AI作為我們這個(gè)時(shí)代zui重要的通用技術(shù)，已開(kāi)啟新一輪復(fù)興，其中zui大的進(jìn)展來(lái)自感知和認(rèn)知兩個(gè)領(lǐng)域。得益于視頻結(jié)構(gòu)化和人臉識(shí)別等技術(shù)突破，擁有海量數(shù)據(jù)來(lái)源的安防無(wú)疑將是zui早實(shí)現(xiàn)AI落地的行業(yè)之一，以視頻為核心的智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生。
應(yīng)對(duì)智能物聯(lián)網(wǎng)諸多挑戰(zhàn)，海康威視立足應(yīng)用，提出AI Cloud架構(gòu)——邊緣節(jié)點(diǎn)、邊緣域和云計(jì)算中心三級(jí)相輔相成，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)“邊緣感知、多層認(rèn)知”。請(qǐng)看?？低曄到y(tǒng)業(yè)務(wù)中心副總裁林立帶來(lái)的深度解讀。
基于現(xiàn)實(shí)，云邊融合是大勢(shì)所趨
隨著應(yīng)用的普及和成熟，物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入萬(wàn)物互聯(lián)的新時(shí)代。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2020年將有超過(guò)500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)。包含視頻在內(nèi)的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，在滿足不同行業(yè)應(yīng)用需求而進(jìn)行匯聚的過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷、數(shù)據(jù)安全、實(shí)時(shí)響應(yīng)等都挑戰(zhàn)。
1、AI技術(shù)的成熟助推邊緣智能更更
視頻圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只有就近在物或數(shù)據(jù)源側(cè)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，才能有效降低網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力和后端計(jì)算、存儲(chǔ)壓力，提升整體分析效率，滿足業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)響應(yīng)等要求。隨著AI芯片及嵌入式感知系統(tǒng)的成熟，智能前端設(shè)備可實(shí)現(xiàn)更為豐富的視覺(jué)感知功能，并可將識(shí)別、分類的結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)應(yīng)用。前端智能不僅能滿足特定場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性的要求，還能按需將高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及分析結(jié)果傳輸至后端，減少丟包、壓縮造成的信息丟失或誤差，提升智能分析的準(zhǔn)確性。
2、集中上云無(wú)法滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)的分級(jí)多層應(yīng)用
對(duì)于需要大量計(jì)算與存儲(chǔ)資源、需要多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的諸多其他場(chǎng)景，后端計(jì)算服務(wù)器可利用集中部署的池化資源優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)更高層級(jí)的感知智能和認(rèn)知智能。如當(dāng)前的軌跡追蹤分析、人車關(guān)聯(lián)分析等感知智能已投入應(yīng)用，而基于大數(shù)據(jù)的邏輯推理、決策分析等認(rèn)知智能還有待突破。面向復(fù)雜業(yè)務(wù)應(yīng)用環(huán)境，靠全部數(shù)據(jù)集中上云或全部感知、認(rèn)知集中在云端處理的方式難以滿足分級(jí)、多層應(yīng)用所需要的靈活擴(kuò)展、按需部署、敏捷響應(yīng)等需求。
綜上所述，無(wú)論是技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)還是業(yè)務(wù)應(yīng)用趨勢(shì)，都迫切需要一個(gè)既能滿足智能分布式計(jì)算，又能相對(duì)集中處理海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的新型物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。我們認(rèn)為，云邊融合的架構(gòu)是智能物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域應(yīng)對(duì)分級(jí)、多層智能應(yīng)用需要的*選擇。
立足應(yīng)用，AI Cloud架構(gòu)的核心價(jià)值解析
?？低旳I Cloud是基于云邊融合的以視頻為核心的智能物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)、邊緣域和云計(jì)算中心三級(jí)有機(jī)結(jié)合，系統(tǒng)滿足“邊緣感知、按需匯聚、分級(jí)應(yīng)用、多層認(rèn)知”的業(yè)務(wù)需求。
1、邊緣節(jié)點(diǎn)：感知更，采集更豐富
?？低旳I Cloud架構(gòu)，通過(guò)將智能感知計(jì)算嵌入邊緣節(jié)點(diǎn)，滿足物聯(lián)網(wǎng)的多維采集、特征提取、智能處理等需要，并有效緩解大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的智能分析給傳輸、計(jì)算、存儲(chǔ)等帶來(lái)的壓力，可以實(shí)現(xiàn)前端的敏捷響應(yīng)。比如人、車道閘系統(tǒng)，前端就可以快速識(shí)別完成通行；再比如金融行業(yè)對(duì)VIP客戶進(jìn)行快速識(shí)別，及時(shí)提供VIP服務(wù)等。此外，如將智能攝像機(jī)和聲音、位置等多種傳感器集成形成多維數(shù)據(jù)，可提供跨時(shí)空關(guān)聯(lián)分析的依據(jù)，有助于準(zhǔn)確判斷和有效分析。
在產(chǎn)品部署上，實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景往往是復(fù)雜多樣的，需要多形態(tài)的智能前端，比如高空瞭望攝像機(jī)、鷹眼、槍球聯(lián)動(dòng)、雙目分析等，通過(guò)按需部署使前端獲得更、更的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更小的傳輸帶寬和更智能的敏捷控制。
