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影像分析技術正在改變物聯網，並創造新機會。公司準備好迎接成長了嗎？
一些最具創新性 的物聯網 (IoT) 應用涉及影像分析 —— 一種將機器學習算法應用於影像源的技術，允許攝影機自動辨識人物、物體和情況。這些應用相對較新，但有幾個因素正在鼓勵它們的成長，包括分析算法的日益複雜，以及硬體、軟體和儲存成本的降低。
隨著影像分析對物聯網應用變得越來越重要，我們決定更仔細地研究這項技術。我們首先研究了推動成長的一般因素，然後按案例、環境和技術研究了機會。為了更深入地了解上市模型，我們調查了影像分析，使用相對成熟的眾多領域中的兩個：監控（針對多個消費者和企業用例）和零售。1 我們的工作建立在麥肯錫全球研究所 (MGI) 2015 年 6 月的報告「釋放物聯網的潛力」的基礎上。它還借鑒了專家訪談，以獲取有關影像分析技術和客戶細分的見解。
我們發現影像分析應用的機會，因設置和功能而異。同樣，在物聯網價值鏈中賺錢的機會各不相同，公司定位於從軟體和應用開發中獲取大部分收入。
哪些設置為影像分析提供了最佳機會？
MGI 預測，到 2025 年，物聯網應用將產生每年 3.9 萬億至 11.1 萬億美元的潛在經濟影響。影像分析應用預計未來五年複合年成長率將超過 50%，可能會顯著增加為物聯網應用的擴展做出貢獻。
為了確定影像分析需求最大的領域，我們採用了一種類似於 MGI 在估計物聯網技術成長時採用的方法。具體而言，我們研究了可以為九種設置（所有明確定義的實體位置）開發的潛在應用，而不是按行業尋找機會。設置如圖 1 所示。
圖表 1
在所有情況下，影像分析提供商都必須解決隱私問題，因為許多用戶對被監控感到不安，尤其是在數據可能被用來對付他們的情況下。例如，如果生產線工人認為影像會被用來批評他們的工作習慣，他們可能會反對影像監控。
當今的影像分析應用有哪些優勢？
物聯網應用在結合影像分析時通常會提供更多價值，因為該技術允許他們考慮更廣泛的輸入，並做出更複雜的決策（圖 2）。例如，一些典型的物聯網應用使用信標，在每次與商店中的消費者智慧手機連接時傳輸位置數據。雖然這些數據可以幫助零售商追踪訪客數量，但影像分析應用將提供更詳細的人口統計資訊，例如購物者的性別和年齡。
圖表 2
增加對影像分析應用需求的最新進展
在過去幾年中，幾項重要的發展，提高了影像分析應用的複雜性和實用性，使它們成為物聯網更重要的成長動力。首先，電腦處理能力得到提高，同時變得更便宜。例如，雲端運算服務的入門級定價比兩年前低 66%。物聯網連接和可用於分析的大型數據集的數量，也取得了重要進展。最後，影像分析受益於更複雜的軟體算法和機器學習技術的發展 —— 一種人工智慧，讓電腦無需明確編程即可學習。
影像分析技術的一些最重要的最新進展包括：
即時處理。今天的應用可以即時處理大量的影像片段。此功能允許用戶在有潛在問題的證據可用時，立即查看並立即採取糾正措施，例如商店人員佈署監控入店行竊者。
更高的準確性。影像分析應用能夠進行更精確的圖像分析。考慮一下監控應用的革命。第一個只能進行基本的運動檢測，使用像素匹配和幀參考，來檢測對像在其視野內的位置變化。因此，任何移動都可能被標記為可能存在問題。相比之下，當前的影像分析應用可以辨識和忽略之前觸發誤報的動作，例如落到安控攝影機前的樹葉。此外，用戶可以對監控系統進行編程，以檢測特定的視覺模式，例如與零售盜竊相關的動作或火焰的出現。
更好的業務洞察力。憑藉其先進的圖像處理功能，影像分析應用可以考慮多個視覺輸入，其中一些可能不明確，需要仔細處理。例如，他們可以評估零售客戶的人口統計數據和行為，並將這些資訊轉化為有助於產品分類，和放置位置的業務洞察力，從而有可能提高商店效率、客戶轉化率、客戶忠誠度和其他指標。
訪問大型數據集和更細緻的分析。影像分析應用中的軟體算法，現在能夠收集和分析來自多個來源的影像片段，從而產生更詳細的見解。例如，監控應用可以根據在不同時間，在多個位置收集的影像源的實體特徵，來辨識人員。同樣，零售應用可以聚合來自多個影像源的數據，以確定不同人口群體的購物模式特徵。
