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　　【中国安防展览网 企业关注】目前平安城市进入基于物联网的视频大数据和多维感知系统的建设和应用阶段。在这阶段中，平安城市的技术架构向云化转型，以期解决规模化和业务复杂化后的一系列挑战，其中典型代表是基于“IT云计算”平安城市建设技术路线。
 

　　但平安城市视频非结构化数据的应用场景则完全不同，视频流媒体因其非结构化数据、7*24小时视频流不间断传输转发、海量流媒体大带宽持续存储、多节点性能聚合大规模视频智能解析、布控业务实时响应与处理、动态监控跟踪、视频流媒体生命周期管理与抽帧存储、视频录像与结构化数据联动检索等特性，因此虚拟化技术并不能解决核心流媒体业务的规模化和分析处理问题，反而会造成资源无谓损耗，而同时视频处理是7*24小时持续业务，因此虚拟机热迁移，虚拟机内存复用等关键特性也没有应用场景。因此，当下很多IT厂家提出的平安城市IT云计算建设方案在实际落地时只是非常简单的“虚拟机+第三方应用软件”的模式。
 

　　在未来，视频业务将占据75%的网络流量，随着雪亮工程的深入，政务网数据中心已经向双平面演进：一个基础业务中心+一个视频业务中心，一个基础业务网络+一个视频业务网络，因此需要一个专门面向视频业务、面向海量流媒体场景，并融合了多维物联感知数据分析和应用的视频云计算基础设施来承载，即“视频云平台”及其对应的视频和物联网业务场景化的PAAS能力。和传统云计算强调计算集中部署、集中处理的机制不同，平安城市视频和多维物联感知数据更加关注计算资源和视频感知数据处理的前端化和边缘化。因此平安城市的合理架构是：视频云+边缘计算的协同模式。
 

　　视频云从视频应用特点出发，自顶向下考虑场景化的视频PAAS层设计，分级分中心的实现海量视频和多维异构物联设备的接入、管理、流媒体转发和存储、实现大规模视图智能解析服务、实现物联网感知数据的在线分析，是真正视频业务感知的云平台，并能支持海量视频的全行业交换共享、点播、直播等关键应用实现，能支持物联网场景的多维感知数据挖掘和大数据应用。
 

　　而边缘计算AI节点将充分应用边缘节点的智能分析和应用处理能力，可有效减轻对网络和中心的资源占用，更重要的是可以满足布控比对、分析预警等实时业务和区域应用的需求，同时通过计算和数据的边缘化，也降低了大型数据中心故障对整个体系的风险，做到“去中心化”，有效降低大型视频应用对数据中心的投资依赖。
 

　　边缘计算模式建设时充分考虑分局、派出所机房、运营商区域机房构建地域上分布的边缘节点(含多维感知接入、存储和视频智能解析)，对视频和多维数据进行就近的存储、清洗和结构化分析，将初步处理后的数据在市局视频云中心汇聚应用，可有效降低大量视频流对网络和集中式的数据中心的要求，边缘节点进行本区域的布控比对效率优于完全的集中模式，随着前端节点能力不断升级，后续社区等封闭场景的重点人员比对和白名单人员分析业务会在前端边缘节点设备(如AI相机)上加载。
 

　　随着GPU/FPGA等人工智能AI芯片的演进和技术发展，以及深度学习框架在工程化技术方面的成熟，AI芯片和前端IPC的融合已经完全成熟，今后视频的深度精细化分析会完全前置和边缘化，边缘计算和视频云的协同会实现面向视频物联网的四个重要特性，即：全计算：*的解析处理；全智能：*的业务智能；全感知：泛在场景化的感知，多维数据的应采尽采和分析处理；全业务：物联网多维感知数据平台赋能全业务应用。