3月31日，由雷鋒網(wǎng)主辦的「2018中國(guó)人工智能安防峰會(huì)」在深圳圓滿結(jié)束。

本次中國(guó)人工智能安防峰會(huì)中，?？低曋旖┦恳浴禔I Cloud：云邊融合》為主題，全面深入地分享了AI Cloud架構(gòu)。

擁有二十多年研發(fā)經(jīng)驗(yàn)的朱江博士，帶領(lǐng)海康威視智能算法團(tuán)隊(duì)多次在國(guó)際大賽中取得第一的成績(jī)，并參與搭建了?？低旳I Cloud架構(gòu)。

朱江博士在大會(huì)中提到，AI Cloud架構(gòu)由云中心、邊緣域、邊緣節(jié)點(diǎn)三部分構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)從端到中心的邊緣計(jì)算+云計(jì)算，使得圖像目標(biāo)細(xì)節(jié)傳輸更高效，數(shù)據(jù)分級(jí)應(yīng)用更加靈活。

以下為朱江博士的現(xiàn)場(chǎng)演講內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)作了不改變?cè)獾木庉嫾罢恚?/strong>

感謝雷鋒網(wǎng)提供了這樣一個(gè)機(jī)會(huì)，能夠在這里向各位行業(yè)同仁交流?？低曉谥悄芪锫?lián)網(wǎng)架構(gòu)AI Cloud方面的思考和成果。

去年10月，?？低曉谏钲诘囊淮未髸?huì)中提出了AI Cloud架構(gòu)，目的是在眾多邊緣設(shè)備與云端系統(tǒng)之間建立一個(gè)合理的技術(shù)架構(gòu)。那么從邊到云，我們到底應(yīng)該做些什么？這里我提出四個(gè)問(wèn)題：

如何充分地、靈活地運(yùn)用邊緣設(shè)備資源？

如何建立整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)能夠彼此溝通和兼容的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)模型？

如何實(shí)現(xiàn)不同時(shí)間、不同開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)所開(kāi)發(fā)的行業(yè)應(yīng)用之間的協(xié)同工作？

如何為越來(lái)越龐大的、包括視頻在內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)各類(lèi)設(shè)備，建立統(tǒng)一的運(yùn)維服務(wù)體系？

這些問(wèn)題顯然不應(yīng)該、也不可能都在云端系統(tǒng)解決。

在此前提下，?？低曁岢隽薃I Cloud，我們把邊緣設(shè)備稱(chēng)之為邊緣節(jié)點(diǎn)，把云端稱(chēng)之為云中心。

我們認(rèn)為在兩類(lèi)節(jié)點(diǎn)之間，靠近邊緣節(jié)點(diǎn)的一側(cè)，還應(yīng)該增加一個(gè)環(huán)節(jié)。在這一環(huán)節(jié)，來(lái)解決剛剛提出的一系列從邊到云的問(wèn)題。這個(gè)環(huán)節(jié)，我們稱(chēng)為邊緣域。

邊緣節(jié)點(diǎn)：側(cè)重多維感知數(shù)據(jù)的采集和前端智能處理；

邊緣域：側(cè)重感知數(shù)據(jù)的匯聚、存儲(chǔ)、處理和智能化應(yīng)用；

云中心：是要對(duì)包括物聯(lián)數(shù)據(jù)在內(nèi)的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并且進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

從上圖中我們看到，數(shù)據(jù)從邊緣節(jié)點(diǎn)流到邊緣域，又從邊緣域流到云中心，前部分從邊緣節(jié)點(diǎn)到邊緣域的過(guò)程實(shí)現(xiàn)聚邊到域，數(shù)據(jù)從邊緣域到云中心的過(guò)程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上云。

從邊緣域來(lái)看，流進(jìn)來(lái)和流出去的數(shù)據(jù)，無(wú)論是格式、還是內(nèi)容，都有很大的不同。

那么邊緣域成了一個(gè)中場(chǎng)，它要知道數(shù)據(jù)在什么時(shí)候、用什么樣的形式、經(jīng)過(guò)什么樣的處理，再送到云端去。因此我們說(shuō)，域?yàn)橹袌?chǎng)。

從這里大家可以看到，?？低旳I Cloud的云邊融合，不是簡(jiǎn)單的云+邊，更不是簡(jiǎn)單地分成若干個(gè)所謂的“小云”再匯聚到更大規(guī)模的云，而是切實(shí)解決從邊到云所帶來(lái)的應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理、管理等一系列問(wèn)題的新架構(gòu)。

