云边融合的AI Cloud 要构建立体化的智能“经络体

　　【中国安防展览网 品牌专栏】3月30日，“智涌钱塘”2018 AI Cloud生态国际峰会在杭州国际博览中心隆重举行。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。
 

　　作为行业龙头企业，海康威视提出的AI Cloud架构的概念究竟是什么，对行业应用带来什么样的影响？峰会上，海康威视高级副总裁毕会娟博士对此做了深入阐释。
 

　　云边融合是物联网智能应用的趋势
 

　　在毕博士看来，随着深度学习技术的突破，人工智能开始进入产业化应用与深耕阶段，一场新的工业革命已然开启大幕，各行各业都在推出不同的AI产品和解决方案。
 

　　AI Cloud是针对物联网产业智能化升级推出的全新架构，旨在解决当前物联网所面临的诸多问题。
 

　　由于物联网设备类型复杂多样、数量庞大且分布广泛，带来网络、计算存储、运维管理等诸多挑战，而云计算在物联网领域并非万能。边缘计算和云计算融合才能更好解决物联网的现实问题。
 

　　以视频监控为例，既需要边缘设备的灵活响应，又需要就近汇聚边缘设备的数据、视频调看控制，还要管理复杂的采、存、算等设备——就像人体这样的复杂系统，连接感知末梢与大脑有序运作的，是非常复杂的经络体系，而不是简单的信息通道。
 

　　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”。
 

　　综上所述，海康威视AI Cloud的云边融合，不是简单的云+边，更不是简单地分成若干个所谓的“小云”再汇聚到更大规模的云，而是切实解决从边到云所带来的应用、数据处理、管理等一系列问题。海康威视AI Cloud遵循“边缘感知、按需汇聚、多层认知、分级应用”的核心理念，设计构建了一个立体化的智能服务架构。简言之，AI Cloud不是Cloud Computing，而是基础设施、数据资源、平台服务和应用软件的总和。
 

　　AI Cloud宗旨：四大能力+一个目标
 

　　在物联网领域，AI Cloud将提供四大能力：AI资源的可调度、数据的按需汇聚、应用的场景化响应、运维的一体化建设；实现一个生态目标：可成长的AI Cloud生态圈。
 

　　能力一
 

　　AI资源的可调度。让AI像电力，成为信息系统的可调度资源。海康威视在边缘域和云中心分别研发了资源管理平台。以“边缘域管理调度平台”为例，该平台可以管理、调度域内计算存储资源池、数据资源池和算法仓库的资源，即“两池一库”。同时，通过建立算法模型规范，支持多厂家的算法在同一个算法仓库中进行管理调度。
 

　　能力二
 

　　数据的按需汇聚。让数据像水源，受控地流向需要的地方。要做到精准传送和存储，无用无效的数据不应混杂其间，否则数据就成了浪费资源的“洪水猛兽”。以视频为例，从边缘节点前端设备采集进来大量的原始数据，通过数据资源管理平台，就近清洗处理无用无效数据、产生可用有效数据，通过数据资源管理平台，让可用有效数据精准流向应用所需的地方，既能减少对网络和存储资源的无谓占用，又有助于实现高效的数据挖掘计算。
 

　　能力三
 

　　应用的场景化响应。让应用像阳光，照亮业务场景的每个角落。如果说AI和数据是原料，那么应用就是产品。根据应用场景的不同，相同的原料可以组合出不同的产品，产品之间也可以实现彼此的兼容和协同。边缘域提供物联智能应用平台，云中心提供大数据综合应用平台，既支持“多数同用”也支持“同数多用”。对用户来说，更多合作伙伴开发的不同应用基于同一平台运行，满足行业不同需求，是关键诉求，用户也可在这个架构下得到很多单一应用以外的收获。这种应用开发模式将是未来AI和大数据驱动下的行业应用开发的主要模式。
 

　　能力四