隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展，全球邁入萬物互聯(lián)的智能時代，不計其數(shù)的傳感器和終端設(shè)備將產(chǎn)生天文數(shù)字的數(shù)據(jù)。IDC報告指出，到2020年，全球?qū)⒂谐^500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)。國際電信聯(lián)盟電信標(biāo)準(zhǔn)分局ITU-T的研究報告也指出，到2020年，每個人每秒將產(chǎn)生1.7MB的數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)的分析與儲存對網(wǎng)絡(luò)帶寬提出了巨大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的系統(tǒng)已不能有效地傳輸、存儲和使用這些數(shù)據(jù)，而邊緣計算的誕生，就是為了解決這一問題。

10月28日，海康威視主辦的“AI+：洞察行業(yè)、助力變革”主題論壇在深圳召開，?？低暫鷵P(yáng)忠總裁在論壇上發(fā)表了主題講演，提出了“將AI算力注入邊緣，賦能邊緣智能是大勢所趨”的觀點。在2017深圳安博會上?？低暟l(fā)布的“IOT-基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知計算系統(tǒng)--?？礎(chǔ)ICloud框架”就體現(xiàn)了這一思想。AICloud框架由云中心、邊緣域、邊緣節(jié)點三部分構(gòu)成，實現(xiàn)從端到中心的邊緣計算+云計算的結(jié)合，使系統(tǒng)的功能更為強(qiáng)大。海康威視的“云邊融合”通過對云端和邊緣資源的統(tǒng)一配置、管理、調(diào)度，融合邊緣計算敏捷性和云端大數(shù)據(jù)計算全局性的優(yōu)勢。

當(dāng)前的云計算是基于數(shù)據(jù)中心的，是一種集中式中心化的云。隨著IT基礎(chǔ)設(shè)施逐漸云化，一些新興業(yè)務(wù)的逐漸興起例如大視頻，物聯(lián)網(wǎng)，云化接入等。這種集中式中心化的云不能適應(yīng)例如低延遲、大帶寬等業(yè)務(wù)要求，就需要向分布式去中心化的云發(fā)展，這也就是賦能邊緣智能和云邊融合產(chǎn)生的背景。賦能邊緣智能的技術(shù)基礎(chǔ)是邊緣計算。邊緣計算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的開放平臺，其功能是就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。完全依賴云計算的計算機(jī)系統(tǒng)在需要大量和外界互動的時候會顯得僵化，反應(yīng)遲緩，而且一旦網(wǎng)絡(luò)有點問題就使得系統(tǒng)癱瘓。邊緣計算可以緩解負(fù)載瓶頸、延遲、容錯等方面的困難，未來的智能應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該是“大智能”放在云端，“小智能”放在邊緣。

邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事長、中國科學(xué)院沈陽自動化研究所所長于海斌指出：“中國在‘十三五’規(guī)劃中提出的兩化融合、中國制造2025等國家戰(zhàn)略，對ICT與OT的融合提出了迫切的需求，而邊緣計算是ICT與OT融合的支撐與使能技術(shù)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展將進(jìn)入重要機(jī)遇期。工業(yè)自動化技術(shù)體系將從分層架構(gòu)、信息孤島向物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)演進(jìn)。而邊緣計算將是實現(xiàn)分布式自治控制工業(yè)自動化架構(gòu)的重要支撐。

隨著物聯(lián)網(wǎng)時代的到來，2017年全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備已經(jīng)達(dá)到84億臺，2020年預(yù)計有500億個設(shè)備將連接到網(wǎng)絡(luò)。數(shù)字化背后的基礎(chǔ)技術(shù)是云計算，隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和智慧城市的發(fā)展，幾乎所有數(shù)據(jù)都需要連接到云，再通過云端存儲、計算，通過網(wǎng)絡(luò)互相連接。隨著PC互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)向萬物互聯(lián)演進(jìn)，如何傳輸和處理海量數(shù)據(jù)，已經(jīng)對當(dāng)前的云計算技術(shù)架構(gòu)提出很大挑戰(zhàn)。視頻圖像，尤其是高清視頻圖像，即使它被數(shù)字化并壓縮后所含數(shù)據(jù)量也是巨大。隨著視頻技術(shù)的廣泛應(yīng)用，圖像數(shù)據(jù)傳輸、存儲需要占用大量的資源，給視頻智能應(yīng)用系統(tǒng)前后端的實時傳輸帶來巨大的困難。

在視頻監(jiān)控智能化的初期不少企業(yè)就提出了監(jiān)控前端智能化的課題。那時的監(jiān)控智能化只是簡單的移動偵測、越線告警等，只需要相對簡單的視頻分析技術(shù)，前端設(shè)備采用的芯片要求不高，比較容易實現(xiàn)。隨著深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的陸續(xù)出現(xiàn)和人臉識別、車輛識別這一類較復(fù)雜的視頻分析技術(shù)在前端設(shè)備的應(yīng)用需要更高的計算能力，使得邊緣計算在視頻技術(shù)智能應(yīng)用系統(tǒng)的前端智能化實現(xiàn)有很好的應(yīng)用前景，賦能邊緣智能在視頻技術(shù)智能應(yīng)用領(lǐng)域成為大勢所趨。

