?？低暎篈I安防時(shí)代 不再依托云端才能工作

　　城市安全管理離不開(kāi)攝像頭，當前大量的車(chē)牌、人臉、特征等識別數據已經(jīng)無(wú)法單純依靠人工進(jìn)行分析，單個(gè)1080P的攝像頭，一天便能產(chǎn)生80G左右的數據量，如果以傳統的方式將這些數據回傳到云服務(wù)器做視頻分析，將產(chǎn)生大量的傳輸以及存儲資源。同時(shí)，這些海量的數據中真正有價(jià)值的數據遠遠不到15%，為了減少成本，提升效率，從傳統集中式大數據處理向邊緣式大數據處理轉變，已是大勢所趨，賦能邊緣智能與云邊融合的新技術(shù)由此誕生。

　　邊緣計算與云計算最大的區別在于數據將不再需要傳到遙遠的云端，在邊緣側便能解決數據的處理。這也解決了數據上云才能實(shí)現智能應用的唯一性。這樣的方式帶來(lái)了前所未有的體驗：

　　從成本層面而言，能節省帶寬及存儲成本，IDC數據統計顯示，云計算和邊緣計算結合，成本只有單獨使用云計算的39%;從效率層面而言，由于邊緣計算距離用戶(hù)更近，在邊緣節點(diǎn)處實(shí)現了對數據的過(guò)濾和分析，海量的設備數據不需要再上傳云端，反饋于終端執行;從綜合服務(wù)層面而言，云邊融合，可大大提升人工智能的深度學(xué)習能力，AI+邊緣計算的組合讓邊緣計算不止于計算，而且可以實(shí)現目標檢測、特征提取、無(wú)損建模等智能功能。

　　安防的發(fā)展，不僅需要“高大上”的云計算更需要“接地氣”的邊緣計算。邊緣計算一方面采集數據信息，進(jìn)行預處理并提取特征數據傳輸給云端大腦，另一方面通過(guò)打通各系統平臺，更好幫助各物聯(lián)網(wǎng)應用落地。無(wú)論從物聯(lián)網(wǎng)應用的使用效率、時(shí)間延遲，還是從安全考慮，邊緣計算都會(huì )是物聯(lián)網(wǎng)普及的關(guān)鍵所在。

　　這也是?？低曁岢鯝I Cloud的價(jià)值，從微觀(guān)上看讓不需要上云的數據在邊緣側進(jìn)行處理是其顯性的目標，從宏觀(guān)上看，?？低暸c華為在ICT行業(yè)一樣，正在努力擔當起行業(yè)“帶頭大哥”的角色，推動(dòng)著(zhù)良好的安防生態(tài)的建設，開(kāi)放的平臺、開(kāi)放的體驗環(huán)境和兼容性驗證環(huán)境正在為“安防+AI”打下良好的基礎，也為合作伙伴搭建合作共贏(yíng)的舞臺，推動(dòng)AI的落地應用。

　　可以說(shuō)，“安防大象”正在以新的姿態(tài)起舞。