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AI安防時代,僅數據上云不work了

作者:admin      來源:互聯網      發布時間: 2018/5/18 11:09:16     瀏覽:
邊緣計算與云計算最大的區別在于數據將不再需要傳到遙遠的云端,在邊緣側便能解決數據的處理。這也解決了數據上云才能實現智能應用的唯一性。

  城市安全管理離不開攝像頭,當前大量的車牌、人臉、特征等識別數據已經無法單純依靠人工進行分析,單個1080P的攝像頭,一天便能產生80G左右的數據量,如果以傳統的方式將這些數據回傳到云服務器做視頻分析,將產生大量的傳輸以及存儲資源。同時,這些海量的數據中真正有價值的數據遠遠不到15%,為了減少成本,提升效率,從傳統集中式大數據處理向邊緣式大數據處理轉變,已是大勢所趨,賦能邊緣智能與云邊融合的新技術由此誕生。

  邊緣計算與云計算最大的區別在于數據將不再需要傳到遙遠的云端,在邊緣側便能解決數據的處理。這也解決了數據上云才能實現智能應用的唯一性。這樣的方式帶來了前所未有的體驗:

  從成本層面而言,能節省帶寬及存儲成本,IDC數據統計顯示,云計算和邊緣計算結合,成本只有單獨使用云計算的39%;從效率層面而言,由于邊緣計算距離用戶更近,在邊緣節點處實現了對數據的過濾和分析,海量的設備數據不需要再上傳云端,反饋于終端執行;從綜合服務層面而言,云邊融合,可大大提升人工智能的深度學習能力,AI+邊緣計算的組合讓邊緣計算不止于計算,而且可以實現目標檢測、特征提取、無損建模等智能功能。

  ??低曊J為,將邊緣計算和云計算融合能更好解決物聯網現實問題。以視頻監控為例,既需要就近存儲原始視頻流并進行智能分析,也需要實現結構化數據的按需匯聚和大數據分析,還需要對各類物聯網和IT設備進行統一的管理和運維。因此需要一個既能實現邊緣計算,又能按需集中處理海量異構數據的智能架構,以實現人工智能、大數據、云計算和終端設備的有機融合。在這樣的背景下,??低曁岢隽嘶谠七吶诤侠砟畹腁I Cloud。

  人工智能落地需共建AI生態

  人工智能是一個系統的工程,對于企業而言,無論是想賦能還是推動產業發展,生態體系的建設必不可少。當前人工智能的產業鏈條涉及到從基礎算法模型、基礎硬件、基礎產品、行業應用、場景應用、解決方案到應用交付的不同環節,任何一家企業都無法獨立打造出完整的產業鏈,分工協作共同解決用戶的需求是未來人工智能時代的趨勢。

  ??低暱偛煤鷵P忠在“智涌錢塘”峰會上曾提出:“目前人工智能的應用是場景化的,而場景化的應用是碎片化的,碎片化的應用很難集中精力形成拳頭,發出很大的力量。由于智能產業鏈條太長,涉及的面非常多,需要產業間關聯方相互協同。在全球經濟一體化的今天,需要全球人工智能企業協同起來,共同推進人工智能產業發展,造福人類社會?!?/p>

  針對碎片化市場和人工智能的長產業鏈,打造產業創新創造和可持續發展的產業生態,需要算法、算力、產品、數據、訓練系統、軟件平臺、應用軟件等各方共同參與。因此??低暠帧伴_放、合作、共贏”原則,正通過基礎設施、數據資源、平臺服務、應用接口的開放打造能力開放的完整體系,協同合作伙伴構建AI Cloud新生態。同時其在各行業推廣落地基于AI Cloud的行業解決方案,培育和發展在細分行業、細分領域的專業合作伙伴,打造行業生態合作體系。據了解,??低曔€將持續關注行業產業鏈外延發展,如咨詢、運維、安全防護等服務生態的建設。

  可見,??低暤腁I Cloud一點也不簡單,不僅是發展理念、技術架構,也是產品實現、服務模式、開放生態。

  AI Cloud為產業智能化升級而生

  在“智涌錢塘”峰會上,海康威視對于AI Cloud的價值做出了詳細的闡述。

  ??低暩呒壐笨偛卯厱陱娬{,在AI Cloud中,邊緣節點側重多維感知數據采集和前端智能處理;邊緣域側重感知數據匯聚、存儲、處理和智能應用;云中心側重包括物聯網數據在內的多維數據的融合及基于大數據的多維分析應用。數據從邊緣節點到邊緣域,實現“聚邊到域”;從邊緣域到云中心,實現“數據入云”。域和云中心可多級多類,根據不同應用,邊緣域匯聚的數據和傳到云端的數據在模型和內容上也會不同。邊緣域所發揮的作用就像 “中場”,負責決定在什么時候、將什么類型、處理到什么程度的數據發送到云中心,實現“按需匯聚”。

  從以上觀點可以了解到??低旳I Cloud的云邊融合,不是簡單的云+邊,更不是簡單地分成若干個所謂的“小云”再匯聚到更大規模的云,而是切實解決從邊到云所帶來的應用、數據處理、管理等一系列問題。簡言之,AI Cloud不是Cloud Computing,而是基礎設施、數據資源、平臺服務和應用軟件的總和。

  ??低暩呒壐笨偛眯炝暶餮a充,無論是公共安全領域還是商業領域,都需要通過視頻或者其他的物聯網手段更好地去感知前端,以實現整個網格的快速響應,敏捷處置。

  據筆者了解基于AI Cloud,??低曇呀浢嫦蚬?、交通、司法、文教衛、能源、金融、智能樓宇等行業,傾力打造AI資源的可調度、數據的按需匯聚、場景化的應用和一體化的運維服務等四大能力,賦能各行業智能化轉型。例如,在公共安全領域,AI Cloud助力打擊犯罪,守護每個人的平安;在公共服務領域,AI Cloud服務智慧出行、打造綠色和諧生態環境;在商業領域,AI Cloud幫助業主優化產品和服務,提升經營效率; 在金融領域,AI Cloud賦能精準營銷,提升客戶體驗;在教育領域,AI Cloud將實現智慧教育,創新教學管理等等。

  AI Cloud的價值

  中國當前部署的攝像頭每秒產生數據量達66TB,這些數據的傳輸如果僅僅依靠云端數據中心進行處理,無論是傳輸成本還是存儲成本都會高居不下,但如果能在網絡邊緣側就被存儲與處理,那將大大減少成本并提高設備處理效率。

  智慧安防的發展,不僅需要“高大上”的云計算更需要“接地氣”的邊緣計算。邊緣計算一方面采集數據信息,進行預處理并提取特征數據傳輸給云端大腦,另一方面通過打通各系統平臺,更好幫助各物聯網應用落地。無論從物聯網應用的使用效率、時間延遲,還是從安全考慮,邊緣計算都會是物聯網普及的關鍵所在。

  這也是海康威視提出AI Cloud的價值,從微觀上看讓不需要上云的數據在邊緣側進行處理是其顯性的目標,從宏觀上看,??低暸c華為在ICT行業一樣,正在努力擔當起行業“帶頭大哥”的角色,推動著良好的安防生態的建設,開放的平臺、開放的體驗環境和兼容性驗證環境正在為“安防+AI”打下良好的基礎,也為合作伙伴搭建合作共贏的舞臺,推動AI的落地應用。

  可以說,“安防大象”正在以新的姿態起舞。


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