编者按：本文是此前慧聪物联网特约专家顾问-向良璧老师（笔名：乔索），于2017年撰写的文章，现在看来对产业发展仍具有参考价值，为此我们将文章再次发布出来，希望对业界人士有所启示。

10月28日，海康威视主办的“AI+：洞察行业、助力变革”主题论坛在深圳召开,海康威视胡扬忠总裁在论坛上发表了主题讲演，提出了“将AI算力注入边缘，赋能边缘智能是大势所趋”的观点。在2017深圳安博会上海康威视发布的“IOT-基于神经网络的认知计算系统--海康AICloud框架”就体现了这一思想。AICloud框架由云中心、边缘域、边缘节点三部分构成，实现从端到中心的边缘计算+云计算的结合，使系统的功能更为强大。海康威视的“云边融合”通过对云端和边缘资源的统一配置、管理、调度，融合边缘计算敏捷性和云端大数据计算全局性的优势。

当前的云计算是基于数据中心的，是一种集中式中心化的云。随着IT基础设施逐渐云化，一些新兴业务的逐渐兴起例如大视频，物联网，云化接入等。这种集中式中心化的云不能适应例如低延迟、大带宽等业务要求，就需要向分布式去中心化的云发展，这也就是赋能边缘智能和云边融合产生的背景。赋能边缘智能的技术基础是边缘计算。边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，其功能是就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。完全依赖云计算的计算机系统在需要大量和外界互动的时候会显得僵化，反应迟缓，而且一旦网络有点问题就使得系统瘫痪。边缘计算可以缓解负载瓶颈、延迟、容错等方面的困难，未来的智能应用系统应该是“大智能”放在云端，“小智能”放在边缘。

边缘计算产业联盟理事长、中国科学院沈阳自动化研究所所长于海斌指出：“中国在‘十三五’规划中提出的两化融合、中国制造2025等国家战略，对ICT与OT的融合提出了迫切的需求，而边缘计算是ICT与OT融合的支撑与使能技术，产业发展将进入重要机遇期。工业自动化技术体系将从分层架构、信息孤岛向物联网、云计算、大数据分析架构演进。而边缘计算将是实现分布式自治控制工业自动化架构的重要支撑。

随着物联网时代的到来，2017年全球物联网设备已经达到84亿台，2020年预计有500亿个设备将连接到网络。数字化背后的基础技术是云计算，随着物联网应用和智慧城市的发展，几乎所有数据都需要连接到云，再通过云端存储、计算，通过网络互相连接。随着PC互联网、移动互联网向万物互联演进，如何传输和处理海量数据，已经对当前的云计算技术架构提出很大挑战。视频图像，尤其是高清视频图像，即使它被数字化并压缩后所含数据量也是巨大。随着视频技术的广泛应用，图像数据传输、存储需要占用大量的资源，给视频智能应用系统前后端的实时传输带来巨大的困难。

在视频监控智能化的初期不少企业就提出了监控前端智能化的课题。那时的监控智能化只是简单的移动侦测、越线告警等，只需要相对简单的视频分析技术，前端设备采用的芯片要求不高，比较容易实现。随着云计算、大数据、深度学习等技术的陆续出现和人脸识别、车辆识别这一类较复杂的视频分析技术的在前端设备的应用需要更高的计算能力，使得边缘计算在视频技术智能应用系统的前端智能化实现有很好的应用前景，赋能边缘智能在视频技术智能应用领域成为大势所趋。

视频技术应用系统的前端智能化使得摄像机可以根据场景和应用的需要实时改变光圈、焦距、高度关注的景区等指标，使得前端感知更有效。同时目标信息传输更高效减轻网络压力，数据分级分析更灵活业务响应更敏捷，也能够实现后端与多个前端的互动，系统的效能更高、运行成本更低。赋能边缘智能+云计算中心的融合在大型的视频智能应用系统中有非常好的应用前景，成为其发展的必然趋势。

边缘计算是将信息存储从统一的云端分散到各个终端，由边缘侧进行智能化处理后提取特征数据传回云端，这样就大大降低了云端的存储与处理压力。此外，组织也可以通过边缘计算平台向用户提供易获取、转化率高、与业务关联密切的增值服务。

云边融合的系统首先它是一个基于云架构的系统，边缘计算是融合了网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，因此赋能边缘智能的前端设备其芯片的计算能力要求是很高的，边缘计算需要将信息存储从统一的云端分散到各个终端，由边缘侧进行智能化处理后提取特征数据传回云端，智能前端设备也需要较大的存储能力，还需要跨边缘与集中式云联合起来的工具，智能前端往往还需要本身处的机器学习功能。