更多創新用例。隨著更好的影像分析應用的出現，新的應用案例正在出現。例如，一些城市首次檢查來自城市和高速公路攝影機的匯總數據，查看交通量、時間和分佈。這些資訊可能有助於改善交通管理，甚至可以在設計未來的道路時使用。
這些改進幫助企業高管認識到，從城市規劃到醫療保健等各個行業的影像分析的價值。例如，零售商正在使用具有影像分析功能的物聯網應用，來評估客戶的年齡範圍、人口統計資料和行為。然後，這些應用中的軟體，就產品分類和放置提出多項建議。
公司如何使用影像分析應用？
為了更詳細地探索影像分析物聯網應用的潛在機會，我們研究了兩個主要用例。首先，我們檢查了所有設置中的監視應用，包括用於運動追踪、對象計數，以及對象移除和遺棄對象檢測的應用。然後我們研究了零售分析，例如熱圖、人數統計、購物者人口統計分析、遊蕩檢測和停留時間分析。
監視
在各種環境中，物聯網應用可以減少犯罪並保護公眾。例如，到 2025 年，透過改進犯罪檢測和監控，城市預計將獲得 140 億至 310 億美元的經濟價值。儘管影像分析技術已經成為許多監控應用的核心，但它在未來可能會發揮更大的作用。
大多數成熟的監控公司仍然專注於簡單的影像分析，例如運動檢測，其中成本是主要的區別。具有先進檢測能力和高精度的更先進的監視應用，由新創公司銷售。
儘管最近取得了進展，但用於監視的影像分析應用，仍然存在許多技術限制。特別是，他們將受益於更強大的影像壓縮功能，以減輕傳輸和儲存需求，以及與其他物聯網系統的更好整合。例如，如果影像分析應用可以檢測到影像源上的火災，然後通知另一個物聯網設備激活噴水滅火系統或呼叫消防員，那將會很有幫助。
與大多數影像分析應用一樣，軟體開發似乎為獲取監控用例價值提供了最佳機會。這一層可能是有利可圖的，因為客戶通常需要客製化的應用，而不是現成的解決方案。此外，監控軟體通常受知識產權，或嚴格的許可協議保護，因此擁有強大產品的公司可能幾乎沒有競爭。
當前的市場和致勝的商業模式。
監控市場由許多小客戶和一些大零售商組成。為監控開發影像分析應用的公司，可以遵循幾種不同的商業模式，但現在大多數公司都採用以下一種方式：
積分器。在這種模式下，公司提供跨越整個物聯網價值鏈的解決方案，從解決方案整合到硬體，為客戶提供滿足其所有監控技術需求的單一來源。這種模式可能會給整合商帶來競爭優勢，因為大多數監控客戶不是安全專家，他們更喜歡涵蓋安裝、託管、分析和其他任務的端到端解決方案。此外，許多監控客戶，例如賭場和政府機構，必須滿足嚴格的監管要求，並需要幫助來實現這些要求。整合商通常透過與其他供應商（例如安裝攝影機的公司）分包來協助完成這些任務。
專注的單步提供者。這些公司專注於物聯網價值鏈中的一個環節，例如影像管理平台或電線安裝。他們經常與整合商建立合作夥伴關係，以提供行銷和客戶支持能力，從而減少對大型內部銷售團隊的需求。
諮詢服務。除了提供軟體和硬體解決方案外，顧問還提出與許多主要組織團體或職能相關的業務建議。
零售分析
到 2025 年，物聯網應用可以透過提高店內促銷、員工分配和店面佈局等多個領域的績效，幫助零售商獲得 4100 億至 1.2 萬億美元的年度經濟價值。許多最有價值的應用，可能包括影像分析，因為大多數大型零售商已經擁有監控攝影機，並且可以使用從這些提要中獲得的數據。
雖然許多細分市場的公司更喜歡端到端的解決方案，但在零售業尤其如此，因為大多數客戶並不精通技術，而且通常對特定的軟體或硬體供應商沒有強烈的看法。為零售商提供影像分析的公司分為兩類：傾向於在更商品化領域競爭的大型企業，例如交通統計，以及專注於零售應用的利基玩家，例如協助隊列管理的應用。
當前的市場和致勝的商業模式。
零售客戶包括企業企業（在全國或全球展開業務的大型公司）和最多擁有 50 家門店的中小型企業 (SMB)。SMB 傾向於請求簡單的應用，例如用於流量計數和丟失預防的應用。除了此類應用之外，企業零售商還尋求能夠對客戶人口統計、人員配備和其他因素，進行更複雜分析的應用。在許多情況下，企業客戶通過聚合和分析，來自許多不同商店的視頻數據，來利用其規模優勢，從而獲得更深入的洞察。
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