安防監控升級 AI智能體如何破解 “看得懂” 難題？
視頻監控系統作為現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習的AI分析能力，實現了人臉識別、行人檢測、車輛識別、行為識別等基礎功能，顯著提升了監控效率。然而，面對日益增長的海量視頻數據和復雜多變的應用場景，當前的視頻監控系統在實時性、準確性和智能化水平方面仍然面臨顯著挑戰。
具體而言，系統在復雜環境下的識別魯棒性有待提高；難以有效整合和關聯分析海量異構數據；對復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的跨越尚未完全實現。這些問題限制了現有系統效能的進一步提升，迫切需要引入更高級別的智能化技術。在此背景下，“智能體”（AI Agent）作為一種具備自主感知、理解、決策和執行能力的計算范式，為推動視頻監控系統向更高級智能階段演進提供了新的路徑。本文旨在探討AI智能體在視頻監控領域的應用潛力與未來發展方向。
1、視頻監控行業邁向高級智能化的挑戰
當前，視頻監控系統已普遍引入了基于深度學習的AI分析能力，實現了人臉識別、行人檢測、車輛識別、行為識別等基礎功能，顯著提升了監控效率。然而，隨著應用場景的日益復雜和智能化需求的不斷提升，視頻監控行業正從基礎的“看得見”、“認得出”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：
①從“識別”到“理解”的鴻溝：現有AI分析多聚焦于單一目標的識別或特定行為的檢測，難以深度理解復雜場景下的多目標互動、群體行為模式以及事件發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”。實現對視頻內容的真正語義理解和情境感知，是當前面臨的關鍵挑戰。
②復雜動態環境下的魯棒性與泛化：盡管在特定條件下AI識別率已很高，但在實際復雜多變的監控環境中（如極端天氣、劇烈光照變化、嚴重遮擋、低分辨率、攝像頭抖動等），現有模型的魯棒性和泛化能力仍有不足，容易出現誤報、漏報或識別性能下降。如何使系統在未知或惡劣環境下依然穩定可靠地工作，是技術攻關的重點。
③海量異構數據的整合與關聯分析：現代監控系統產生的數據不僅是視頻流，還包括音頻、傳感器數據、卡口記錄、報警日志等多種異構信息。如何有效地整合這些分散的數據源，進行跨模態的關聯分析和深度挖掘，從中發現隱藏的規律和潛在風險，是當前系統面臨的復雜挑戰。現有AI往往專注于單一數據源的分析。
④從“告警”到“智能決策與主動響應”的跨越：現有系統更多是生成告警信息，后續的研判和處置仍依賴人工。在突發事件發生時，需要系統能夠快速進行多源信息融合分析，智能判斷事件性質和緊急程度，自主生成最優處置預案，并聯動多個系統進行自動化響應。實現從被動告警到主動、智能決策和自動化聯動的跨越，是未來智能化升級的關鍵。
⑤系統自適應與持續優化能力不足：現有AI模型一旦訓練完成，其性能相對固定，難以根據環境變化、新的數據或人工反饋進行實時的自適應調整和持續優化。缺乏像人類一樣的學習和進化能力，限制了系統在長期運行中的性能提升和對新情況的應對能力。
應對這些從“基礎智能”向“高級智能”邁進的挑戰，需要引入具備更強感知、認知、規劃、記憶和行動能力的系統，而AI智能體憑借其架構和特性，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境中自主運行的計算實體，它通過感知環境信息，進行思考和決策，并執行行動以達成預設目標。智能體的概念源于人工智能和分布式系統的研究，近年來隨著大模型（如LLM）和強化學習等技術的突破而煥發新的活力。其核心構成要素包括：
①感知模塊（Perception）：智能體獲取外部世界信息的窗口。在視頻監控場景下，感知模塊負責處理來自各種傳感器的數據，核心是對視頻流進行實時的預處理和分析。這包括但不限于：目標檢測（識別畫面中的人、車、物等）、目標跟蹤（持續鎖定目標的運動軌跡）、特征提取（獲取目標的顏色、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、內置的知識庫（包括常識、領域知識、歷史經驗）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，智能體能夠理解復雜的場景上下文、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）、關聯不同信息源（如將特定人員與黑名單進行比對）、評估潛在風險并形成高級別的認知。
