中国监控摄像头市场报告显示，2024年第三季度，线上全渠道销量达780万台，同比增长3.1%；销额为17亿元，同比增长1.8%。
小米、萤石、乔安、普海康威视占据在线上市场前四位，销量合计份额为36.7%。
小米包揽销量和销额双料冠军，市占率分别为13.1%和14.6%，领先于传统监控品牌海康威视。
高分辨率、AI识别、双目等特性，是小米3云台版、C700、C300、C500等产品的强项，促销效果显著。
萤石销额位居第二，市占率达10.4%；乔安销量位居第二；海康威视线上销量和销额均位列第四。
价格方面，监控摄像头传统电商均价已从2023年初的256元降至2024年9月的216元，累计降幅超过15%。
20强品牌中有超八成均价有所下降。
4G摄像头在传统电商市场的销量份额为14.1%，同比增长2.4个百分点。
部分品牌推出“买产品赠送终身流量”的活动，虽然吸引眼球，但存在虚假宣传和隐形费用的市场乱象。
（举报）
1月8日至11日，海雀科技在阿里云通义千问智能硬件展上发布搭载AI大模型的海雀摄像头。该产品不仅是家用智能摄像头首次在设备端直接使用大模型，更标志着摄像头从被动记录工具向主动服务的AI伙伴转变。海雀摄像头能看、会听、会思考、会执行指令，深入家庭场景，为育儿家庭提供“全能陪聊搭子”与“安心守护者”，为有老人的家庭提供“可对话的养生助手”，并成为所有家庭的“智能管家”。通过千万用户数据，海雀精准切入需求，以“主动智能”引领行业，为AI硬件赛道提供了从技术堆砌到场景融合的参考范本。
随着ChatGPT等AI搜索工具成为用户获取信息的重要入口，搜索逻辑正发生明显变化——用户不再浏览大量链接，而是直接接受AI给出的整合答案。在此背景下，品牌面临一个新现实问题：即使内容持续输出，如果没有被AI搜索系统识别、引用和推荐，品牌依然“不可见”。这也让GEO（生成引擎优化）、AI搜索可见性监控成为越来越多企业关注的新方向。
在人工智能对话技术迅猛发展，深度重塑用户信息获取与消费决策模式的当下，品牌在AI模型中的呈现表现已成为决定市场竞争成败的关键变量。AIBase推出的GEO品牌监控系统“GEO base”（https://geo.aibase.com/），凭借其前沿技术与深度洞察，为企业开辟了一条精准掌控AI认知、实现品牌跃升的全新路径。 传统搜索引擎时代，品牌通过SEO优化关键词排名，在搜索结果中争取曝光机会�
小米最新推出了小米智能摄像机3 3k，原价199元，活动价169元。 搭载500万像素摄像头，支持最高2960x1666分辨率（3K）视频录制，相较传统1080P机型可提供更丰富的画面细节。 配备8颗红外补光灯，支持增强红外夜视功能，无光环境下仍能清晰成像，且无红光干扰。 具备超微光全彩技术，内置高感光灵敏度图像传感器，可延长暗光环境下彩色画面时长。 搭载双电机云台，支持360
文章指出，随着用户越来越多地通过ChatGPT等AI对话而非传统搜索引擎获取信息，品牌监控正从SEO转向GEO（生成引擎优化）。超过40%的产品调研行为已转向AI对话，品牌若无法进入AI的答案生成逻辑，将错失近半潜在客户。GEO监控的核心指标包括：品牌在AI对话中的曝光度趋势、在不同AI平台的表现占比、与竞争对手的对比分析、在AI推荐列表中的排名，以及AI答案背后的引用来源类型分析。文章以lululemon为例，展示了如何利用AIBase等工具进行系统化监控，并提出了应对新品发布、负面信息、区域市场突破等实战场景的策略。其核心价值在于管理“机器认知”，确保品牌在AI时代被准确、正面地推荐给用户。
文章指出，AI工具（如ChatGPT）在回答用户关于产品推荐等问题时，常基于过时或错误的数据，导致产品信息不准确，如价格错误、功能描述过时等，且企业往往对此不知情。这直接影响潜在客户的决策。为此，GEO品牌监控工具应运而生，它能实时监测品牌在多个国产AI平台回答中的表现，核心功能包括：曝光分析、错误信息预警和竞品对比。随着用户越来越依赖AI直接获取答案而非传统搜索，确保AI准确推荐和描述自身产品已成为品牌在AI时代的必修课。
小豚当家鲸瞳+Max户外摄像头，以“摄像头中的搜索引擎”为理念，重塑家庭安防。它搭载旗舰级影像系统，结合AI ISP图像增强引擎与鲸瞳全彩技术，实现极暗环境下的清晰全彩成像，打破传统摄像头的夜视局限。其双摄联防架构与主动防御逻辑，能全局感知并智能追踪异常。通过鸿蒙智联生态，实现跨设备无缝流转与智能联动。星闪技术保障了稳定高速的连接体验。产品以工业级品质标准打造，重新定义了户外安防设备应有的样子。
AI搜索时代，品牌面临“消失”风险。数据显示，2024年58.5%的Google搜索无点击，71%美国人用AI研究购买决策。AI只给单一答案，若品牌未被AI抓取和理解，等于在新渠道“隐身”。GEO（生成引擎优化）应运而生，其核心是监控品牌在各大AI平台的提及率、曝光度及引用来源，并据此优化内容策略，确保品牌成为AI推荐的那2-7个答案之一。这要求企业从关注搜索排名转向关注AI答案占位，并针对高价值平台和用户真实提问场景进行内容布局。
文章探讨了AI时代品牌曝光逻辑的变化。作者发现，当用户询问“推荐AI工具导航平台”时，自家产品几乎不被AI提及，而竞品总排前三。问题根源并非SEO，而是AI的推荐机制：它通常只提供一个答案，且更信任第三方平台的客观评价。通过GEO监控工具分析发现，竞品在知乎、36氪等AI信任的平台上拥有大量详细评测和用户讨论，曝光率超40%。相比之下，自家品牌内容分布失衡（如缺乏中文社区布局）、引用来源质量低（多为自营网站）、以及关键主题内容缺失。团队随后针对性在知乎等平台发布内容、联系媒体测评，两周后品牌曝光率从12%提升至29%。核心在于，需通过监控工具弄清AI的“信息源”信任谁、引用谁，才能指导在哪些平台做内容、与哪些媒体合作。
文章探讨了AI时代品牌曝光率低的问题，指出传统SEO思路已不适用。关键在于通过数据监控工具（如GEObase）分析品牌在各大AI平台的表现，找出问题所在：平台覆盖不均、内容过时或引用源权重低。建议持续监控数据，针对高频问题优化内容，并利用AI信任的平台发布信息，才能有效提升曝光。