視頻技術(shù)應(yīng)用系統(tǒng)的前端智能化使得攝像機(jī)可以根據(jù)場景和應(yīng)用的需要實時改變光圈、焦距、高度關(guān)注的景區(qū)等指標(biāo)，使得前端感知更有效。同時目標(biāo)信息傳輸更高效減輕網(wǎng)絡(luò)壓力，數(shù)據(jù)分級分析更靈活業(yè)務(wù)響應(yīng)更敏捷，也能夠?qū)崿F(xiàn)后端與多個前端的互動，系統(tǒng)的效能更高、運(yùn)行成本更低。賦能邊緣智能+云計算中心的融合在大型的視頻智能應(yīng)用系統(tǒng)中有非常好的應(yīng)用前景，成為其發(fā)展的必然趨勢。

邊緣計算是將信息存儲從統(tǒng)一的云端分散到各個終端，由邊緣側(cè)進(jìn)行智能化處理后提取特征數(shù)據(jù)傳回云端，這樣就大大降低了云端的存儲與處理壓力。此外，組織也可以通過邊緣計算平臺向用戶提供易獲取、轉(zhuǎn)化率高、與業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)密切的增值服務(wù)。

云邊融合的系統(tǒng)首先它是一個基于云架構(gòu)的系統(tǒng)，邊緣計算是融合了網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的開放平臺，因此賦能邊緣智能的前端設(shè)備其芯片的計算能力要求是很高的，邊緣計算需要將信息存儲從統(tǒng)一的云端分散到各個終端，由邊緣側(cè)進(jìn)行智能化處理后提取特征數(shù)據(jù)傳回云端，智能前端設(shè)備也需要較大的存儲能力，還需要跨邊緣與集中式云聯(lián)合起來的工具，智能前端往往還需要本身處的機(jī)器學(xué)習(xí)功能。

基于云計算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)和視頻分析等技術(shù)的視頻智能應(yīng)用系統(tǒng)的研發(fā)本身難度就很大，其云邊融合的升級版技術(shù)含量更高，除要掌握上述相關(guān)技術(shù)之外，還需要深刻洞悉不同用戶的實際需求能提出高水平的相應(yīng)解決方案和軟件。在目前的軟硬件條件下，還無法研制一種實用的、通用的賦能邊緣智能攝像設(shè)備。

由于?？低?016年就為多個行業(yè)開發(fā)成功了具備深度學(xué)習(xí)能力的智能型監(jiān)控攝像機(jī)和相應(yīng)的解決方案，在此基礎(chǔ)上2017年?？低曇研纬闪烁采w云中心、邊緣域、邊緣節(jié)點的AICloud產(chǎn)品家族，構(gòu)建了良好的產(chǎn)品生態(tài)鏈。如“云邊融合”的云管理平臺能實現(xiàn)前后端計算資源的云化整合；新一代?？瞪铐鴩@用戶的智能應(yīng)用需求，推出各類智能解決方案，比如人員密度監(jiān)測平臺、人員軌跡檢測平臺、人臉簽到系統(tǒng)、AR云圖立體防控系統(tǒng)等等；新一代?？瞪癫锻瞥鋈诤蟼鹘y(tǒng)電警功能，進(jìn)行不禮讓行人、行人闖紅燈、左轉(zhuǎn)不讓直行、左轉(zhuǎn)不讓右轉(zhuǎn)、左轉(zhuǎn)拐小彎等行為檢測的“超級電警”和GMOS智能交通攝像機(jī)、“海康神捕”雙目矩機(jī)、“海康神捕”智能全景云臺，以及此次重磅推出的“?？瞪癫?rdquo;智能環(huán)保抓拍機(jī)等；新一代海康明眸近景人臉識別系列產(chǎn)品和適用于樓宇辦公、交通客運(yùn)、文博景區(qū)、學(xué)校出入口等各類場景的人臉識別方案。基于“云邊融合”的?？但C鷹、?？的樧V等產(chǎn)品在性能、算法等各方面都作了全面提升，交互更友好，分析更準(zhǔn)確，應(yīng)用更豐富。?？党X基于深度學(xué)習(xí)算法，集成高性能GPU芯片，集視頻存儲、分析、應(yīng)用于一體，配合全新一代酷炫NVR4.0系統(tǒng)，交互友好，應(yīng)用豐富，特別適合分布式智能項目。

?？低?ldquo;云邊融合”采用分布式運(yùn)算架構(gòu)，通過對云端和邊緣資源的統(tǒng)一配置、管理、調(diào)度，融合邊緣計算敏捷性和云端大數(shù)據(jù)計算全局性的優(yōu)勢。