③規劃模塊（Planning）：智能體根據設定的目標和當前的認知狀態，制定實現目標的行動序列。規劃過程可能涉及對未來多種可能情況的預測和評估，選擇最優的行動路徑。在視頻監控中，這可能包括：在發現異常后，規劃如何調整附近攝像頭的焦距和角度以獲取更清晰畫面；規劃聯動哪些系統進行響應；規劃信息如何分發給不同的負責人等。復雜的規劃能力使智能體能夠應對非結構化和動態變化的環境。
④行動模塊（Action）：負責將規劃轉化為實際操作。行動模塊通過調用各種“執行器”來影響環境或系統。在視頻監控系統中，行動可以是：控制云臺攝像頭轉動、調整鏡頭參數、觸發聲光報警、向管理平臺發送告警信息、記錄關鍵視頻片段、與外部系統（如門禁、廣播）進行聯動控制、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，從而進行持續學習和改進。記憶模塊包括短期記憶和長期記憶，其中，短期記憶存儲當前任務執行過程中的臨時信息、最近的感知數據和思考過程，用于維持上下文連貫性。例如，記住剛剛跟蹤的目標特征、最近發生的幾個事件等；長期記憶存儲更持久的知識和經驗，包括學習到的行為模式、環境規律、歷史事件記錄、處置預案等。長期記憶使智能體能夠在面對類似情況時借鑒過去的經驗，不斷優化決策和規劃，通常通過向量數據庫等技術實現高效的存儲和檢索。
智能體的關鍵在于其自主性（能夠在沒有人類持續干預的情況下獨立運行和決策）、反應性（能夠對環境的實時變化快速做出響應）、前瞻性（能夠預測未來情況并提前規劃行動）和交互性（在多智能體系統中，不同的智能體可以相互通信、協作或競爭，共同完成更復雜的任務）。這些特性使其能夠超越傳統監控系統的被動模式，實現主動、智能的監控和管理，顯著提升系統的智能化水平。
3、智能體在視頻監控行業的應用展望
將AI智能體的能力應用于視頻監控，有望在多個關鍵環節帶來革命性的提升，構建更加智能、高效、可靠的下一代監控系統。
3.1 智能感知與精準識別
①多模態融合感知與理解：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）、結構光、雷達等多種傳感器數據。通過多模態數據的互補和校驗，大幅提高環境感知的準確性和魯棒性。
②復雜場景下的魯棒識別與適應：智能體通過引入更先進的自適應學習算法，能夠感知并適應監控環境的變化（如光照、天氣、遮擋程度）。例如，在雨霧天氣下，智能體可以自動調整圖像增強算法參數；在夜晚低光照環境下，可以切換到紅外感知模式并調整識別模型。持續學習能力使其在面對新的復雜場景時也能不斷優化識別性能。
③細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容中的復雜行為模式，而不僅僅是簡單的目標檢測。例如，識別人員的異常徘徊軌跡、非正常區域停留、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動響應
①事件智能研判與分級響應：智能體能夠對感知到的異常事件進行多維度、深層次的分析和研判，評估事件的性質、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是否在黑名單、是否攜帶危險物品等信息關聯分析，判斷其威脅等級，并觸發不同級別的響應預案。
②跨區域、跨系統智能聯動與協同：智能體可以作為監控系統的智能中樞，在檢測到事件后，根據預設或實時生成的處置預案，智能調度和聯動不同區域、不同類型的監控設備和安防系統。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，同時通知門禁系統鎖定相關區域，并向指揮中心發送帶有事件詳情和視頻片段的告警信息。
