據(jù)MarketsandMarkets發(fā)布的市場調(diào)研報(bào)告稱，2019年全球AIOT市場規(guī)模為51億美元，到2024年，這一數(shù)字將增長至162億美元，復(fù)合年增長率為26.0％。其中，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的有效處理需求，是全球AIOT市場增長的主要驅(qū)動(dòng)力。

　　但這些數(shù)據(jù)都是在疫情前得出的結(jié)論，在疫情期間，AIoT市場雖然受到波及，但卻依然表現(xiàn)出活躍的發(fā)展態(tài)勢。Omdia的報(bào)告指出，2020年新冠疫情對近一半的物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目起到了促進(jìn)作用，但也造成30%的項(xiàng)目推遲或停止。顯然疫情對各個(gè)垂直行業(yè)的影響不一，其中能源、公共事業(yè)、物流、供應(yīng)鏈、零售以及酒店等物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目在疫情間加速發(fā)展落地，公共部門、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療行業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目卻得到延遲。

　　回顧近年來物聯(lián)網(wǎng)市場的發(fā)展，在不少的傳統(tǒng)行業(yè)中，由于頂層設(shè)計(jì)缺失、技術(shù)不成熟等原因，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)在采集、存儲(chǔ)、處理以及應(yīng)用等環(huán)節(jié)都是獨(dú)立存在且相互孤立，使得單品智能甚至多品智能、系統(tǒng)智能在應(yīng)用中不斷涌現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)煙囪和碎片化應(yīng)用等問題。在人工智能介入之后，IoT有了連接的大腦，數(shù)據(jù)孤島等系列問題也找到了解決的辦法。

　　2020年3月，中央明確提出要加快5G基建、特高壓/電力物聯(lián)網(wǎng)、高鐵/軌道交通、新能源汽車/充電樁、云計(jì)算/數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)度。與過去傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等有著明顯的不同，新基礎(chǔ)建設(shè)最大的差異就在于更注重“新”，擁有更多富有科技內(nèi)涵、屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)。

　　新的投資無疑帶來的是新一輪發(fā)展機(jī)遇，例如安防行業(yè)的核心是安全，是數(shù)字化建設(shè)的基礎(chǔ)，同時(shí)新基建中涉及的5G商用、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)都與智能安防存在著千絲萬縷的關(guān)系。在這樣的背景下，新基建儼然成為后疫情時(shí)代安防等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新引擎。

　　籠統(tǒng)地講，AIoT市場增長動(dòng)力分為三部分，一是存量市場的提升，主要體現(xiàn)為傳統(tǒng)基礎(chǔ)建設(shè)的升級與補(bǔ)板，二是增量市場的催化，主要體現(xiàn)為新基礎(chǔ)設(shè)施帶來的產(chǎn)業(yè)變化，三是關(guān)鍵環(huán)節(jié)的進(jìn)口替代，實(shí)現(xiàn)自主可控。

　　以智慧城市為例，在城市安防場景中，視頻監(jiān)控與AI、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等技術(shù)結(jié)合的趨勢越來越緊密。在技術(shù)不斷融合的背景下，不少IT/ICT企業(yè)也開始涉入到安防領(lǐng)域，同理安防企業(yè)也借助技術(shù)的融合從安防領(lǐng)域，涉入到城管、教育、水務(wù)、旅游等市場，其本質(zhì)是安防產(chǎn)業(yè)的智能化升級，背后承載的是各行各業(yè)數(shù)字化升級的需求。新基建的主要抓手是數(shù)字化與智能化，即云和智能的融會(huì)貫通，當(dāng)下，AI、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等新技術(shù)也在云智融合的支撐下打破傳統(tǒng)技術(shù)的邊界，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)變革與升級。換句話說，千行百業(yè)都將面對云智融合的大道，在新的賽道上，傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)都將只是AIoT“云邊端管用”其中的一部分。

　　a&s Research認(rèn)為，在AI、5G與IoT等新技術(shù)的融合推動(dòng)下，千行百業(yè)數(shù)字化發(fā)展必然會(huì)有一番新的景象，企業(yè)要想在新的時(shí)代獲得主動(dòng)權(quán)，除了盡快覆蓋存量市場外，更要夯實(shí)自身在平臺、技術(shù)、場景、生態(tài)等多方面的綜合實(shí)力，試圖在增量市場中有所突破。