同時(shí)，我們希望通過(guò)邊緣域這個(gè)環(huán)節(jié)解決更多的問(wèn)題。在AI Cloud架構(gòu)下，邊緣節(jié)點(diǎn)、邊緣域和云中心，都能夠以多級(jí)多類(lèi)彼此互聯(lián)，并且可以互相衍化。

這個(gè)架構(gòu)的特點(diǎn)可以概括為四句話：邊緣感知、按需匯聚、多層認(rèn)知、分級(jí)應(yīng)用。

總體來(lái)看，我們講的AI Cloud，不是Cloud Computing，而是基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)資源、平臺(tái)服務(wù)和應(yīng)用軟件的總和。

下面我把AI Cloud的一些具體內(nèi)容、也就是說(shuō)我們要實(shí)現(xiàn)的一些具體能力與大家分享一下。

首先，要實(shí)現(xiàn)AI資源的可調(diào)度。讓AI像電能，成為信息系統(tǒng)的可調(diào)度資源。無(wú)論是AI所需要的算力、算法、數(shù)據(jù)、系統(tǒng)，還是服務(wù)，都應(yīng)該在應(yīng)用需求的牽引下實(shí)現(xiàn)合理的調(diào)度。

為此，我們?cè)谶吘売蚝驮浦行?，都研發(fā)了管理調(diào)度平臺(tái)。以邊緣域的管理調(diào)度平臺(tái)為例，我們?cè)诠芾碚{(diào)度平臺(tái)后臺(tái)構(gòu)建了兩池一庫(kù)，也就是計(jì)算存儲(chǔ)資源池和數(shù)據(jù)資源池，一庫(kù)是算法倉(cāng)庫(kù)。

在兩池一庫(kù)的基礎(chǔ)上，我們提供對(duì)連接到邊緣域的所有邊緣節(jié)點(diǎn)的管理，對(duì)接入進(jìn)來(lái)的視頻、門(mén)禁、報(bào)警等各類(lèi)物聯(lián)網(wǎng)資源進(jìn)行統(tǒng)一管理，以及統(tǒng)一管理調(diào)度邊緣域自身的計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、軟件資源、算法資源。在算法倉(cāng)庫(kù)方面，我們建立了統(tǒng)一的算法模型，規(guī)范了算法接入的接口，能夠?qū)崿F(xiàn)多個(gè)廠家的算法接入到我們的算法倉(cāng)庫(kù)上面來(lái)，基于上層的任務(wù)，進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度。為了實(shí)現(xiàn)效果，在后臺(tái)底層我們實(shí)現(xiàn)了對(duì)GPU資源的池化管理，能夠支持算法在上面的靈活調(diào)度。另外還有非常重要的一點(diǎn)就是，我們?cè)谶吘売虻乃惴▊}(cāng)庫(kù)，可以根據(jù)應(yīng)用的需求對(duì)與我們連接的前端邊緣節(jié)點(diǎn)的算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度。

第二個(gè)方面，我們要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的按需匯聚。

要讓數(shù)據(jù)像水源、受控地流動(dòng)到需要的地方。大家知道，水對(duì)人類(lèi)的生存至關(guān)重要，如果處理不好，也可以是洪水猛獸。數(shù)據(jù)也一樣，邊緣節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生大量的原始數(shù)據(jù)，AI的處理過(guò)程產(chǎn)生大量的智能數(shù)據(jù)，只有把這些數(shù)據(jù)按照應(yīng)用的需求，受控地流動(dòng)到需要的地方，才能避免傳輸和存儲(chǔ)中資源的濫用，同時(shí)有利于高效、充分地發(fā)掘數(shù)據(jù)的價(jià)值。

為此我們?cè)谶吘売蚝驮浦行姆謩e研發(fā)了物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源平臺(tái)和大數(shù)據(jù)資源平臺(tái)。在邊緣域，很重要的是要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的按需匯聚。那么問(wèn)題來(lái)了，如果我們不能定義“需”，就不能按需匯聚。那么需從哪來(lái)？需從用來(lái)。就是說(shuō)我們會(huì)站在用的視角來(lái)，比如說(shuō)是一些時(shí)間范圍、是一些地域范圍，是一些技術(shù)屬性，更重要的可能是一些業(yè)務(wù)屬性。

物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)模型，和我們的行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型之間，需要進(jìn)行關(guān)聯(lián)，否則兩者是相對(duì)獨(dú)立的。

