中國人工智能產業鏈逐漸“顯山露水”，安防市場需求不斷擴大，安防+人工智能走進人們的視野。在IP化技術發展的今天，對講與門禁、視頻監控、防盜報警結合的越來越緊密，大集成、大聯網已經成為了安防行業的發展趨勢，視頻圖像以及行管數據信息的匯聚、整合和集成，逐步形成了海量數據中心，快速推動安防行業進入智能大數據時代。

從今年安博會上看，安防行業圍繞著AI開始了全新的智能之旅。從數據采集、存儲、處理及應用，人工智能在安防初步落地應用，智能安防系統實現更多元、更高效。

當前無論是算法與計算力已經逐步走向成熟的階段，數據及超大場景化的數據集將成為人工智能產業發展的核心，安防廠商不再扮演單純的硬件公司角色，更多的在軟件、場景、數據上角逐。

在2017深圳安博會上，海康威視以“深度智能，全數前行”為主題，發布了海康“AI Cloud”框架，從產品到解決方案全方位引入AI技術，開啟AI在全行業的應用。

邊緣計算實現分級智能化

視頻是全球最大的數據生成源，來自政府資產、公共交通、商業樓宇和道路等領域中部署的數億臺攝像機。視頻及數據的采集讓城市變得“可視化”，而智能數據分析推理才賦予城市真正的“智慧”。大量的數據全部傳輸到后端做分析運算不僅實現成本較高，也帶來了業務響應不及時的問題。此時，以實時性和敏捷性著稱的邊緣計算便進入人們的視野。邊緣計算將信息存儲和計算能力從統一的云端分散到各個終端，由邊緣側進行智能化處理后提取特征數據傳回云端，這樣就極大降低了云端的存儲與計算壓力。

在視頻監控智能化的初期只是簡單的移動偵測、入侵偵測等，而隨著深度學習智能算法的迭代優化以及嵌入式芯片運算能力的顯著提升，開拓了邊緣計算在視頻前端智能化應用的廣闊前景，使得人臉識別、車輛識別等深度智能功能在前端設備中實現成為可能。

從今年的安博會上看，視頻監控廠商都在談AI，但真正實現前端智能分析的設備較少，或者有些打著智能的旗號卻還是在筆者所認為的智能初期階段。只有少數的幾家主流廠商，其前端產品智能化功能穩定，基本可以發揮人工智能的實際應用價值。而要看到全行業性質的布局，筆者把目光轉向海康威視。

從海康威視全年的產品發布以及安博會現場的展示中了解到，其目前的邊緣智能產品已經基本達到全產品線的應用，縱觀海康威視安博會展出的產品及解決方案，可非常直觀地感覺到，智能功能基本成為標配，技術已趨成熟。其采用邊緣計算技術的產品，如以海康深眸、海康神捕、明眸為代表的一系列AI設備可以在前端實現目標檢測、特征提取、無損建模等智能功能。海康威視的產品賦能邊緣智能的同時目標信息傳輸更高效減輕網絡壓力，數據分級分析更靈活，業務響應更敏捷，也能夠實現后端與前端的協同互動，系統的效能更高、運行成本更低。

云邊融合落地實戰應用

早期的云計算是基于數據中心的集中式中心化的云。隨著IT基礎設施逐漸云化，一些新興業務的逐漸興起例如大視頻、云化接入等。完全依賴云計算的計算機系統在需要大量和外界互動的時候會顯得僵化，反應遲緩，而且一旦網絡有點問題就使得系統癱瘓。這種時候就需要向分散式去中心化的云發展，從而產生了賦能邊緣智能和云邊融合。

邊緣計算跟云端是互動的，邊緣計算可以緩解負載瓶頸、延遲、容錯等方面的困難，云端則側重全局數據的挖掘分析，未來的智能應用系統應該是“大智能”放在云端，“小智能”放在邊緣。邊緣計算與云計算的融合應用為人工智能迅速發展提供了很好的落地模式。

從實踐角度來看，云計算讓人工智能服務快速轉化為了生產力，邊緣計算技術的應用讓前端設備也有了人工智能的功能，相較于云計算，邊緣計算更聚焦智能的實時化。在邊緣端做分析，在云端做深入分析，使兩者各展所長。

海康威視“云邊融合”采用分布式運算架構，通過對云端和邊緣資源的統一配置、管理、調度，融合邊緣計算敏捷性和云端大數據計算全局性的優勢。海康威視今年提出的“AI Cloud”框架，由云中心、邊緣域、邊緣節點三部分構成，實現從端到中心的邊緣計算+云計算的結合，使系統的功能更為強大。實現了前后端計算資源的云化整合；算法、資源按需調度，靈活分配。賦能邊緣智能+云計算中心的融合在大型的視頻智能應用系統中有非常好的應用前景，成為其發展的必然趨勢。