今天安博會首日，相信去到現(xiàn)場的人都已經(jīng)親身感受到了本屆安博會的火熱程度，進場觀眾長龍現(xiàn)象直到中下午才回歸正常。過去一年里，地方展相較于往年冷清了許多，采購端越來越趨于理性，抓住全年行業(yè)最新產(chǎn)品、新技術和新的解決方案集中展示的時刻出動 ，或許也是導致今年深圳安博會開展首日即遭遇大擁堵的主要原因。
也是從這兩三年開始興起的，借助安博會前期全球安防人齊聚北京/深圳安博會的時機，各種行業(yè)高峰論壇和企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)布都搶在安博會前期或同期舉行，就在安博會前一天，?？低暋癆I:洞察未來 助力變革”、華股份“視你為先”、科達“AI for all and more”，提前向外界透露出安防巨頭在安博會上的展示亮點以及接下來的布局方向。
開展首日企業(yè)同期舉辦的活動則更多，乘著AI之風，硬件商、軟件平臺商、算法企業(yè)、智能芯片包括存儲、傳輸?shù)犬a(chǎn)品和方案提供商每一家都有更多的“故事”對外講述，包括今天下午英特爾舉辦的“讓人工智能改變安防”的主題論壇，也是單刀直入講述人工智能往上發(fā)展將要面臨的挑戰(zhàn)和技術趨勢，引出邊緣計算的應用，這和昨天?？低曇约按笕A股份在主題論壇上提到的邊緣計算應用趨勢不謀而合。
AI面臨的挑戰(zhàn)以及邊緣計算的興起
當下人工智能的發(fā)展盡管帶來了數(shù)據(jù)處理效能的明顯提升，但往上繼續(xù)發(fā)展的過程中，其仍然面臨一些挑戰(zhàn)。英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術官張宇博士在“讓人工智能改變安防”的主題論壇中談到人工智能面臨的兩大挑戰(zhàn)：
首先是理論不夠完備。當前人工智能在進行圖像處理的時候，首先會建立一個處理的模型，然后通過大量的數(shù)據(jù)來訓練模型證明具有某種特征的數(shù)據(jù)是有效的，但現(xiàn)在缺乏一種完備的理論方法來證明它為什么有效，人工智能發(fā)展這么多年，更多的是通過大量的算法訓練提升了模式識別的準確性，但教會機器懂得識別的目的和意義仍有待發(fā)展。
其次就是龐大的計算與存儲壓力帶來的挑戰(zhàn)，這一點，相信做算法和存儲的企業(yè)都能明顯感受得到，起初，為了應對越來越復雜以及高速的計算業(yè)務，很多廠商推崇將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫俗黾刑幚恚@樣的做法在數(shù)據(jù)量越來越大的時候其弊端也暴露出來，不僅消耗大量的網(wǎng)絡資源，而且傳輸過程會耗費大量時間，高延遲、高能耗、網(wǎng)絡擁塞、低可靠性等問題。
于是，今年起，很多廠商開始提到邊緣計算、邊緣存儲的概念和應用。什么是邊緣計算？
邊緣計算中的“邊緣”是個相對概念，指從數(shù)據(jù)源到云計算中心數(shù)據(jù)路徑之間的任意計算資源和網(wǎng)絡資源?！斑吘墶辈幌拗圃谶吘壏掌鬟@樣的邊緣節(jié)點，還包括網(wǎng)絡邊緣的攝像頭、智能手機、網(wǎng)關、可穿戴的計算設備和傳感器等設備。其基本理念指利用邊緣設備已有的計算能力，將應用服務程序的全部或部分計算任務從云中心遷移到邊緣設備終端執(zhí)行，降低能源消耗。
那么，在視頻監(jiān)控領域做邊緣計算會產(chǎn)生哪些應用點呢？這里，以小編參加的?？岛陀⑻貭柕闹黝}論壇做下說明。
?？低暱偛煤鷵P忠在昨天的主題高峰論壇上表示，將AI算力注入邊緣，賦能邊緣智能是大勢所趨。為此，海康威視發(fā)布了IOT-基于神經(jīng)網(wǎng)絡的認知計算系統(tǒng)--?？怠癆I Cloud”框架，其由云中心、邊緣域、邊緣節(jié)點三部分構成，實現(xiàn)從端到中心的邊緣計算+云計算，真正做到讓感知理解更有效、更精準；圖像目標細節(jié)傳輸更高效，網(wǎng)絡壓力得到釋放；數(shù)據(jù)分級應用更靈活 ，業(yè)務響應更敏捷。
英特爾同樣認為，智能終端崛起、深度學習場景的豐富和計算存儲的融合都將加速人工智能應用，終端智能化和計算存儲邊緣化成為了一種趨勢。當前，英特爾也正聯(lián)手安防合作伙伴，從硬件、庫和語言、框架、工具到應用方案，包括處理器、存儲和互聯(lián)技術等，通過一系列的底層軟件庫以及機器學習算法的創(chuàng)新，打通人工智能解決方案部署鏈條，將計算和深度學習帶到邊緣，盤活視頻監(jiān)控的各個端口，為安防產(chǎn)業(yè)的智能化轉型提供關鍵助力。
由此，或許也可以看出，今年行業(yè)內的發(fā)力重點仍然會聚焦在AI 應用上面，一方面不斷提升算法的智能程度，另一方面，將AI算力注入邊緣，提高視頻監(jiān)控系統(tǒng)前端攝像頭的智能處理能力，接下來，我們或將看到更多智能算法前置的應用以及廠商在邊緣計算+云計算架構上的多方位部署。
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作者：汪琴麗
