未来固态激光雷达是否会替代多线束LiDAR？看业内人怎么说

　　城市安全管理离不开摄像头，当前大量的车牌、人脸、特征等识别数据已经无法单纯依靠人工进行分析，单个1080P的摄像头，一天便能产生80G左右的数据量，如果以传统的方式将这些数据回传到云服务器做视频分析，将产生大量的传输以及存储资源。同时，这些海量的数据中真正有价值的数据远远不到15%，为了减少成本，提升效率，从传统集中式大数据处理向边缘式大数据处理转变，已是大势所趋，赋能边缘智能与云边融合的新技术由此诞生。下面就随嵌入式小编一起来了解一下相关内容吧。

　　边缘计算与云计算最大的区别在于数据将不再需要传到遥远的云端，在边缘侧便能解决数据的处理。这也解决了数据上云才能实现智能应用的唯一性。这样的方式带来了前所未有的体验：

　　从成本层面而言，能节省带宽及存储成本，IDC数据统计显示，云计算和边缘计算结合，成本只有单独使用云计算的39%;从效率层面而言，由于边缘计算距离用户更近，在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析，海量的设备数据不需要再上传云端，反馈于终端执行;从综合服务层面而言，云边融合，可大大提升人工智能的深度学习能力，AI+边缘计算的组合让边缘计算不止于计算，而且可以实现目标检测、特征提取、无损建模等智能功能。

　　海康威视认为，将边缘计算和云计算融合能更好解决物联网现实问题。以视频监控为例，既需要就近存储原始视频流并进行智能分析，也需要实现结构化数据的按需汇聚和大数据分析，还需要对各类物联网和IT设备进行统一的管理和运维。因此需要一个既能实现边缘计算，又能按需集中处理海量异构数据的智能架构，以实现人工智能、大数据、云计算和终端设备的有机融合。在这样的背景下，海康威视提出了基于云边融合理念的AI Cloud。

　　人工智能落地需共建AI生态

　　人工智能是一个系统的工程，对于企业而言，无论是想赋能还是推动产业发展，生态体系的建设必不可少。当前人工智能的产业链条涉及到从基础算法模型、基础硬件、基础产品、行业应用、场景应用、解决方案到应用交付的不同环节，任何一家企业都无法独立打造出完整的产业链，分工协作共同解决用户的需求是未来人工智能时代的趋势。

　　海康威视总裁胡扬忠在“智涌钱塘”峰会上曾提出：“目前人工智能的应用是场景化的，而场景化的应用是碎片化的，碎片化的应用很难集中精力形成拳头，发出很大的力量。由于智能产业链条太长，涉及的面非常多，需要产业间关联方相互协同。在全球经济一体化的今天，需要全球人工智能企业协同起来，共同推进人工智能产业发展，造福人类社会。”

　　针对碎片化市场和人工智能的长产业链，打造产业创新创造和可持续发展的产业生态，需要算法、算力、产品、数据、训练系统、软件平台、应用软件等各方共同参与。因此海康威视秉持“开放、合作、共赢”原则，正通过基础设施、数据资源、平台服务、应用接口的开放打造能力开放的完整体系，协同合作伙伴构建AI Cloud新生态。同时其在各行业推广落地基于AI Cloud的行业解决方案，培育和发展在细分行业、细分领域的专业合作伙伴，打造行业生态合作体系。据了解，海康威视还将持续关注行业产业链外延发展，如咨询、运维、安全防护等服务生态的建设。

　　可见，海康威视的AI Cloud一点也不简单，不仅是发展理念、技术架构，也是产品实现、服务模式、开放生态。

　　AI Cloud为产业智能化升级而生

　　在“智涌钱塘”峰会上，海康威视对于AI Cloud的价值做出了详细的阐述。

　　海康威视高级副总裁毕会娟强调，在AI Cloud中，边缘节点侧重多维感知数据采集和前端智能处理;边缘域侧重感知数据汇聚、存储、处理和智能应用;云中心侧重包括物联网数据在内的多维数据的融合及基于大数据的多维分析应用。数据从边缘节点到边缘域，实现“聚边到域”;从边缘域到云中心，实现“数据入云”。域和云中心可多级多类，根据不同应用，边缘域汇聚的数据和传到云端的数据在模型和内容上也会不同。边缘域所发挥的作用就像 “中场”，负责决定在什么时候、将什么类型、处理到什么程度的数据发送到云中心，实现“按需汇聚”。

　　从以上观点可以了解到海康威视AI Cloud的云边融合，不是简单的云+边，更不是简单地分成若干个所谓的“小云”再汇聚到更大规模的云，而是切实解决从边到云所带来的应用、数据处理、管理等一系列问题。简言之，AI Cloud不是Cloud Computing，而是基础设施、数据资源、平台服务和应用软件的总和。

　　海康威视高级副总裁徐习明补充，无论是公共安全领域还是商业领域，都需要通过视频或者其他的物联网手段更好地去感知前端，以实现整个网格的快速响应，敏捷处置。

　　据笔者了解基于AI Cloud，海康威视已经面向公安、交通、司法、文教卫、能源、金融、智能楼宇等行业，倾力打造AI资源的可调度、数据的按需汇聚、场景化的应用和一体化的运维服务等四大能力，赋能各行业智能化转型。例如，在公共安全领域，AI Cloud助力打击犯罪，守护每个人的平安;在公共服务领域，AI Cloud服务智慧出行、打造绿色和谐生态环境;在商业领域，AI Cloud帮助业主优化产品和服务，提升经营效率; 在金融领域，AI Cloud赋能精准营销，提升客户体验;在教育领域，AI Cloud将实现智慧教育，创新教学管理等等。

　　AI Cloud的价值

　　中国当前部署的摄像头每秒产生数据量达66TB，这些数据的传输如果仅仅依靠云端数据中心进行处理，无论是传输成本还是存储成本都会高居不下，但如果能在网络边缘侧就被存储与处理，那将大大减少成本并提高设备处理效率。

　　智慧安防的发展，不仅需要“高大上”的云计算更需要“接地气”的边缘计算。边缘计算一方面采集数据信息，进行预处理并提取特征数据传输给云端大脑，另一方面通过打通各系统平台，更好帮助各物联网应用落地。无论从物联网应用的使用效率、时间延迟，还是从安全考虑，边缘计算都会是物联网普及的关键所在。

　　这也是海康威视提出AI Cloud的价值，从微观上看让不需要上云的数据在边缘侧进行处理是其显性的目标，从宏观上看，海康威视与华为在ICT行业一样，正在努力担当起行业“带头大哥”的角色，推动着良好的安防生态的建设，开放的平台、开放的体验环境和兼容性验证环境正在为“安防+AI”打下良好的基础，也为合作伙伴搭建合作共赢的舞台，推动AI的落地应用。

　　可以说，“安防大象”正在以新的姿态起舞。

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