2022邊緣計算如何造就“新安防”
邊緣計算,全球共識。那什么是邊緣計算呢?
根據(jù)定義,所謂邊緣計算,是指在靠近物或數(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,就近提供邊緣智能服務(wù),滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)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。簡而言之,邊緣計算是跟云計算想對應(yīng)的,云計算是大而全,邊緣計算是小而美。又或者說,云計算負(fù)責(zé)鋪天蓋地,邊緣計算負(fù)責(zé)星羅棋布。
AI時代,千行百業(yè)與萬千場景,探討的是什么?以安防視角看,打通價值發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)新使能、持續(xù)運(yùn)營的應(yīng)用閉環(huán),進(jìn)而從場景中來,到場景中去。
為什么安防行業(yè)是邊緣計算另一次時代機(jī)遇。目前市場上常見的計算方式主要有三種,第一種是云側(cè)智能,就是把采集到的視頻數(shù)據(jù)上云,在云端進(jìn)行算法分析及業(yè)務(wù)應(yīng)用,適合數(shù)據(jù)量大且業(yè)務(wù)較復(fù)雜的場景;第二種是端側(cè)智能,視頻數(shù)據(jù)在采集端即時算法分析后再傳輸,適合場景算法標(biāo)準(zhǔn)化且業(yè)務(wù)較簡單的場景;第三種就是邊側(cè)智能,也叫邊緣計算,視頻數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)進(jìn)行算法分析后再上傳云端,適合場景算法需求多且業(yè)務(wù)能自行閉環(huán)的場景。
如今是場景為王的時代,雖然現(xiàn)在云端和終端的算法應(yīng)用,技術(shù)相對成熟了,但是如果所有數(shù)據(jù)都放在云端或者終端,數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)復(fù)雜而龐大,成本高,難運(yùn)維,實時性差,鏈路長,難以滿足千行百業(yè)用戶的定制化需求。換句話說,當(dāng)場景越來越細(xì)分的時候,需要大量的定制化算法、小場景應(yīng)用。此時若再用笨重的大平臺部署方式,成本和架構(gòu)都與現(xiàn)實需求脫軌。于是,邊緣計算能在邊緣側(cè)就解決部分?jǐn)?shù)據(jù)分析的難題,充分銜接端與云的“中間一公里”,滿足碎片化場景的需求,算法也更加多元,市場空間更大,能真正實現(xiàn)細(xì)分場景的業(yè)務(wù)閉環(huán)。
而安防領(lǐng)域智能化面臨的挑戰(zhàn),也從另一面為邊緣技術(shù)的征戰(zhàn),“出師有名”。
應(yīng)用層面:攝像頭作為傳統(tǒng)安防設(shè)備,不僅清晰度逐年提升,而且對智能化的需求越來越強(qiáng)。安防系統(tǒng)每天產(chǎn)生的海量圖像和視頻信息,導(dǎo)致信息冗余嚴(yán)重,識別準(zhǔn)確率和效率有所不足,應(yīng)用領(lǐng)域也有限。但隨著邊緣計算技術(shù)的逐漸普及,安防領(lǐng)域遇到的難題正在被解決。邊緣計算在視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用潛力巨大,主要體現(xiàn)在視頻結(jié)構(gòu)化(視頻數(shù)據(jù)的識別與提?。⑸锾卣髯R別(指紋識別、人臉識別等)、物體特征識別(車牌識別系統(tǒng))等應(yīng)用方向。在人臉識別場景中,在前端攝像頭附近配置邊緣AI計算機(jī),把人臉識別的工作壓力分擔(dān)到前端,解放云計算資源,能夠集中算力資源去做更高效的分析。這不僅大幅降低信息傳輸和后端設(shè)備的負(fù)擔(dān),同時也提升了整個安防系統(tǒng)的響應(yīng)速度,為安防領(lǐng)域倡導(dǎo)“事前預(yù)警、事中制止、事后審查”的理念提供技術(shù)支持。
