★ 當影像遇上物聯網

啟用先進影像安全、分析和監控

不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測

影像分析技術正在改變物聯網並創造新的機會。當下的企業們都準備好，掌握這個成長商機了嗎？（很重要的一篇分析報導！）

一些最具創新性的物聯網（IoT）應用，涉及影像分析 —— 一種將機器學習演算法應用於影像提要的技術，允許攝影機自動辨識人、物體和情況。這些應用相對較新，但有幾個因素正在促進它們的發展，包括分析演算法的複雜性，以及硬體、軟體和儲存成本的降低。

隨著影像分析對物聯網的應用越來越重要，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，然後按應用案例、設定和技術，研究了這些會帶來哪些機會。為了更深入地瞭解上市模式，我們調查了影像分析使用，相對成熟的許多領域中的兩個領域：監控（適用於多個消費者和商業案例）和零售。我們的工作基於麥肯錫全球研究所（MGI，Mckinsey Global Institure）2015 年 6 月的報告《釋放物聯網的潛力》。它還借鑑專家採訪，瞭解影像分析技術和客戶群體。

我們發現，影像分析應用的機會，因設定和功能而異。同樣，在物聯網價值鏈上，賺錢的機會也各不相同，公司有能力從軟體和應用開發中獲得大部分的收入。

哪些設定為影像分析提供了最佳機會？

MGI 預測，到 2025 年，物聯網應用程式每年將產生 3.9 萬億美元至 11.1 萬億美元的潛在經濟影響。影像分析應用預計在未來五年內年成長率將超過 50%，這可能會大大促進物聯網應用的擴張。

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為了確定影像分析需求最大的領域，我們遵循了類似於 MGI 在估計物聯網技術成長時採用的方法。具體來說，我們研究了可以為九個設定（都是定義明確的實體位置）開發的潛在應用，而不是按行業來尋找機會。設定顯示在附錄1中。

根據我們的分析，到 2020 年，城市、零售、車輛和工作場所對影像分析應用的需求將最大。最常見的應用案例將涉及最佳化營運、加強公共安全、提高員工生產力和改善維護。總體而言，最大的影像分析總可用市場，將涉及最佳化城市和工廠的營運 —— 目前是其最受歡迎的應用 —— 並在自動駕駛車輛中實現各種功能，如盲點監控。

在所有設定中，影像分析供應商都必須解決隱私問題，因為許多使用者對被監控感到不安，特別是在資料可能被用於攻擊的情況下。例如，生產線工人可能會認為影像監控，將被用來批評他們的工作習慣，他們可能會反對影像監控。

當今影像分析應用的優勢是什麼？

物聯網應用在納入影像分析時，通常會提供更多的價值，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（附錄2）。例如，一些典型的物聯網應用使用信標（Beacon），每次在商店中與消費者智慧手機連線時，都會傳輸位置資料。雖然這些資料可以幫助零售商追蹤訪問者的數量，但影像分析應用，將提供更詳細的人口統計資訊，如購物者的性別和年齡。

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最近的發展增加了對如果分析應用的需求

在過去的幾年裡，一些重要的發展提高了影像分析應用的複雜性和實用性，使其成為物聯網更重要的成長驅動力。首先，電腦處理能力得到了改善，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%。在物聯網連線，和可供分析的大型資料集數量方面，也取得了重要進展。最後，影像分析受益於更複雜的軟體演算法，和機器學習技術的開發 —— 是一種人工智慧，使電腦能夠在不經過明確編寫程式的情況下進行學習。

影像分析技術的最新一些最重要的進步，涉及以下內容：

即時處理。今天的應用可以即時處理大量影像片段。此功能允許使用者在可用時立即看到潛在問題的證據，並立即採取糾正措施，例如佈署商店人員來監控商店盜竊者。

更準確。影像分析應用程式能夠進行更精確的影像分析。考慮監控應用的革命。第一個只能進行基本的運動檢測，使用畫素比對和幀引用，來檢測物件在其檢視中的位置變化。因此，任何運動都可能被標記為可能的問題。相比之下，當前的影像分析應用，可以辨識和忽略之前觸發虛假警報的運動，例如落在安全攝影機前的葉子。此外，使用者可以邊寫程式監控系統，以檢測特定的視覺模式，例如與零售盜竊或火焰出現相關的動作。

更好的商業洞察力。憑藉其先進的影像處理能力，影像分析應用可以考慮多個視覺輸入，其中一些可能模稜兩可，需要仔細處理。例如，他們可以評估零售客戶的人口統計和行為，並將這些資訊轉化為業務見解，以幫助產品分類和放置，有可能提高商店效率、客戶轉化率、客戶忠誠度和其他指標。

訪問大型資料集和更細微的分析。影像分析應用中的軟體演算法，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，零售應用可以彙總來自多個影像提要的資料，以確定不同人口群體的購物模式特徵。

更創新的用例。隨著更好的影像分析應用，新的應用不斷地在出現。例如，一些城市首次檢查來自城市和高速公路攝影機的彙總資料，檢視交通量、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道路時使用。

這些改進幫助企業高階管理者，認識到影像分析在從城市規劃，到醫療保健等各個領域的價值。例如，零售商正在使用帶有影像分析的物聯網應用，來評估客戶的年齡範圍、人口統計概況和行為。然後，這些應用中的軟體，會就產品分類和放置提出多種建議。

