融资动态
视频监控初创公司 Conntour 近期完成了 700 万美元 的种子轮融资，投资方包括：
- General Catalyst（领投）
- Y Combinator
- SV Angel
- Liquid 2 Ventures
Conntour 联合创始人兼 CEO Matan Goldner 表示，这轮融资在 72 小时内完成。"我安排了大约 90 场会议，只用了 8 天时间，3 天后就完成了，"他告诉 TechCrunch。
产品定位
Conntour 的平台使用 AI 模型让安保人员能够使用自然语言查询摄像头画面，在实时监控画面或录制视频中查找任何物体、人员或情况——类似于专为安防视频画面打造的 Google 搜索引擎。
核心功能
- 自然语言搜索：用户可以询问"查找大厅里穿运动鞋的人传递包的情况"，系统会快速搜索所有录制的视频或实时视频流，返回相关结果
- 自动威胁检测：可根据预设规则监控和检测威胁，自动发出警报
- 事件报告生成：用户只需询问关于视频的问题，即可获得文本答案，附带相关视频片段，并生成事件报告
技术优势
与传统系统的区别
与依赖预设定义或参数来检测特定物体、运动模式或行为的传统系统不同，Conntour 声称其系统使用自然语言视觉模型，这赋予了它高度的灵活性和可用性。
可扩展性
Goldner 解释说，该平台的主要不同之处在于它被设计为可以高效扩展到包含数千路摄像头的系统。事实上，Conntour 的系统可以使用单个消费级 GPU（如 Nvidia 的 RTX 4090）监控多达 50 路摄像头。
公司通过使用多个模型和逻辑系统来实现这一点，然后识别每个查询应该使用哪些模型和系统，以要求最少的计算资源为用户提供最佳结果。
部署选项
Conntour 声称其系统可以：
- 完全本地部署
- 完全云端部署
- 混合部署
它可以插入大多数已在使用中的安防系统，也可以作为完整的监控平台独立使用。
客户与道德考量
根据 CEO Matan Goldner 的说法，围绕这个话题的伦理问题非常重要，他说公司对选择哪些客户非常挑剔。
"我们拥有这样的大客户，使我们能够选择并保持控制权……我们真正控制谁在使用它、用途是什么，我们可以选择我们认为道德且当然合法的事情。我们使用所有判断力，基于特定客户做出决定，我们愿意与他们合作，因为我们知道他们将如何使用它，"Goldner 在接受独家采访时表示。
该公司已有多个大型政府和上市公司客户，其中之一是新加坡中央禁毒局。
行业背景
监控技术行业目前处于聚光灯下，但并非出于最佳原因：
技术挑战
Goldner 表示，向前看，需要解决的最大技术问题是将其系统的全部 LLM 能力与其效率保持一致。
"我们想同时做两件事，而它们是相互矛盾的。一方面，我们想提供完整的自然语言灵活性，像 LLM 一样让你问任何问题。另一方面是效率，我们想让它使用非常少的资源，因为处理 [数千路] 视频流简直疯狂。这种矛盾是我们空间最大的技术障碍和技术问题，我们正在非常努力地解决。"
信心评分系统
视频监控行业长期存在一个问题：监控质量仅与拍摄的画面质量一样好。例如，很难从低分辨率摄像头拍摄的照明不良停车场视频中辨认出细节。
Goldner 说，Conntour 通过提供搜索结果的信心评分来规避这一不可避免的问题。如果摄像头视频源的质量不够好，系统将返回低信心水平的结果。