早在1980年就有人预言“大数据”将引领第三次科技浪潮,而大数据真正火暴起来是在最近几年,互联网信息技术取得大突破,同时云计算、物联网等概念也开始热炒。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工”能力,通过“加工”实现数据的“增值”。比如空气质量数据的融合,将这些数据整合在一起,能够找出一种相应的策略,减少城市的交通拥堵,同时降低尾气的排放,提升城市的空气质量。
大数据智能安防面临的挑战
驱动大数据发展的重要因素主要来自两个方面:一是消费领域,如网购及社交媒体应用产生的大量数据;另一方面来自城市基础设施建设,安防便是其中之一。建设平安城市的过程伴随大量数据的产生,尤其是以视频监控为主要特征的数字安全监控。
据了解,现在中国已部署的摄像头总数已经达到了两千三百万台,预计到2015年将达到四千万左右。其中有10%-20%是用于交通运输和公共安全领域。遍布城市中如此多的摄像头如同一个个传感器网络节点,如何将这些数据收集并利用起来,让其实现增值,这与传统系统和平台有很大不同,也面临诸多挑战。英特尔公司全球数字安全监控市场总监Todd Matsler 认为主要挑战来自以下几个方面:“首先可以把大数据的整个过程分成获取、存储、处理及分享几个环节。面临的第一个挑战是城市中已经部署了数以千万计的设备,如何将现有设备连接起来,甚至实现跨省市的连接,并对其进行数据获取和分析;第二个挑战是如何在大数据时代的细分市场推出相应的产品,来满足不同客户的需求;第三个挑战则来自行业内或跨领域的竞争厂商,如大数据公司及IT网络服务公司。”
英特尔公司全球数字安全监控市场总监Todd Matsler
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英特尔公司嵌入式及消费电子事业部产品市场经理徐民从技术层面补充了三个方面的挑战:“第一是架构本身的挑战,特别是在安防角度来讲,如何让分布式架构之间在互联情况下快速实现扩容;第二是数据本身的挑战,到2016年90%以上的数据属于非结构化的数据,而我们传统的数据管理都是基于结构化、半结构化的数据,从数据本身角度来讲,会面临挑战;第三、数据增长太快,我们怎么去利用这些数据,尤其是需要进行实时分析,比如警方根据线索需要从当天视频中快速找到嫌疑人,如果太慢,也许还没找到,嫌疑人已经换了地方,如何快速利用这些数据,这也是一个挑战。”
总之,智能安防需要实现数据获取的智能化,解决数据存储的扩容和能耗问题,减少资金占用,最重要的是要为OEM厂商和终端客户带来实际的价值。
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新生态催生新模式
前面已提到大数据的整个过程可以分成获取、存储、处理及分享几个环节,很明显,智能安防需要加强后两个环节的部署,强调数据的有效利用和增值,不同于工业时代的思维,新的生态链需要更多的软硬结合,以更开放的合作模式来实现。
“传统安防厂商和IT厂商合作是未来的发展趋势。安防厂商对业务的熟悉度与IT公司的大数据检索和分析能力是绝佳的互补。” Matsler认为,“英特尔不仅能提供包括凌动、酷睿、夸克等硬件处理器平台也包含软件方面的支持,如hadoop,迈克菲,同时也会加强与第三方软件厂商和生态链内其它厂商的合作。”
在安防领域,英特尔的定位是全面实现端到端的数据价值的挖掘。所谓“端到端”,包括前端视频采集、分析,存储以及后端数据中心处理。Matsler表示,“在2014年,英特尔将重点关注两个方面:一是,加强与现有OEM厂商和生态系统合作伙伴的合作关系,通过第四代酷睿处理器及相关平台产品提升这些合作伙伴的产品性能;另一方面是,与这些合作伙伴共同挖掘大数据的价值,带来更多与他们产品契合的新方案。”
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目前,英特尔已经与博康智能、海康威视、东方网力、研祥、中国安防等企业合作,推出了基于英特尔架构的多种个性化的智能数字监控解决方案。在前段时间的安博会上也有很多厂商推出并展示了基于英特尔平台的创新方案,其中博康的人脸搜索识别、以图找图的方案另人印象深刻,在百万张动态视频图库找到指定人只需0.1S,智能分析大大缩短了搜索时间,效率明显提升。智能分析也将成为近2年安防领域的热门应用。
此外,在刚闭幕的三中全会上,会议公报指出将设立国家安全委员会,完善国家安全体制和国家安全战略,确保国家安全。表明国家对建设和谐城市、安全社会的决心不动摇,大数据智能安防的市场前景不言而喻。
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