不得不承认，小米众筹确实有打造爆品的能力。继小米 NAS 成功出圈后，最近小米智能太阳能摄像机 4 Pro 4G 双摄版也开启了众筹计划。

不用电不用网，果园老板们的定制款？

雷科技（ID：leitech）先简单介绍一下产品：这款众筹价 579 元的智能摄像头采用双摄方案，支持 AI 识别和米家智能联动。但不同于常见的家用安防摄像头，这款摄像头自带 4G 网络模块、9900mAh 电池太阳能板，即使在阴雨天气也能续航 7 至 12 天，主打「不用电、不用（WiFi）网」。

图片来源：小米

可能有人觉得奇怪，谁家里会没网没电呢？就算是停车场也有最基础的照明电源和控制网络吧。但这恰恰是这款摄像头有趣的地方：不同于其他瞄准家庭、室内场景的摄像头，这款摄像头瞄准的是鱼塘、果园、农田等户外场景。

从这个角度看，这款摄像头确实「逻辑自洽」：鱼塘、果园面积辽阔，老板们经常面临着“被偷鱼”、“被摘西瓜”这样的麻烦，如果布置传统的摄像头，必须同步完成供电和有线网络覆盖，成本极大；即使采用 PoE 方案，也要考虑网线距离、交换机供电和中继部署等问题。相比之下，4G 网络覆盖相对更容易解决，开阔的果园、鱼塘也能保证太阳能板不被遮挡。

但在雷科技看来，「不用电、不用网」只能算作是这款太阳能摄像头的其中一个卖点，毕竟在此之前市面上也有不少「太阳能 4G」摄像头了。真正把「智能摄像头」这个概念重新带回大众面前的，并不是「不用网不用电」，而是 AI。

AI让摄像头「关键时刻」派上用场

我们不妨先回顾一下，过去的家用摄像头用起来有什么问题。

想不到？没错，因为在很长一段时间里，家用摄像头在硬件和功能上已经非常接近「完美」了：几百元的摄像头已经可以做到 4K 画质和红外夜视。即使你家太大，一个超广角摄像头无法拍全，主流摄像头品牌也都推出了自己的云台摄像头，可以主动调整监控角度。

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相比于硬件、功能上的不足，家用摄像头真正的问题在于「用户其实根本不需要这些视频素材」。家里摄像头每天录下十几个小时画面，绝大多数时间里什么都没发生；只有快递丢了、宠物拆家了、车位被蹭了，用户才会想起来回看。换句话说，传统摄像头提供的更多是「事后证据」，而非「实时提醒」。

但小米这款智能太阳能摄像机，在宣传页面中特别提到：检测到人形后可自动开启全彩夜视，10 米内人形、15 米内车辆可通过 AI 精准识别，减少无效告警。同时，产品也能接入小米生态，联动米家设备。

可以说，AI 的出现，让摄像头真正派上了用场。

AI 要感知，离不开摄像头这双「眼睛」

但反过来看，摄像头对 AI Agent 来说也同样重要。

以小雷熟悉的全屋智能为例：我们在评价一套全屋智能系统时，有一个非常重要的指标——场景感知能力。这里说的「场景感知」并不是简单追踪哪个房间有人、哪扇门被打开，而是让全屋智能系统准确识别到「哪个人在家里的哪个位置、正在做什么事、状态如何」。

过去的智能家居系统高度依赖磁感应传感器、红外传感器等基础传感器，只能提供最基础的「0/1」判断；即使是 Aqara 这类已经引入毫米波传感器的头部品牌，也只能识别用户大致的空间位置，无法准确判断用户状态。

但如果 AI 摄像头能和传统传感器配合，全屋智能的「感知能力」就会明显提升。举个例子，传统传感器很难判断孩子是否真的坐在书桌前写作业，但当全屋智能具备视觉能力后，这类复杂场景才有被识别的可能。

