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如何高效地響應不同行業的AIOT應用需求?

信息來源:移動哨兵 2019-12-17

傳統安防的核心價值在于安全防范,目的是有效應對各種安全風險,所以應用需求相對比較聚焦,主要集中在看、存、管、控等方面。進入AIoT時代,視頻監控成了用戶新的信息化基礎設施,用戶開始在這個新的基礎設施上構建各種各樣的場景化應用,安全防范僅僅是其中的一部分功能。

在推進AIoT落地的過程中,不同行業用戶的關注點和應用需求有很大差異,導致AI算法、業務應用以及工程化的部署方案都需要做定制化處理,需求的場景化成為當前供需市場對接過程中的顯著痛點。如何更好地滿足用戶端越來越細化的應用需求,如何平衡好有限的研發資源和敏捷的交付速度之間的矛盾,高質量交付,這一系列問題無疑是當前市場環境下企業所必須面對的新挑戰。

如何高效地響應不同行業的AIOT應用需求

中臺是供需雙方的共同選擇

AIoT的一個典型特征是數據驅動應用,數據是核心,以數據為中心來建設各種應用。數據的消費應用必然是多樣性的、場景化的,不僅是不同行業用戶的數據應用需求有所不同,甚至同一行業不同角色用戶的應用需求也可能是天壤之別。

以公共安全行業為例,情指中心關心的是指揮調度、警力、警情、報警聯動、處置預案這些業務應用;而治安部門關心的則是智慧安防小區、街面巡邏、檢查站、防控圈、黃賭毒打防管控等應用;刑偵部門關注的又是如何通過技術手段提升破案效率;而科信部門關注的則是圖像質量、系統穩定性、安全態勢和資產管理等運維方面的業務應用。以智慧園區為例,除了視頻的數據和信息之外,還需要融合園區停車、消防、能源環境等相關數據,為園區用戶構建起覆蓋訪客、會議、停車、能源環境管理、視聯網信息發布等各類業務的整體解決方案。

場景化的數據應用是廠商和用戶需要共同面對的挑戰。對于廠商來說,必須要平衡好這樣一些矛盾,包括多樣化的用戶需求和有限的研發資源,敏捷的用戶需求響應速度和統一的版本質量控制等。對于用戶來說,自身的業務是不斷發展和演進的,當下很難想清楚未來的每一個需求細節,能力封閉的業務系統肯定是不符合用戶預期的,能力開放也是一項用戶的剛需。

數據中臺和業務中臺提供了一種全新的思路,通過構建一個統一的能力平臺,將存儲、算法、算力及數據智能等資源形成一種通用的引擎能力按需輸送到應用層,通過強化軟件服務能力,根據不同行業的業務需求交付不同的業務軟件,以高可擴展的軟件平臺服務來快速響應不同行業用戶的差異化需求。這樣,企業就可以靈活高效地針對不同垂直行業的用戶交付輕量化的業務軟件,快速響應用戶需求。同時,用戶不僅獲得了場景化的SaaS應用,還得到了開放共享的中臺能力用以應對未來的需求升級。

中臺的核心價值就在于“以不變應萬變”,是供需雙方的共同選擇。

中臺必將在AIoT時代扮演重要角色

AIoT時代,中臺作為場景化的感知終端和場景化的應用需求的連接中樞,必然要具備強大的開放能力,才能匹配其“以不變應萬變”的價值定位。數據中臺和業務中臺所承擔的功能角色因為各有側重,所以其中臺架構的設計以及能力引擎的部署也有一定針對性。

以宇視的中臺架構為例,包括數據中臺和業務中臺。其中業務中臺主要是解決系統管理、數據接入以及業務層面呈現的工作,比如IMOS系統即是一個專網上的業務中臺,它主要的功能在于終端設備的管理、媒體流的接入及視頻數據的存儲等。在能力引擎的設計上,我們的業務中臺包含物聯網業務引擎以及視頻圖像業務引擎。物聯網引擎是公有云部署,核心是阿里IoT云,視頻圖像引擎則是專網部署,核心是IMOS操作系統。

業務中臺完成了視頻數據的采集和匯聚之后,將數據傳送至數據中臺,基于數據中臺的強大的智能引擎,實現對數據的深度加工和分析。數據中臺包含視覺智能引擎、數據智能引擎以及數據可視化引擎三大能力版塊。其中視覺智能引擎由多算法引擎、算法倉庫、以及各種AI算法構成;數據智能引擎由數據ETL、數據治理、分析研判模型、數據服務等模塊構成;數據可視化引擎,由地圖服務、可視化組件、日志報表、3D模型等模塊構成。這三大核心能力引擎可以有效的實現對數據的深度加工和分析,以更好地輔助行業用戶展開數據的消費和應用。

另外,在前臺宇視還打通了釘釘、支付寶、微信小程序、APP作為移動互聯入口。中心可視化部分則由DataV、實景AR、小間距LED等顯示設備共同擔綱。最后在面向各行各業的業務軟件方面,可以通過自主研發以及生態合作伙伴等途徑來完成交付。

整個中臺架構具有富前臺、強中臺、大后臺的特點。基于這個技術架構的產品和解決方案已經在多個用戶局點部署實施,投入實戰應用。中臺必將在AIoT時代扮演重要角色。

中臺是平臺的自然進化

一定程度上,中臺的作用和傳統的安防管理軟件平臺有些許類似,容易混淆。表面上看,二者都是為了幫助用戶解決應用的問題,但二者在架構和理念上又有所不同。

傳統的各種軟件平臺主要聚焦于解決某類問題,注重縱向的整合,能力相對封閉,設計建設的思路是煙囪式,即使有些平臺構建在云上,數據層和應用層也是耦合在一起,總結起來,其特點就是平臺即應用。而中臺的核心理念是分層解耦,IaaS、PaaS、DaaS、SaaS全部分離,每一層都聚焦于自身核心能力的提供,上一層按需使用下一層提供的能力,最終通過SaaS來完成服務閉環。

站在用戶業務應用的角度看,中臺提供的是能力,而平臺提供的是服務。站在廠商的角度看,平臺的核心能力下沉而為中臺,平臺的應用能力上升而為SAAS,當然這其中會有一些技術架構上的調整。

從技術演進的角度看,可以把中臺視為平臺的一種自然進化,并非全新物種。

中臺的最大挑戰在于生態構建

無論是數據中臺還是業務中臺,中臺的建設更多是理念性的,建設過程中倒不存在技術或資源的門檻。最簡單的來說,把平臺的核心能力下沉也可以算是中臺。不同中臺的區別可能只在于其支撐能力的多寡和應用生態的豐儉。

對于企業而言,搭建中臺架構,可能需要對內部組織和技術架構做一些調整。比如宇視科技就是將原來的平臺軟件開發團隊拆成兩個團隊,一個團隊專門負責中臺架構,提供開放的能力支撐;另一個團隊則負責面向行業用戶交付業務軟件,以及合作伙伴生態的構建。

用戶的核心需求始終還是應用,建設中臺只是一種技術路徑。即使廠商的中臺能力完全開放,用戶最多只能完成有限程度的自主建模應用,更多的需求還是需要SaaS來完成服務閉環。所以,強大的中臺必須搭配豐富的SaaS生態伙伴,才有可能滿足用戶場景化的、敏捷的業務需求,完成商業閉環。

所以說,中臺最大的挑戰在于生態的構建。

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