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不得不承認,小米眾籌確實有打造爆品的能力。繼小米 NAS 成功出圈后,最近小米智能太陽能攝像機 4 Pro 4G 雙攝版也開啟了眾籌計劃。
不用電不用網,果園老板們的定制款?
雷科技(ID:leitech)先簡單介紹一下產品:這款眾籌價 579 元的智能攝像頭采用雙攝方案,支持 AI 識別和米家智能聯動。但不同于常見的家用安防攝像頭,這款攝像頭自帶 4G 網絡模塊、9900mAh 電池太陽能板,即使在陰雨天氣也能續航 7 至 12 天,主打「不用電、不用(WiFi)網」。
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圖片來源:小米
可能有人覺得奇怪,誰家里會沒網沒電呢?就算是停車場也有最基礎的照明電源和控制網絡吧。但這恰恰是這款攝像頭有趣的地方:不同于其他瞄準家庭、室內場景的攝像頭,這款攝像頭瞄準的是魚塘、果園、農田等戶外場景。
從這個角度看,這款攝像頭確實「邏輯自洽」:魚塘、果園面積遼闊,老板們經常面臨著“被偷魚”、“被摘西瓜”這樣的麻煩,如果布置傳統的攝像頭,必須同步完成供電和有線網絡覆蓋,成本極大;即使采用 PoE 方案,也要考慮網線距離、交換機供電和中繼部署等問題。相比之下,4G 網絡覆蓋相對更容易解決,開闊的果園、魚塘也能保證太陽能板不被遮擋。
但在雷科技看來,「不用電、不用網」只能算作是這款太陽能攝像頭的其中一個賣點,畢竟在此之前市面上也有不少「太陽能 4G」攝像頭了。真正把「智能攝像頭」這個概念重新帶回大眾面前的,并不是「不用網不用電」,而是 AI。
AI讓攝像頭「關鍵時刻」派上用場
我們不妨先回顧一下,過去的家用攝像頭用起來有什么問題。
想不到?沒錯,因為在很長一段時間里,家用攝像頭在硬件和功能上已經非常接近「完美」了:幾百元的攝像頭已經可以做到 4K 畫質和紅外夜視。即使你家太大,一個超廣角攝像頭無法拍全,主流攝像頭品牌也都推出了自己的云臺攝像頭,可以主動調整監控角度。
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圖片來源:京東
相比于硬件、功能上的不足,家用攝像頭真正的問題在于「用戶其實根本不需要這些視頻素材」。家里攝像頭每天錄下十幾個小時畫面,絕大多數時間里什么都沒發生;只有快遞丟了、寵物拆家了、車位被蹭了,用戶才會想起來回看。換句話說,傳統攝像頭提供的更多是「事后證據」,而非「實時提醒」。
但小米這款智能太陽能攝像機,在宣傳頁面中特別提到:檢測到人形后可自動開啟全彩夜視,10 米內人形、15 米內車輛可通過 AI 精準識別,減少無效告警。同時,產品也能接入小米生態,聯動米家設備。
可以說,AI 的出現,讓攝像頭真正派上了用場。
AI 要感知,離不開攝像頭這雙「眼睛」
但反過來看,攝像頭對 AI Agent 來說也同樣重要。
以小雷熟悉的全屋智能為例:我們在評價一套全屋智能系統時,有一個非常重要的指標——場景感知能力。這里說的「場景感知」并不是簡單追蹤哪個房間有人、哪扇門被打開,而是讓全屋智能系統準確識別到「哪個人在家里的哪個位置、正在做什么事、狀態如何」。
過去的智能家居系統高度依賴磁感應傳感器、紅外傳感器等基礎傳感器,只能提供最基礎的「0/1」判斷;即使是 Aqara 這類已經引入毫米波傳感器的頭部品牌,也只能識別用戶大致的空間位置,無法準確判斷用戶狀態。
但如果 AI 攝像頭能和傳統傳感器配合,全屋智能的「感知能力」就會明顯提升。舉個例子,傳統傳感器很難判斷孩子是否真的坐在書桌前寫作業,但當全屋智能具備視覺能力后,這類復雜場景才有被識別的可能。
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圖片來源:雷科技
不過話又說回來,AI 攝像頭其實也不是新東西。剛剛提到,就連百元級的家用云臺攝像頭都擁有「智能追蹤」能力,部分中端型號甚至有人物記憶、哭聲檢測、寵物識別等能力。
而在商用、行業攝像頭領域,車牌識別、人臉識別,甚至基于多光譜攝像頭的植物狀態檢測,都已得到了廣泛應用;甚至連行為分析、情緒識別等復雜推理能力也「司空見慣」。
那為什么直到 2026 年,AI 攝像頭才開始大規模推廣呢?
