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　　【中国安防展览网 企业关注】在过去几年里，前端摄像头进行数据采集，将数据传输到后端服务器或NVR或云端作存储以及智能分析，这是行业的惯性做法，但当前，随着数据量的迅猛递增，以及网络传输带宽所带来的压力和成本问题，让大家开始寻找新的解决方案，边缘计算和边缘存储的应用由此诞生。
 

　　边缘计算分担了部署在云端源站的部分计算能力，降低物联网高频、碎片计算、传输和回源带来的延时、拥塞等问题，使AI时代下的“数字商业与数字世界、增强与混合现实、机器学习”等重度应用不再受限于网络带宽传输能力，助力万物互联走进生活。
 

　　边缘计算为物联网带来了更快的响应及传输速度，这对于物联网时代发展意义重大。随着物联网的进一步发展，边缘计算的市场需求也将随之上涨。根据IDC预计，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，超过40%的数据要在网络边缘侧进行分析、处理与存储。
 

　　对于有实时数据处理要求的场景，边缘侧存储与处理将越来越重要。譬如智能驾驶，在监测到障碍物时，如果无法及时进行智能化决策，控制方向避开障碍物，而是先传入云端再下发指令到车载终端的话，因信号传输等原因稍有延迟就会导致事故的发生。又如智能安防摄像头，美国部署了3000余万个摄像头，每周生成超过40亿小时的海量视频数据。这些数据如果全传输至云端数据中心进行处理，不仅需要传输成本，更需要极大存储成本。而这些数据信息如果能在网络边缘侧就被存储与处理，那将大大减少成本并提高设备处理效率。
 

　　业界对边缘计算概念纷纷报以热枕，期冀着它能不负众望，实实在在地解决问题。
 

　　“智涌钱塘”2018 AI Cloud生态峰会上，海康威视宣布全面开放AI Cloud架构，与各方共建AI产业生态体系。在AI Cloud架构中，边缘节点侧重多维感知数据采集和前端智能处理；边缘域侧重感知数据汇聚、存储、处理和智能应用；云中心侧重业务数据融合及大数据多维分析应用。数据从边缘节点到边缘域，实现“聚边到域”；从边缘域到云中心，实现 “数据入云”。域和云中心可多级多类，根据不同应用，边缘域汇聚的数据和传到云端的数据在模型和内容上也会不同。边缘域所发挥的作用就像足球“中场”，负责决定在什么时候、将什么类型、处理到什么程度的数据发送到云中心，实现“按需汇聚”。
 

　　存储技术和解决方案西部数据公司推出两款全新固态硬盘，以满足物联网(IoT)和边缘上快速数据应用等领域不断增长的需求。它们采用了新的NVMe存储架构，在针对从物联网到边缘计算，再到移动计算系统的各种新兴方案的拓展中，都具备较高的可伸缩性。
 

　　美光科技嵌入式产品事业部副总裁 Jeff Bader在2017年安博会期间的边缘存储解决方案发布会上对外表示：“边缘存储方案可通过提高视频质量和增强网络可靠性，为客户解决带宽压力系统部署的成本问题将关键的数据存储在前端做智能分析运算，为后端节省存储和运算空间，去做更细致更的深度智能视频分析。”
 

　　此外，英特尔、华为、中兴、诺基亚等公司都在相关行业领域对边缘计算进行了落地。毫无疑问，边缘计算正在发挥越来越大的价值和魅力。
 

　　如是观之，在安防大数据时代，“边缘计算”无疑具有独特的优势和魅力。边缘计算提供快速、敏捷、、的实时响应，将驱动安防行业人工智能应用迈入全新层次。根据IDC的预测，到2020年，物联网会有500亿感知设备，50%的计算会在边缘设备上，云边融合是未来普遍的模式。
 

　　可以确定的是，在人工智能时代，安防与边缘计算的结合也必然更加的密切，其可以大限度地利用带宽进信息存储和检索的自动化，让视频数据能更好响应管理需求，也能为城市生活带来更多的便捷，为视频应用开辟更多的新蓝海。
 

　　（本文据海康威视、西部数据、中国科学网、安防知识网、中泰证券、安全自动化信息、中国智能制造网整理，中国安防展览网编辑）