以人為例，比如說(shuō)有抓拍機(jī)抓到人的圖片，通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)我們可以知道他的身份證號(hào)是多少，他今年多少歲，但僅有這些數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)用是不夠的，我們更關(guān)注他的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。比如對(duì)于公安來(lái)講，關(guān)注的可能是他是不是吸毒人員；對(duì)于交通來(lái)講，關(guān)注的可能是他是不是一個(gè)失格駕駛員；對(duì)于金融來(lái)講，關(guān)注的可能是他是不是VIP客戶；對(duì)于法院來(lái)講，關(guān)注的可能是這個(gè)人是不是一個(gè)失信被執(zhí)行人；等等。這樣的一些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，實(shí)際上需要在邊緣域里面，把它跟物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái)。

在邊緣域里的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源平臺(tái)，就是要解決這個(gè)問(wèn)題。我們經(jīng)常講要有個(gè)地方養(yǎng)數(shù)據(jù)，才能用好數(shù)據(jù)。同樣在云中心，我們建立了大數(shù)據(jù)資源池，未來(lái)在云中心實(shí)際上主要有三類(lèi)數(shù)據(jù)需要來(lái)匯聚和處理，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)行業(yè)和整體更好的智能化。其中有一類(lèi)數(shù)據(jù)來(lái)自于邊緣域的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)；第二類(lèi)來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)；第三類(lèi)特別重要，就是各個(gè)行業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的內(nèi)部數(shù)據(jù)，只有實(shí)現(xiàn)了這三類(lèi)數(shù)據(jù)的匯聚，在這個(gè)基礎(chǔ)上，我們通過(guò)大數(shù)據(jù)的資源平臺(tái)，來(lái)解決數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)服務(wù)的問(wèn)題。

第三件事我們要做的是應(yīng)用的場(chǎng)景化。

讓?xiě)?yīng)用像陽(yáng)光，照亮業(yè)務(wù)場(chǎng)景的每個(gè)角落。如果說(shuō)AI和數(shù)據(jù)是原料，那么應(yīng)用就是產(chǎn)品。結(jié)合不同的應(yīng)用場(chǎng)景，相同的原料可以做出不同的產(chǎn)品。在邊緣節(jié)點(diǎn)、邊緣域和云中心，我們都把場(chǎng)景化作為關(guān)鍵詞，來(lái)分析有哪些應(yīng)用可以提供給客戶。

比如在邊緣節(jié)點(diǎn)，我們要建立單一場(chǎng)景的智能應(yīng)用，說(shuō)簡(jiǎn)單點(diǎn)是在什么場(chǎng)所，干什么事。在邊緣域，我們要建立的是跨時(shí)間和地點(diǎn)的一種跨時(shí)空?qǐng)鼍暗闹悄芑瘶I(yè)務(wù)應(yīng)用，要分析的是在什么行業(yè)里，要干什么業(yè)務(wù)。

到了云中心，我們面向的是更大規(guī)模的綜合管控、預(yù)警預(yù)測(cè)類(lèi)場(chǎng)景。我們要分析的是什么行業(yè)或者跨哪些行業(yè)，需要判斷宏觀的“態(tài)”和“勢(shì)”，即狀態(tài)和趨勢(shì)，通過(guò)這樣的方法找到該做的應(yīng)用。

在這樣的前提下，我們?cè)谶吘売蚝驮浦行姆謩e提供了智能應(yīng)用平臺(tái)和綜合應(yīng)用平臺(tái)，我們通過(guò)平臺(tái)把底層的數(shù)據(jù)資源連接好，可以為上層的應(yīng)用提供更好地彼此兼容、彼此協(xié)同的機(jī)會(huì)。因此，我們?cè)谶吘売?，通過(guò)底層的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源池，然后再基于我們的智能應(yīng)用平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)很多過(guò)去沒(méi)有的應(yīng)用效果。例如可以實(shí)現(xiàn)多數(shù)同用，也就是可以把邊緣節(jié)點(diǎn)的很多數(shù)據(jù)，匯聚到資源池以后，為同一個(gè)應(yīng)用所用。