基于云计算、大数据、深度学习和视频分析等技术的视频智能应用系统的研发本身难度就很大，其云边融合的升级版技术含量更高，除要掌握上述相关技术之外，还需要深刻洞悉不同用户的实际需求能提出高水平的相应解决方案和软件。在目前的软硬件条件下，还无法研制一种实用的、通用的赋能边缘智能摄像设备。

由于海康威视2016年就为多个行业开发成功了具备深度学习能力的智能型监控摄像机和相应的解决方案，在此基础上2017年海康推出了一系列的云边融合的产品和解决方案。海康威视“云边融合”采用分布式运算架构，通过对云端和边缘资源的统一配置、管理、调度，融合边缘计算敏捷性和云端大数据计算全局性的优势。如“云边融合”的数据传输系统能实现前后端计算资源的云化整合；新一代海康深眸围绕用户的智能应用需求，推出各类智能解决方案，比如人员密度监测平台、人员轨迹检测平台、人脸签到系统、AR云图立体防控系统等等；新一代海康神捕推出融合传统电警功能，进行不礼让行人、行人闯红灯、左转不让直行、左转不让右转、左转拐小弯等行为检测的“超级电警”和GMOS智能交通摄像机、“海康神捕”双目矩机、“海康神捕”智能全景云台，以及此次重磅推出的“海康神捕”智能环保抓拍机等；新一代海康明眸近景人脸识别系列产品和适用于楼宇办公、交通客运、文博景区、学校出入口等各类场景的人脸识别方案。海康超脑基于深度学习算法，集成高性能GPU芯片，集视频存储、分析、应用于一体，配合全新一代酷炫NVR4.0系统，交互友好，应用丰富，特别适合分布式智能项目。基于“云边融合”的海康猎鹰、海康脸谱等产品在性能、算法等各方面都作了全面提升，交互更友好，分析更准确，应用更丰富。

IOT-基于神经网络的认知计算系统--海康AICloud框架

在2017深圳安博会上，覆盖云中心、边缘域、边缘节点的AICloud产品家族精彩亮相。

海康威视发布的AICloud框架，由云中心、边缘域、边缘节点三部分构成，实现从端到中心的边缘计算+云计算，做到让感知理解更有效、更精准；图像目标细节传输更高效，网络压力得到释放；数据分级应用更灵活，业务响应更敏捷。

“云边融合”的数据传输

海康威视“云边融合”采用分布式运算架构，通过对云端和边缘资源的统一配置、管理、调度，融合边缘计算敏捷性和云端大数据计算全局性的优势。能实现前后端计算资源的云化整合；算法、资源按需调度，灵活分配；提供多样化的开放服务。

智能云中心之数据中心

海康威视数据中心存储解决方案，专注安防13年，致力于为客户提供高性价比的专业安防存储解决方案。今年，数据中心融合深度智能、云、大数据应用技术，于安博现场重磅推出多款高能新品，如高安全磐石系列、高集成灵犀系列、高稳定泰山云系列、以及深度智能存储-核芯CVR，可以充分贴合多种应用场景，充分满足用户对安防存储的应用需求。

系列智能边缘产品

智能边缘之新一代海康深眸

新一代海康深眸持续探索智能安防领域的新需求，不断开发新产品、丰富产品线形态，产品分辨率更高，智能功能也更多。

并且围绕用户的智能应用需求，推出各类智能解决方案，比如人员密度监测平台、人员轨迹检测平台、人脸签到系统、AR云图立体防控系统等等，让智能真正服务于用户。

智能边缘之新一代海康神捕

新一代海康神捕更加贴近用户需求，致力于解决用户实际问题。在产品功能上不断完善，推出融合传统电警功能，进行不礼让行人、行人闯红灯、左转不让直行、左转不让右转、左转拐小弯等行为检测的“超级电警”。

在产品技术上更加贴合客户和场景需求，代表产品有“海康神捕”GMOS智能交通摄像机、“海康神捕”双目矩机、“海康神捕”智能全景云台，以及此次重磅推出的“海康神捕”智能环保抓拍机等。

智能边缘之新一代海康明眸

新一代海康明眸近景人脸识别系列产品，采用嵌入式Linux操作系统，融合新一代深度学习算法，在人脸容量、人脸识别速度和识别准确率，以及安全技术等方面均有了质的飞跃。

并且功能应用贴合用户需求，与行业智能方案深度结合，推出了适用于楼宇办公、交通客运、文博景区、学校出入口等各类场景的人脸识别方案，为用户提供更加方便、快捷、高效的出入方式。

智能边缘域之海康超脑

海康超脑是今年全新推出的智能存储及分析产品，产品基于深度学习算法，集成高性能GPU芯片，集视频存储、分析、应用于一体，配合全新一代酷炫NVR4.0系统，交互友好，应用丰富，特别适合分布式智能项目。