怕它看不到,更怕它什么都看到
雷科技認為,AI 攝像頭之所以難以推廣,離不開云端 AI 背后的隱私風險。歸根結底,攝像頭對用戶的「侵犯感」遠高于其他智能傳感器。
作為智能家居「老玩家」,我絲毫不介意在臥室裝門窗、溫濕度傳感器,但拒絕在臥室放攝像頭;就連在客廳放攝像頭都得「深思熟慮」評估畫面角度,畢竟誰也不想自己在家的生活細節,被不法分子拿去直播吧。
再說了,即使攝像頭能保證從硬件到品牌云端服務器全流程的安全性,作為用戶,我也同樣不希望把自己家里的「實時素材」上傳到品牌的云端服務器中。我們之所以在家里設置攝像頭,是希望從視頻畫面中提取出家里的「場景信息」,而這個「提煉」本身就是一種數據脫敏。
如果這個「脫敏」的環節發生在智能硬件品牌的服務器里,那這個「脫敏」又有何意義呢?
幸運的是,在 AI 時代,我們也有了更優秀的解決方案。前段時間,在MWC2026上海,中興智慧家庭就發布了《中興通訊智慧家庭消費類攝像頭安全技術白皮書》,呼吁行業重視家庭影像的隱私安全,中興自己的家庭攝像頭產品也以身作則,搭建了完整的安全防護框架,“小興看看”攝像頭系列產品就搭載了物理時鐘遮蔽這樣的獨特防護功能,給予用戶在隱私安全方面更多的確定性、信任感和松弛感。
同時我們看到,2026 年,部分品牌已經推出了只在設備端側或本地邊緣側運行的基礎視覺識別模型,可以在不調用云端算力的情況下完成最關鍵的「場景感知」。只有這樣,AI 攝像頭才更容易被接受。
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圖片來源:雷科技
而從 AI Agent 的角度來看,持續產生的本地視覺信息,也給了本地全屋智能 Agent 一個不斷學習的機會,讓場景感知越來越聰明,越來越準確。可以說,在本地 AI Agent 的時代,AI 攝像頭和本地 AI Agent 已經進入了「相輔相成」的新階段:攝像頭提供場景信息,Agent 負責理解和執行。
視覺感知的智能時代已經到來
其實從整個 AI 硬件行業的趨勢來看,攝像頭重新被重視,并不意外。畢竟目前來看,視覺仍然是 AI 感知現實世界最通用、信息量最高的方式之一。從這個角度看,品牌之所以在智能眼鏡、耳機等穿戴式設備上集成攝像頭,核心目的之一也是為 AI 提供接近用戶第一視角的畫面。
作為用戶,我們也沒必要因為攝像頭信息量大,就盲目「All in」視覺方案。前段時間雷科技參加某視覺智能家居方案的媒體溝通會,品牌方就明確指出「視覺感知」的作用并不是完全取代傳統傳感器,甚至視覺方案和紅外方案也可以搭配使用。
至于隱私方面的顧慮,雷科技認為,全屋智能系統越智能,權限和隱私邊界就越應該清楚:哪些畫面可以被記錄,哪些識別任務必須在本地完成,哪些數據絕對不能上傳云端,都應該明確告知用戶,并交由用戶確認。
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圖片來源:小米
但無論用戶是否愿意擁抱「攝像頭時代」,攝像頭在 AIoT 體系里的地位,確實已經發生了改變。畢竟智能家居作為一個已經發展十余年的概念,也是時候吸收一些新的變量,進入下一個發展階段了。
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