图片来源：雷科技

不过话又说回来，AI 摄像头其实也不是新东西。刚刚提到，就连百元级的家用云台摄像头都拥有「智能追踪」能力，部分中端型号甚至有人物记忆、哭声检测、宠物识别等能力。

而在商用、行业摄像头领域，车牌识别、人脸识别，甚至基于多光谱摄像头的植物状态检测，都已得到了广泛应用；甚至连行为分析、情绪识别等复杂推理能力也「司空见惯」。

那为什么直到 2026 年，AI 摄像头才开始大规模推广呢？

怕它看不到，更怕它什么都看到

雷科技认为，AI 摄像头之所以难以推广，离不开云端 AI 背后的隐私风险。归根结底，摄像头对用户的「侵犯感」远高于其他智能传感器。

作为智能家居「老玩家」，我丝毫不介意在卧室装门窗、温湿度传感器，但拒绝在卧室放摄像头；就连在客厅放摄像头都得「深思熟虑」评估画面角度，毕竟谁也不想自己在家的生活细节，被不法分子拿去直播吧。

再说了，即使摄像头能保证从硬件到品牌云端服务器全流程的安全性，作为用户，我也同样不希望把自己家里的「实时素材」上传到品牌的云端服务器中。我们之所以在家里设置摄像头，是希望从视频画面中提取出家里的「场景信息」，而这个「提炼」本身就是一种数据脱敏。

如果这个「脱敏」的环节发生在智能硬件品牌的服务器里，那这个「脱敏」又有何意义呢？

幸运的是，在 AI 时代，我们也有了更优秀的解决方案。前段时间，在MWC2026上海，中兴智慧家庭就发布了《中兴通讯智慧家庭消费类摄像头安全技术白皮书》，呼吁行业重视家庭影像的隐私安全，中兴自己的家庭摄像头产品也以身作则，搭建了完整的安全防护框架，“小兴看看”摄像头系列产品就搭载了物理时钟遮蔽这样的独特防护功能，给予用户在隐私安全方面更多的确定性、信任感和松弛感。

同时我们看到，2026 年，部分品牌已经推出了只在设备端侧或本地边缘侧运行的基础视觉识别模型，可以在不调用云端算力的情况下完成最关键的「场景感知」。只有这样，AI 摄像头才更容易被接受。

图片来源：雷科技

而从 AI Agent 的角度来看，持续产生的本地视觉信息，也给了本地全屋智能 Agent 一个不断学习的机会，让场景感知越来越聪明，越来越准确。可以说，在本地 AI Agent 的时代，AI 摄像头和本地 AI Agent 已经进入了「相辅相成」的新阶段：摄像头提供场景信息，Agent 负责理解和执行。

视觉感知的智能时代已经到来

其实从整个 AI 硬件行业的趋势来看，摄像头重新被重视，并不意外。毕竟目前来看，视觉仍然是 AI 感知现实世界最通用、信息量最高的方式之一。从这个角度看，品牌之所以在智能眼镜、耳机等穿戴式设备上集成摄像头，核心目的之一也是为 AI 提供接近用户第一视角的画面。

作为用户，我们也没必要因为摄像头信息量大，就盲目「All in」视觉方案。前段时间雷科技参加某视觉智能家居方案的媒体沟通会，品牌方就明确指出「视觉感知」的作用并不是完全取代传统传感器，甚至视觉方案和红外方案也可以搭配使用。

至于隐私方面的顾虑，雷科技认为，全屋智能系统越智能，权限和隐私边界就越应该清楚：哪些画面可以被记录，哪些识别任务必须在本地完成，哪些数据绝对不能上传云端，都应该明确告知用户，并交由用户确认。

图片来源：小米

但无论用户是否愿意拥抱「摄像头时代」，摄像头在 AIoT 体系里的地位，确实已经发生了改变。毕竟智能家居作为一个已经发展十余年的概念，也是时候吸收一些新的变量，进入下一个发展阶段了。