例如在杭州某塊區(qū)域需要重點(diǎn)安保，這樣的一個(gè)應(yīng)用馬上建立，我們可以把很多以前已經(jīng)構(gòu)建好的，和現(xiàn)在即將構(gòu)建的邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)納入資源池，很快地在同一個(gè)應(yīng)用中來(lái)使用。另外反過(guò)來(lái)的一個(gè)效果是可以做同數(shù)多用，比如說(shuō)在一個(gè)社區(qū)，一個(gè)攝像機(jī)采集了一些視頻，數(shù)據(jù)進(jìn)入資源池以后，可以被不同行業(yè)的用戶用于不同的應(yīng)用。

例如對(duì)于公安，可以用于對(duì)重點(diǎn)人員的管控；對(duì)于社區(qū)，可以做獨(dú)居老人關(guān)懷；對(duì)于城管，可以做餐飲小店的出店經(jīng)營(yíng)監(jiān)管；對(duì)于環(huán)衛(wèi)，可以做清運(yùn)車(chē)輛的監(jiān)管等。這樣我們可以看到，數(shù)據(jù)和應(yīng)用實(shí)際是相對(duì)獨(dú)立開(kāi)來(lái)。這樣做到了數(shù)據(jù)的積累過(guò)程和應(yīng)用需求的深化。作為兩個(gè)過(guò)程，可以同步進(jìn)行。養(yǎng)數(shù)據(jù)的人和用數(shù)據(jù)的人，即有所關(guān)聯(lián)，又可以相對(duì)獨(dú)立地工作。同樣，我們?cè)谠浦行奶峁┑木C合應(yīng)用平臺(tái)，也可以在大數(shù)據(jù)資源池的基礎(chǔ)上支撐用戶來(lái)開(kāi)發(fā)滿足需要的，既相互聯(lián)系，又相對(duì)獨(dú)立的項(xiàng)目應(yīng)用。

剛才講到了更多的是我們?cè)贏I Cloud架構(gòu)下，我們?cè)谶吘売蚝驮浦行慕⑵脚_(tái)以后，可以獲得更多的應(yīng)用。但實(shí)際上，在邊緣節(jié)點(diǎn)的應(yīng)用，仍然是我們發(fā)力的重點(diǎn)。邊緣節(jié)點(diǎn)的應(yīng)用也是邊緣域和云中心實(shí)現(xiàn)更好應(yīng)用效果的前提和基礎(chǔ)。

邊緣節(jié)點(diǎn)的工作重點(diǎn)：

首先還是智能化。我們要把更多更強(qiáng)更好的AI能力注入到邊緣節(jié)點(diǎn)。

其次，我們要實(shí)現(xiàn)多樣化。就是把基礎(chǔ)產(chǎn)品能力，結(jié)合更多的用戶使用場(chǎng)景，來(lái)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的多樣化。

第三是多維化。要把視頻的采集能力，和RFID、WIFI、溫濕度、時(shí)間空間的等多種傳感手段集成在一個(gè)設(shè)備里，為用戶提供一體化的多維感知能力。

其次要做到的是綜合化，我們現(xiàn)在已經(jīng)有了很好的實(shí)踐，把一些傳感器，一定的數(shù)據(jù)和應(yīng)用能力直接放到邊緣節(jié)點(diǎn)，在綜合化的設(shè)備里面直接給用戶提供最高效、最快捷的應(yīng)用能力。比如現(xiàn)在的人臉門(mén)禁，一方面通過(guò)人臉識(shí)別達(dá)到很好的用戶感受，另一方面和門(mén)禁進(jìn)行整合，直接在前端提供高效的服務(wù)。所有的這些能力最后還有非常重要的一點(diǎn)就是要實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)的可管理。所有的邊緣節(jié)點(diǎn)都需要做自檢能力，并且把自檢狀態(tài)的輸出與運(yùn)維服務(wù)平臺(tái)作集成。

在應(yīng)用方面還要隆重提到的就是我們公有云應(yīng)用平臺(tái)，也就是螢石云。

螢石作為?？低暡季衷诨ヂ?lián)網(wǎng)上的視頻云平臺(tái)，經(jīng)過(guò)幾年努力，已經(jīng)連接了數(shù)千萬(wàn)終端設(shè)備，全球有千萬(wàn)級(jí)活躍用戶，每天過(guò)億次報(bào)警推送，每天過(guò)千萬(wàn)視頻預(yù)覽的請(qǐng)求。螢石一直將開(kāi)放作為自己的重要戰(zhàn)略，經(jīng)過(guò)努力，已與全球很多合作伙伴建立了良好的生態(tài)。目前在螢石平臺(tái)上入駐，已經(jīng)有2萬(wàn)多家開(kāi)發(fā)用戶，擁有4000多個(gè)活躍應(yīng)用。