智能边缘域之海康脸谱&海康猎鹰

经过一年多的市场考验，海康猎鹰、海康脸谱等智能产品在性能、算法等各方面都作了全面提升，交互更友好，分析更准确，应用更丰富。同时，它们在非常多的项目实战中也交出了满意的答卷。

基于AICloud“云边融合”的解决方案

边缘计算

边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘计算是在靠近物理设备或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，来满足快速连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求技术。相较于云计算，边缘计算更聚焦实时、短周期数据的分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。而且由于更靠近数据源的本地网络（LocalNetwork）内进行运算，数据无需上传至云端，减少数据往返云端的等待时间及网络带宽成本。边缘计算是将处理大数据的计算运行方式在边缘侧就能实现，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。

边缘计算产业联盟理事长、中国科学院沈阳自动化研究所所长于海斌指出：“中国在‘十三五’规划中提出的两化融合、中国制造2025等国家战略，对ICT与OT的融合提出了迫切的需求，而边缘计算是ICT与OT融合的支撑与使能技术，产业发展将进入重要机遇期。工业自动化技术体系将从分层架构、信息孤岛向物联网、云计算、大数据分析架构演进。而边缘计算将是实现分布式自治控制工业自动化架构的重要支撑。

相当的时间阶段内AI部署受限于边缘计算的元器件成本、设备智能分析能力、安全与隐私保护等等问题的存在需要云计算来辅助实现。

边缘计算存在三大软肋

首先，现在采用支持边缘计算的“智能”AI设备单价都比较高。一般的终端电子产品一旦搭载AI芯片、提升存储空间后，会大大提高设备的造价成本，令终端的整体性价比不高。众多企业在面临负担如此高昂的技术成本后，显然会阻碍相关产品的普及与推广。其次，边缘计算终端的计算力如何，可否能起到“智能”分析的作用。据国际数据公司的预测，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。再有，在比较依赖边缘计算技术的医疗、自动驾驶、国防等领域，由于数据获取难度大、法规松绑程度偏低，实际导入人工智能时风险就会变得较高，而对于风险的承受度就会走低。以上都可以看出，云计算短时间内依然会是人工智能计算的主要形态。

海康威视发布AICloud框架重点关注边缘计算

10月28日，海康威视主办的“AI+：洞察行业、助力变革”主题论坛在深圳隆重召开,10月29日海康威视总裁胡扬忠在举办的“AI+：洞察行业、助力变革”主题论坛上发表“将AI算力注入边缘，赋能边缘智能是大势所趋。”的演讲。

随着各行各业的计算业务越来越复杂，对速度的要求越来越高，云计算应运而生。但云计算的使用，要求将计算所需数据全部通过网络传送至数据中心。如此一来不仅要消耗大量的网络资源，而且传输过程会耗费大量时间，高延迟、高能耗、网络拥塞、低可靠性等问题便会出现。

针对上述问题，海康威视总裁胡扬忠表示，将AI算力注入边缘，赋能边缘智能是大势所趋。海康威视发布的AICloud框架，由云中心、边缘域、边缘节点三部分构成，实现从端到中心的边缘计算+云计算，做到让感知理解更有效、更精准；图像目标细节传输更高效，网络压力得到释放；数据分级应用更灵活，业务响应更敏捷。

边缘计算包含了边缘节点和边缘域功能，是指通过统一调度IPC、NVR等分散式的智能设备资源，在数据源头就近提供以视频为核心感知数据，实时预处理、存与传等服务，在提升业务敏捷性、实时性和系统可靠性同时，分摊海量数据给中心节点带来的并发压力。

云计算中心采用分布式架构，除自服务外将统一管理所有域的资源，汇聚来自域的各类数据形成融合的大数据，提供大数据所需要的推理分析，深度学习能力，支持跨域跨行业共享，开放应用服务。

胡扬忠称，在人工智能领域，海康威视已经有十余年的积累和实践，并应用在公共安全、金融、交通、司法、零售、智慧城市等多个领域。

目前，海康威视已开启AICloud+行业解决方案的应用，AI项目陆续落地全国30多个省级行政区域，为应急指挥、民生服务、城市运营、交通管理、商业决策等领域提供AI解决方案服务。

AI的结构化服务器只是起步，很多AI功能，需要在前端产品、后端产品中实现。于是，去年年底，我们又推出了从前端到后端全系列的AI产品。安防行业具有源数据信息量大、数据层次丰富的特征。随着各级政府大力推进“平安城市”建设，监控点位到了几十万的规模，尤其在高清监控的普及下，安防监控领域进入数据“大爆炸”的时代，如何高效的采集、分析、应用这些数据，让数据发挥更大价值，智能化是必然选择。