云計算:數(shù)據(jù)傳輸成本高。隨著數(shù)據(jù)量的激增和傳輸帶寬的壓力越來越大,設(shè)備的無線傳輸模塊必須支持高速無線傳輸,這需要更大的功耗,與設(shè)備低功耗的期望相互沖突;很多終端應(yīng)用場景對時延非常敏感。例如平安城市的異常行為檢測、人流檢測等需要實時預(yù)警,不能接受更長的延遲,對網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和速率要求會越來越高,進(jìn)一步增加了成本;智能家居場景對安全和隱私的需求也限制了云計算的發(fā)展。越來越多的人們擔(dān)心自己的敏感隱私數(shù)據(jù)被上傳到云上,信息安全沒有保障。邊緣計算可以很好地解決上面這些問題。根據(jù)實際應(yīng)用需求,邊緣計算機(jī)既可以獨(dú)立作為智能處理模塊,也可以與云端配合(邊緣端做一些分析處理和過濾,然后交給云端),這樣的方案對優(yōu)化延遲、帶寬和功耗優(yōu)勢明顯。同時,在數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心之前,通過邊緣計算對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,匿名和加密,可以消除將所有終端數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说拿舾行畔?,從而有效解決隱私問題。
從目前的應(yīng)用情況來看,邊緣計算在安防行業(yè)的落地主要有兩大場景。
第一類是私有網(wǎng)絡(luò):通常采用邊緣存儲私有化+邊緣計算私有化部署,該方案的優(yōu)點(diǎn)是可內(nèi)網(wǎng)保證數(shù)據(jù)私密性,可打開網(wǎng)絡(luò)出口,把數(shù)據(jù)備份到公網(wǎng)上,本地計算資源不足時也可打開公網(wǎng)出口,業(yè)務(wù)降級到中心計算資源去計算處理。
第二類是互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),通過公有網(wǎng)絡(luò),邊緣計算可以發(fā)揮出更加強(qiáng)大的部署,很多公有化功能通過在線上的邊緣計算可以很輕易地搭載到安防系統(tǒng)當(dāng)中。這類技術(shù)多用于老舊小區(qū)的安防監(jiān)控智能化改造當(dāng)中,但此類系統(tǒng)對于行業(yè)的功能整合和網(wǎng)絡(luò)設(shè)置都有較高的要求,通常來說大企業(yè)涉及的比較多。
不過無論共有還是私有,邊緣計算目前在我國的安防行業(yè)中已經(jīng)有了大規(guī)模的應(yīng)用,而從各大廠商對其的青睞就可以看出,目前邊緣計算在行業(yè)的核心程度。以龍頭??低暈槔?,海康威視在2017年就發(fā)布了AICloud核心框架,通過云中心、邊緣域和邊緣節(jié)點(diǎn)三個核心部分,??低暱梢詫崿F(xiàn)端到中心的邊緣計算+云計算,徹底釋放用戶的網(wǎng)絡(luò)壓力和數(shù)據(jù)分級壓力。
云邊端一體化旨在屏蔽云、邊、端分布式異構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施資源,實現(xiàn)資源統(tǒng)一管理、數(shù)據(jù)自由流通、應(yīng)用一致運(yùn)行環(huán)境、立體安全保障,滿足用戶多樣化、實時敏捷、安全可靠業(yè)務(wù)需求。
在萬物互聯(lián)和行業(yè)智能化雙重環(huán)境的催生下,云邊端一體化有利于將算力下沉到更接近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的現(xiàn)場,同時擁有更低的時延、更低的帶寬占用、更低的部署成本,以及更加安全可靠的數(shù)據(jù)傳輸?shù)葍?yōu)勢,更好地滿足企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的需求。由此不難判斷,在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級背景下,云邊端一體化的加速演進(jìn),將進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)處理效率,避免延遲,強(qiáng)化敏捷性,讓邊緣計算的優(yōu)勢得到更大的展現(xiàn),成為企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的優(yōu)選項。
(智慧黨校)(智慧農(nóng)業(yè))(智慧工業(yè))
來源:CPS中安網(wǎng)