、云台承重、摄像机扫描监视范围（智能控制镜头旋转需求）以及云台整体结构的分析，研发设计了摄像头云台齿轮箱解决方案。这个方案可以解决云台水平、垂直连续运行角度、运行速度调节范围，包括快速反应能力、高速运行的可靠性与寿命，以及低速时运动的稳定性，规避抖动造成摄像不清等因素。

　　 为了实现前端摄像机的快速定位和对快速移动目标的跟踪，确保监控中没有盲角，以及确保跟踪、响应事件的速度快，我们的摄像头云台齿轮箱解决方案采用了内置高解细分的步进电机+摄像头云台齿轮箱，充分利用技术创新。通过这个方案，我们致力于提供更出色的云台摄像解决方案。

　　我研发的产品具备二级、四级等多层可变换的传动比机构，可以更换减速比，并调整齿轮箱的输入转速及力矩。这意味着我可以智能调整摄像头云台的水平、垂直连续运行角度以及运行速度，实现摄像机对目标的连续跟踪监控，并根据目标变化灵敏快捷地调整旋转角度。

　　在物联网智能硬件新时代，新型硬件设备和商业模式层出不穷。我的创新之处在于，我能够智能控制云台，通过人工智能、图像处理技术和互联网传输技术，使云台摄像机能够智能捕获跟踪拍摄对象，优化拍摄构图，并实现硬件云台与摄像设备的互联。这样，我成功地解决了在没有旁人协助时的各种拍摄问题，很好地应对了安防系统中主动判断及预警的智能防御需求。

　　当前，以智能化为核心的产业变革正在兴起，人工智能技术与社会各领域的融合不断加剧。我采用了低成本、低功耗设备，成功地将客户在机器视觉领域中的所有功能放到非常小的外形尺寸中。这是一项艰巨的研发挑战，但通过兆威的齿轮箱设计平台，我对摄像头云台齿轮箱里的齿轮结构进行了变革。

　　我进行了位系数的合理分配，优化了啮合角的计算，进行了滑移率和重合度的校核，以改善云台电机齿轮箱的效率、噪音、寿命以及精确度等问题，以满足摄像头云台小体积大力矩传动的需求。

　　随着智能摄像头市场的扩大，产品形态也在不断拓展。根据IHS的测算，到2019年底，全球已有7.7亿个摄像头投入使用，而这个数字有望在未来两年内突破10亿。这意味着从无到有的市场将越来越小，因此对于视频监控厂商而言，必须发展更高技术含量的产品，拓展从有到优的市场，迎接新的竞争赛道。

　　图像识别技术、人工智能、预约交互等技术为摄像头开辟了安防监控之外更广泛的应用场景。例如，摄像头与冰箱、洗衣机相结合，可以开拓食材管理和智能洗护服务等新领域。未来，智能摄像头将更广泛地与其他产品形态融合，不断拓展应用场景。相较于人类视觉，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测速度等方面具有显著优势。它利用相机、镜

　　通过摄像头、光源以及光源控制系统，我采集目标物体的数据。然后，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库，我进行图形分析和处理。软硬系统相互辅助，为下游自动化、智能化制造行业提供了强大的视觉能力。随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的不断发展，我的机器视觉性能优势进一步提升，应用领域也不断向多个维度延伸。