③動態預案生成與優化：對于突發或未知類型的復雜事件，傳統的固定預案可能無法有效應對。智能體憑借其強大的推理和規劃能力，可以結合實時感知到的環境信息、歷史經驗以及領域知識，動態生成最優的應急處置預案，并指導或自動化執行。同時，智能體可以從每次事件處置的結果中學習，不斷優化預案。
3.3 視頻數據的高效管理與深度挖掘
①智能視頻摘要、檢索與內容理解：智能體能夠快速理解海量視頻內容的核心信息，自動生成包含關鍵事件、重要人物/車輛出現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雜的查詢請求（例如，“查找昨天下午在3號門附近出現過的所有紅色車輛”），智能體能夠快速定位并呈現相關的視頻片段。
②行為模式分析與預測性預警：智能體可以對長時間、大范圍的視頻數據進行深度分析，挖掘隱藏的人員流動規律、車輛通行模式、區域活動熱度等。基于這些模式，智能體可以預測潛在的風險事件發生概率和地點，實現預測性預警。例如，預測在特定時間段或區域可能發生的人群聚集或交通擁堵。
③知識圖譜構建與關聯分析：智能體能夠從視頻內容中自動提取實體（如特定人員、車輛、物品、地點、時間）及其相互之間的復雜關系，構建視頻監控領域的知識圖譜。基于知識圖譜，可以進行更高級的關聯分析，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聯。
3.4 系統自適應與持續優化
①環境變化自適應與模型優化：智能體具備感知監控環境變化并自動調整自身工作參數的能力。例如，根據光照強度、天氣狀況、攝像頭抖動等因素，動態調整視頻處理算法和識別模型的參數，確保在不同環境下都能保持最優性能。通過持續接收新的數據和人工反饋，智能體能夠不斷優化其內部模型，提高識別準確率和決策效率。
②系統健康監測與預測性維護：智能體可以實時監控監控系統各個組件（攝像頭、存儲設備、網絡、服務器）的運行狀態、性能指標和異常情況。通過分析這些數據，智能體可以預測潛在的硬件故障、軟件Bug 或網絡擁堵，并自動生成維護建議或預警，甚至在某些情況下進行自我修復，保障監控系統的穩定可靠運行。
4、挑戰與未來展望
盡管AI智能體在視頻監控領域正展現出令人矚目的發展潛力，但其大規模落地和普及仍面臨一些不容忽視的挑戰，需要技術及法律法規等多方面的協同推進：
①復雜環境下的魯棒性與泛化能力：盡管智能體具備一定的環境適應性，但在極端復雜、高度動態或從未見過的新場景下，如何保證其感知、推理和決策的準確性和可靠性，依然是技術上的關鍵難題。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：視頻監控對實時性要求極高，而智能體復雜的感知、推理和規劃過程需要強大的計算能力。如何在邊緣側設備（如攝像頭、NVR）上實現高效的智能體部署，以及如何在云端和邊緣端進行高效的協同計算，是亟待解決的技術挑戰。降低智能體的計算復雜度，提高其運行效率是關鍵。
③數據安全、隱私保護與合規性：視頻監控數據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據時，必須嚴格遵守相關法律法規（如GDPR、個人信息保護法等），確保數據在采集、傳輸、存儲、處理和使用全過程中的安全。如何在利用數據提升智能體能力的同時，最大程度地保護個人隱私，是技術和法律層面的雙重挑戰。差分隱私、聯邦學習等技術可能提供解決方案。
展望未來，隨著AI基礎理論的持續突破（如多模態大模型、具身智能）、計算能力的飛速提升以及相關法律法規的逐步完善，AI智能體將在視頻監控領域扮演越來越核心的角色。未來的視頻監控系統將不再是簡單的“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能力的“智能大腦”和“執行者”。智能體將賦能視頻監控系統從被動記錄轉變為主動防御和智能管理，實現對復雜環境的全面感知對潛在風險的精準預測、對突發事件的快速響應，為構建更加安全、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控系統，將是集感知、認知、決策和行動于一體的復雜智能系統，其發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