2、邊緣域：智能按需調(diào)度，業(yè)務(wù)敏捷響應(yīng)
邊緣域側(cè)重就近匯聚和存儲(chǔ)邊緣節(jié)點(diǎn)的各類異構(gòu)數(shù)據(jù)、就近管理智能計(jì)算資源，滿足快速響應(yīng)、快速分析的需要。面向復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)，邊緣域是業(yè)務(wù)分級(jí)應(yīng)用的主要響應(yīng)單元，可滿足用戶各級(jí)管理所需。邊緣域既可接收、整合、傳遞邊緣節(jié)點(diǎn)的感知信息，又可按需適配算力和算法對(duì)域內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能處理與管理，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)智能應(yīng)用。具體來(lái)說(shuō)，單個(gè)邊緣域可以將節(jié)點(diǎn)和域的存儲(chǔ)、計(jì)算資源進(jìn)行統(tǒng)一管理，通過(guò)兼容開(kāi)放的智能算法倉(cāng)庫(kù)，將智能算法按需調(diào)度到節(jié)點(diǎn)，再結(jié)合域本身的智能處理能力，zui終實(shí)現(xiàn)域的智能自治；多個(gè)邊緣域互聯(lián)可以組成一個(gè)可彈性擴(kuò)展的智能網(wǎng)絡(luò)，依據(jù)互聯(lián)的域和云中心的需要，滿足數(shù)據(jù)的匯聚、交換和視頻應(yīng)用的共享。
通過(guò)部署“一平臺(tái)”(HacMaster物聯(lián)智能綜合平臺(tái))實(shí)現(xiàn)域內(nèi)的采、存、管、用、維的統(tǒng)一管理和業(yè)務(wù)的就近敏捷響應(yīng)。該平臺(tái)對(duì)下管控邊緣節(jié)點(diǎn)，對(duì)上按需交換數(shù)據(jù)，同時(shí)，管理域內(nèi)“二池一庫(kù)”資源(物聯(lián)計(jì)算存儲(chǔ)資源池、物聯(lián)數(shù)據(jù)池，智能算法倉(cāng)庫(kù))、邊緣節(jié)點(diǎn)的智能處理能力，提供開(kāi)放的API/SDK接口供域內(nèi)的物聯(lián)智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)。在應(yīng)對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)聯(lián)網(wǎng)部署的擴(kuò)展上，邊緣域相比集中上云更靈活，更少受機(jī)房環(huán)境等因素影響，不僅能保障業(yè)務(wù)時(shí)效性和管理率，還具有較大的建設(shè)成本優(yōu)勢(shì)。
3、云計(jì)算中心：服務(wù)大數(shù)據(jù)智能，輔助業(yè)務(wù)決策
?？低旳I Cloud架構(gòu)中，云計(jì)算中心能夠彈性分配計(jì)算服務(wù)器、存儲(chǔ)服務(wù)器的資源，還能夠按需調(diào)度智能算法和大數(shù)據(jù)算法。其中，智能算法對(duì)來(lái)自邊緣域的物聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行更高層級(jí)的感知智能處理，比如更大范圍的黑名單比對(duì)、更大范圍的跨時(shí)空關(guān)聯(lián)分析等；大數(shù)據(jù)算法對(duì)多維異構(gòu)數(shù)據(jù)(物聯(lián)數(shù)據(jù)+業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等)進(jìn)行認(rèn)知智能處理，支撐多維大數(shù)據(jù)的綜合邏輯分析和決策分析。云計(jì)算中心與邊緣域、邊緣節(jié)點(diǎn)結(jié)合實(shí)現(xiàn)多層認(rèn)知智能，如在平安城市業(yè)務(wù)中，可依據(jù)、偵破、等大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)以“預(yù)測(cè)預(yù)警預(yù)防”為主的全局分析應(yīng)用；在智能交通業(yè)務(wù)中，可依據(jù)交通流量、交通違法、天氣等大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)城市級(jí)交通態(tài)勢(shì)分析等。
云計(jì)算中心可部署?？低旽ac系列平臺(tái)：(1)HacStack云計(jì)算基礎(chǔ)平臺(tái)，統(tǒng)一管理云中心異構(gòu)計(jì)算、存儲(chǔ)資源池(CPU計(jì)算資源池、GPU計(jì)算資源池、融合存儲(chǔ)資源池)和邊緣域的異構(gòu)計(jì)算、存儲(chǔ)設(shè)備資源；(2)HacDataX大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，管理數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)算法，提供大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用服務(wù)；(3)HacOSS運(yùn)維服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)從設(shè)備到網(wǎng)絡(luò)的全面監(jiān)測(cè)和運(yùn)維服務(wù)；(4)HacAppX綜合應(yīng)用平臺(tái)，提供標(biāo)準(zhǔn)接口協(xié)議，實(shí)現(xiàn)基于可視化人機(jī)交互的綜合應(yīng)用服務(wù)。
持續(xù)發(fā)展，構(gòu)建AI Cloud新生態(tài)
?？低暠?ldquo;開(kāi)放、合作、共贏”原則，以開(kāi)放的架構(gòu)，協(xié)同合作伙伴構(gòu)建AI Cloud新生態(tài)。遵循可持續(xù)發(fā)展理念，我們立足應(yīng)用，與合作伙伴一起保障用戶投資，為實(shí)現(xiàn)用戶增值，提供咨詢、規(guī)劃、方案等設(shè)計(jì)；為完善用戶業(yè)務(wù)，提供遷移、升級(jí)、集成、數(shù)據(jù)、應(yīng)用定制、運(yùn)維等服務(wù)。在AI驅(qū)動(dòng)的新時(shí)代，我們突破傳統(tǒng)邊界，攜手合作伙伴把握新機(jī)遇，一起“見(jiàn)遠(yuǎn)，行更遠(yuǎn)”。
結(jié)語(yǔ)
隨著AI技術(shù)的不斷成熟，以視頻為核心的智能物聯(lián)網(wǎng)將迎來(lái)的時(shí)代。在?？低旳I Cloud架構(gòu)逐漸落地、配套產(chǎn)品陸續(xù)推出的過(guò)程中，我們有理由相信：為與的時(shí)代相見(jiàn)，我們已做的準(zhǔn)備。
