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該戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系將聯(lián)合類腦技術(shù)的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、制造和商業(yè)化落地,包括傳感器、處理解決方案、軟件和解決方案,以實(shí)現(xiàn)廣泛的邊緣智能應(yīng)用。
智能安防時(shí)代,新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的融合應(yīng)用已成為當(dāng)下安企的共同發(fā)力點(diǎn)。但技術(shù)與應(yīng)用的融合遠(yuǎn)比想象的復(fù)雜得多。在經(jīng)歷人工智能的惠利之后,安防行業(yè)將迎來(lái)怎樣的轉(zhuǎn)變?安企又該如何迎接產(chǎn)業(yè)的變化呢?
統(tǒng)一調(diào)度IPC、NVR等分散式的智能設(shè)備資源,在數(shù)據(jù)源頭預(yù)處理視頻流,無(wú)疑將大大增強(qiáng)智能業(yè)務(wù)的敏捷性、實(shí)時(shí)性。
隨著深度學(xué)習(xí)算法的突破,安防領(lǐng)域的目標(biāo)識(shí)別、物體檢測(cè)、場(chǎng)景分割、信息提取標(biāo)簽化、數(shù)據(jù)檢索及分析研判等各項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用也在不斷取得新的進(jìn)展,相比于傳統(tǒng)智能帶來(lái)的應(yīng)用效果,AI深度
隨著物聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,萬(wàn)物互聯(lián)的愿景雖然還未實(shí)現(xiàn),但根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求設(shè)計(jì)邊緣智能的技術(shù)和方案已經(jīng)受到了許多關(guān)注的目光,由于越來(lái)越多的應(yīng)用需要更快的反應(yīng)速度,邊緣智能產(chǎn)業(yè)生
邊緣智能依然處于發(fā)展的初級(jí)階段,技術(shù)、業(yè)務(wù)、商業(yè)模式等各方面的挑戰(zhàn)仍然具有不確定性,接下來(lái)需要在標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、安全隱私等方面做好工作,推動(dòng)邊緣智能的規(guī)模化落地?!按笾悄堋痹谠贫耍靶≈悄堋痹谶吘?,仍是長(zhǎng)期趨勢(shì)。
目前,邊緣智能的核心研究問(wèn)題在于如何在資源受限的邊緣端高效部署深度學(xué)習(xí)模型,其中包括邊緣設(shè)備深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)計(jì)算遷移、邊緣服務(wù)器與終端設(shè)備間的協(xié)同調(diào)度等問(wèn)題。安防終端設(shè)備作為人工智能最早落地應(yīng)用的領(lǐng)域,在場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)、標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、安全等方面都有了一定的基礎(chǔ),這些基礎(chǔ)同時(shí)推動(dòng)著邊緣智能產(chǎn)品的規(guī)?;l(fā)展。
下一個(gè)十年,阿里云將依靠戰(zhàn)略加速的“四級(jí)火箭”: 達(dá)摩院加持的云、數(shù)據(jù)智能的云、最佳實(shí)踐的云和被集成的云,從技術(shù)、產(chǎn)品、商業(yè)和生態(tài)層面“重新出發(fā)”。
邊緣計(jì)算已成趨勢(shì),如何實(shí)現(xiàn)真正的高性能、低功耗和低成本前端邊緣計(jì)算能力,還得從一顆嵌入式AI芯片談起!
目前安防存儲(chǔ)也面臨著容量、性能、安全等幾大挑戰(zhàn),如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),將直接決定存儲(chǔ)企業(yè)未來(lái)的發(fā)展走向。
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