　　在邊緣側(cè)的應(yīng)用中，基層警務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級中應(yīng)用頗為典型。在社會(huì)治安防控體系中，如居民小區(qū)、娛樂場所、民宿酒店、網(wǎng)約房、內(nèi)保單位等場所，前端設(shè)備每天都會(huì)采集大量的數(shù)據(jù)，如何從海量的社會(huì)信息中過濾出警務(wù)所需信息，是提高基層警務(wù)工作效率的前提。另外，隨著《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》、《數(shù)據(jù)安全管理辦法》等政策的落地，數(shù)據(jù)究竟應(yīng)該放在哪里、數(shù)據(jù)資產(chǎn)如何明確、業(yè)務(wù)域邊界如何劃分等數(shù)據(jù)安全問題，也成為了警務(wù)信息化建設(shè)不得不關(guān)心的問題。

　　在多重需求的推動(dòng)下，邊緣計(jì)算在治安防控領(lǐng)域的應(yīng)用越來越普及。以亞略特為例，其邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)便是一種部署在社會(huì)單位端，與社會(huì)單位業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)直接對接，集成數(shù)據(jù)匯聚服務(wù)、數(shù)據(jù)安全保護(hù)機(jī)制、生物特征比對等邊緣計(jì)算和服務(wù)能力的軟硬一體化網(wǎng)關(guān)設(shè)備。其分布式計(jì)算拓?fù)涞膶傩?，很大程度上解決了基層警務(wù)的數(shù)據(jù)處理難題：

　　首先，亞略特邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)集成了智能化邊緣計(jì)算能力，可增強(qiáng)警務(wù)信息系統(tǒng)的建設(shè)效能。邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)下探到社會(huì)單位端，可就近進(jìn)行特定的智能化分析和信息比對，一方面可以極大的緩解中心端的計(jì)算壓力，另一方面可以更快速的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理，提高警務(wù)信息系統(tǒng)建設(shè)的整體效能。更緩解了基層使用產(chǎn)生的傳輸成本，存儲(chǔ)成本的問題，可以更有效的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)運(yùn)營；

　　其次，亞略特邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)可劃清系統(tǒng)邊界，使數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸屬清晰、責(zé)任明確。邊緣網(wǎng)關(guān)下探到社會(huì)單位端之后，社會(huì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)可直接對接網(wǎng)關(guān)，不需要突破社會(huì)單位內(nèi)部的范圍。網(wǎng)關(guān)作為互聯(lián)網(wǎng)和公安網(wǎng)數(shù)據(jù)匯聚體系的入口，在接收社會(huì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)之后可智能處理部分信息，系統(tǒng)分工、數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸屬更加清晰明確。

　　此外，亞略特邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)還可促進(jìn)數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)，搭配專門的加密芯片進(jìn)行數(shù)據(jù)加密傳輸，可降低數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。將邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)分布在各個(gè)社會(huì)業(yè)務(wù)單位，形成分散匯總機(jī)制，可以降低社會(huì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)在互聯(lián)網(wǎng)上建設(shè)大一統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺的必要性。以網(wǎng)關(guān)為入口的數(shù)據(jù)匯聚體系對數(shù)據(jù)采用加密傳輸，數(shù)據(jù)可以不落地。這兩大屬性在一定程度上可以有效降低數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。

　　憑借“安全加密+邊緣計(jì)算+智能化”等賦能屬性，此邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)除了滿足日常的數(shù)據(jù)安全匯聚服務(wù)外，還可以根據(jù)治安防控體系中各類采購單位的需要，集成多模態(tài)生物識別引擎，幫助客戶在“邊”進(jìn)行更快速、更及時(shí)的數(shù)據(jù)預(yù)處理，是助推基層警務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的有效手段。

　　目前，“邊”與“云”是目前行業(yè)大部分企業(yè)發(fā)力的方向，前者負(fù)責(zé)在邊緣側(cè)小范圍地進(jìn)行數(shù)據(jù)及時(shí)處理和返回，以及AI負(fù)載中的推理過程，保證問題能夠被及時(shí)發(fā)現(xiàn)并作出響應(yīng)；后者負(fù)責(zé)匯聚各個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行分析，完成算法訓(xùn)練和升級，然后將升級后的算法推送到邊緣，不斷提高和優(yōu)化邊緣設(shè)備識別問題的能力。二者之間相互配合的過程，就是云邊協(xié)同。

　　中國信息通信研究院2021年7月發(fā)布的《云計(jì)算白皮書》中指出， 2020年應(yīng)用和計(jì)劃應(yīng)用邊緣計(jì)算的中國企業(yè)占比分別為4.9%和53.8%。