AI能力的注入為螢石給更多行業(yè)提供更好的支撐，奠定了非常好的基礎(chǔ)，同時(shí)，因?yàn)槲炇沁\(yùn)行在互聯(lián)網(wǎng)上的，所以一直把安全手段作為非常重要的工作，提供了一系列的安全防護(hù)手段，并且已經(jīng)通過(guò)ISO27001和等保三級(jí)的安全認(rèn)證。

第四個(gè)方面，我們要實(shí)現(xiàn)運(yùn)維的一體化。我們要讓運(yùn)維像空氣，不刷存在感卻無(wú)處不在。因?yàn)槲覀兩钌钪?，在物?lián)網(wǎng)行業(yè)里，只有管好，才能用好。

為此，我們研發(fā)了統(tǒng)一的運(yùn)維服務(wù)平臺(tái)，把邊緣節(jié)點(diǎn)、邊緣域和云中心所有的設(shè)備、軟件、應(yīng)用系統(tǒng)，全部都管理起來(lái)，我們要為直接用戶，為運(yùn)維服務(wù)團(tuán)隊(duì)的各個(gè)角色，為設(shè)備廠商，提供一攬子的運(yùn)維服務(wù)功能。

在運(yùn)維平臺(tái)里，我們尤其考慮到兩個(gè)方面的可擴(kuò)展，一是運(yùn)維對(duì)象可擴(kuò)展，我們提供了運(yùn)維設(shè)備接入的框架，未來(lái)有新的技術(shù)特征的設(shè)備可以被擴(kuò)展進(jìn)來(lái)，作為我們運(yùn)維服務(wù)的對(duì)象；另外一方面是我們提供了加盟商管理的功能，支持更多維修服務(wù)團(tuán)隊(duì)在我們統(tǒng)一的運(yùn)維平臺(tái)上為客戶提供服務(wù)。

從AI Cloud提供的以上能力，可以看到這樣一個(gè)面向設(shè)備擴(kuò)展、數(shù)據(jù)融合、應(yīng)用協(xié)同、持續(xù)運(yùn)維的機(jī)制，這不是?？低曇患移髽I(yè)能獨(dú)立完成的，我們要和眾多的合作伙伴一起，共建可成長(zhǎng)的生態(tài)。讓生態(tài)像大樹(shù)，扎根合作沃土不斷成長(zhǎng)。

海康威視致力于為合作伙伴搭建合作共贏的舞臺(tái)。我們通過(guò)計(jì)算存儲(chǔ)資源池和算法倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施的開(kāi)放，我們通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源池和大數(shù)據(jù)資源池實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的開(kāi)放，我們通過(guò)智能分析服務(wù)和大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)服務(wù)的開(kāi)放，我們通過(guò)智能應(yīng)用平臺(tái)和綜合應(yīng)用平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用接口的開(kāi)放。在這個(gè)舞臺(tái)上，設(shè)備廠商、基礎(chǔ)軟件廠商、算法廠商、數(shù)據(jù)提供商、應(yīng)用開(kāi)發(fā)商都將找到自己的用武之地；安全服務(wù)商、運(yùn)維服務(wù)商和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范團(tuán)隊(duì)，也將找到合作機(jī)會(huì)。

我們將與大家一起，共同打造面向產(chǎn)品和服務(wù)的生態(tài)。為此，我們會(huì)竭盡全力做好搭臺(tái)工作。除了提供能力開(kāi)放平臺(tái)，還將提供開(kāi)放式體驗(yàn)環(huán)境和產(chǎn)品的兼容性驗(yàn)證環(huán)境。

各位行業(yè)同仁，很高興在這里分享?？低旳I Cloud云邊融合的發(fā)展理念：聚邊到域、域?yàn)橹袌?chǎng)、數(shù)據(jù)入云的技術(shù)架構(gòu)；兩池一庫(kù)四平臺(tái)的產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)，以及包括遷移、升級(jí)、集成、數(shù)據(jù)、應(yīng)用和運(yùn)維在內(nèi)的服務(wù)模式，更重要的，是在此基礎(chǔ)上要打造的面向產(chǎn)品和服務(wù)的開(kāi)放生態(tài)。

希望未來(lái)在AI Cloud架構(gòu)下，我們能夠一起合作，為廣大的用戶提供更多更好的服務(wù)。

謝謝各位！

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