企業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，我們檢查了兩個最主要的應用案例。首先，我們檢查了所有設定的監控應用，包括運動追蹤、物體計數，以及檢測物體掉落和遺棄物體的應用。然後，我們研究了零售分析，如熱圖、人員計數、購物人口分析、徘徊檢測和停留時間分析。

監控上的應用

透過設定，物聯網應用可以減少犯罪並保護公眾。例如，到 2025 年，透過改進犯罪偵查和監測，城市預計將獲得 140 億至 310 億美元的經濟價值。儘管影片分析技術已經是許多監控應用程式的核心，但它可能會在未來發揮更大的作用。

大多數成熟的監控公司仍然專注於簡單的影像分析，如運動檢測，其中成本是主要差異。較先進的監控應用具有先進的檢測能力和高精度，由新創企業銷售。

儘管最近取得了進展，但用於監控的影像分析應用，仍然有許多技術上的限制。特別是，他們將受益於更大的影像壓縮能力，以解決傳輸和儲存需求，以及與其他物聯網系統更好的整合。例如，如果影像分析應用可以檢測到影像源上的火災，然後通知另一個啟動灑水系統，或呼叫消防員的物聯網裝置，那將很有幫助。

與大多數影像分析應用一樣，軟體開發似乎為監視應用捕捉價值，提供了最佳機會。這層可能有利可圖，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，監控軟體通常受到智慧財產權或嚴格許可協議的保護，因此產品強勁的公司可能幾乎沒有競爭。

當前的市場和獲勝的商業模式

監控市場由許多小客戶和幾個大型零售商組成。開發監控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操作之一：

整合商。在這種模式下，這類型的公司在整個物聯網價值鏈上提供解決方案，從解決方案整合到硬體，為客戶提供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，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，如賭場和政府機構，必須滿足嚴格的監管要求，並希望在滿足這些要求方面得到幫助。整合商通常透過分包其他供應商（如安裝攝影機的公司）來協助完成這些任務。

專注的單一環節解決方案供應商。這些公司專注於物聯網價值鏈中的單一環節，如影像管理平台或佈線安裝。他們經常與整合商建立合作伙伴關係，以提供行銷和客戶支援能力，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，顧問還提出了與許多主要組織組或職能相關的業務建議。

零售分析上的應用

物聯網應用可以幫助零售商，到 2025 年獲得 4100 億至 1.2 萬億美元的年度經濟價值，從而提高多個領域的績效，包括店內促銷、員工佈署配置和工廠佈局。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有監控攝影機，並可以使用從這些提要中獲得的資料。

雖然許多細分市場的公司更喜歡端到端的解決方案，但在零售業中尤其如此，因為大多數客戶並不精通技術，通常對特定的軟體或硬體供應商沒有強烈的意見。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，如流量計數，以及專注於零售應用的利基企業，如協助排隊管理的利基企業。

當前的市場和獲勝的商業模式。

零售客戶包括企業 —— 擁有全國或全球業務的大型公司 —— 以及最多擁有 50 家商店的中小型企業（SMB）。中小型企業傾向於請求簡單的應用，例如用於流量計數和損失預防的應用。除了此類應用外，企業零售商還尋求可以對客戶人口統計、人員配置和其他因素，進行更複雜分析的應用。在許多情況下，企業客戶透過來自許多不同商店的影像資料，利用其規模來彙總和分析，從而獲得更大的洞察力。

釋放物聯網的潛力

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許多企業客戶可以獨立佈署和管理影像分析應用，但中小型企業通常需要更大的客戶支援。另一個區別是，企業參與者傾向於為每個應用，選擇最佳應用，因此他們可能會與許多不同的供應商合作，而中小型企業通常更喜歡有一個單點聯絡人 —— 無論是個人，還是作為解決方案供應商或經銷商的公司 —— 以滿足他們所有的影像分析需求。

想要為零售影像分析領域服務的公司，可以扮演一個或多個角色。例如，有些人建立了端到端的解決方案，這些解決方案可以輕鬆實施，並滿足零售商對軟體、分析、服務和基礎設施的所有需求。大多數中小型企業零售商嚴重依賴此類供應商，因為他們缺乏實施自己的影像分析解決方案，所需的專業知識。或者，他們可以充當經銷商，提供其他公司建立的軟體。經銷商與各種規模的零售商有著牢固的現有關係，並可以協助實施、佈署、服務和基礎設施。

其餘兩種商業模式，側重於軟體或硬體。軟體應用開發人員，提供特定的零售應用程式，例如用於人員計數或熱圖分析的應用程式。他們有時會提供有限規模的端到端解決方案。硬體供應商在沒有軟體的情況下，銷售攝影機硬體，但往往難以在零售中獲利，因為他們的產品是商品化的，利潤率很低。此外，大多數零售商缺乏建立完整影像分析解決方案，所需的知識和資源。提供小型或不引人注目的攝影機的硬體供應商，可能比競爭對手更有優勢，因為許多零售商，特別是高階奢侈品商店，不想讓他們的客戶感到他們不斷受到監視。

物聯網技術價值鏈中的最佳機會是什麼？

公司可能會想開發多種技術用於影像分析應用，但我們的研究顯示，利害關係收入因細分而而異。更重要的是，這些收入往往高於或低於傳統物聯網應用（附錄3）。例如，物聯網影像分析應用，在軟體和應用開發中，往往比典型的物聯網應用產生更多的收入，但在解決方案整合和硬體方面產生的收入較低。

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