邊緣計(jì)算是指計(jì)算靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣，以安防攝像頭為例，前端攝像頭具備計(jì)算和儲(chǔ)存的功能，而云端只做基于大數(shù)據(jù)的宏觀預(yù)測(cè)，這樣的好處是實(shí)時(shí)響應(yīng)，并減少了網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力。根據(jù)IDC的預(yù)測(cè)，到2020年，物聯(lián)網(wǎng)會(huì)有500億感知設(shè)備，50%的計(jì)算會(huì)在邊緣設(shè)備上，云邊結(jié)合是未來(lái)普遍的模式。 在今年安博會(huì)期間，包括海康威視、大華股份、科達(dá)、英特爾等都有提到邊緣計(jì)算的應(yīng)用并推出了相關(guān)產(chǎn)品和方案展示，在講述邊緣計(jì)算應(yīng)用趨勢(shì)的過(guò)程中，大家都有引用一組IDC的調(diào)研數(shù)據(jù)：到2020年全球會(huì)有超過(guò)500億的智能設(shè)備，超過(guò)2121個(gè)傳感器。到2018年將會(huì)有50%的物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)面臨帶寬的問(wèn)題， 40%的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)需要在邊緣進(jìn)行存儲(chǔ)處理和分析。

　　處于物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代中，隨著時(shí)間的推移，這類(lèi)數(shù)據(jù)還將持續(xù)增長(zhǎng)，未來(lái)會(huì)有越來(lái)越多的設(shè)備和傳感器誕生。如此眾多的設(shè)備和傳感器將會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如果把這些數(shù)據(jù)傳到后端，需要足夠的網(wǎng)絡(luò)帶寬的支撐，雖然在通訊技術(shù)方面，我們正在從4G走向5G，但是網(wǎng)絡(luò)帶寬的增長(zhǎng)速度會(huì)越來(lái)越趕不上數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的速度。

　　當(dāng)下深度學(xué)習(xí)的很多處理運(yùn)算都發(fā)生在后端數(shù)據(jù)中心或云端進(jìn)行，因?yàn)橹挥性谶@樣的環(huán)境里才能提供計(jì)算和存儲(chǔ)的支撐。但隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬、計(jì)算延遲以及數(shù)據(jù)安全等方面的考慮，越來(lái)越多的廠商開(kāi)始意識(shí)到未來(lái)人工智能系統(tǒng)一定是一個(gè)端到端的系統(tǒng)，會(huì)有足夠多的人工智能的應(yīng)用被推送到前端，在前端去處理。

　　將AI 賦能邊緣是趨勢(shì)

　　在過(guò)去幾年里，前端攝像頭進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶蠖朔⻊?wù)器或NVR或云端作存儲(chǔ)以及智能分析，這是行業(yè)的慣性做法，但當(dāng)前，隨著數(shù)據(jù)量的迅猛遞增，以及網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬所帶來(lái)的壓力和成本問(wèn)題，讓大家開(kāi)始尋找新的解決方案，邊緣計(jì)算和邊緣存儲(chǔ)的應(yīng)用由此誕生。

　　隨著安防人工智能應(yīng)用的逐漸深入，將AI 賦能到前端也正成為安防這個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，當(dāng)然，邊緣計(jì)算是一方面，監(jiān)控領(lǐng)域邊緣存儲(chǔ)也是一個(gè)極其重要的環(huán)節(jié)。

　　在本屆安博會(huì)上，我們可以看到包括西部數(shù)據(jù)、美光在內(nèi)的存儲(chǔ)廠商圍繞著邊緣存儲(chǔ)也有做一些主題演講和產(chǎn)品展示。

　　西部數(shù)據(jù)集團(tuán)嵌入集成方案產(chǎn)品市場(chǎng)總監(jiān)張丹即認(rèn)為：“未來(lái)數(shù)據(jù)肯定會(huì)分流處理，這是不可避免的趨勢(shì)。在生成的海量數(shù)據(jù)中，有的數(shù)據(jù)是必須被存儲(chǔ)的，被存儲(chǔ)到整個(gè)數(shù)據(jù)鏈的不同節(jié)點(diǎn)。有的數(shù)據(jù)需要被實(shí)時(shí)計(jì)算，還有的需要分時(shí)計(jì)算、分步計(jì)算。所以在每一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域、每一個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，什么樣的數(shù)據(jù)被需求，什么樣的存儲(chǔ)被應(yīng)用，作為存儲(chǔ)產(chǎn)品和方案提供商，這是需要做深入研究探索的問(wèn)題，也需要和客戶(hù)做持續(xù)的應(yīng)用層面的溝通和探討�！�

　　美光科技嵌入式產(chǎn)品事業(yè)部副總裁 Jeff Bader在安博會(huì)期間的邊緣存儲(chǔ)解決方案發(fā)布會(huì)上對(duì)外表示：“邊緣存儲(chǔ)方案可通過(guò)提高視頻質(zhì)量和增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)可靠性，為客戶(hù)解決帶寬壓力系統(tǒng)部署的成本問(wèn)題將關(guān)鍵的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在前端做智能分析運(yùn)算，為后端節(jié)省存儲(chǔ)和運(yùn)算空間，去做更細(xì)致更高效的深度智能視頻分析。”

　　邊緣存儲(chǔ)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

　　存儲(chǔ)環(huán)節(jié)對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)的智能化程度有著直接的影響力，尤其在當(dāng)前深度學(xué)習(xí)環(huán)境下對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析要求的提高，更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)高清傳輸、安全存儲(chǔ)的重要性。那么，邊緣存儲(chǔ)的在智能監(jiān)控中有哪些應(yīng)用優(yōu)勢(shì)呢?

　　據(jù)廠家介紹，目前市場(chǎng)上大部分應(yīng)用在電子終端的 Micro SD 卡的設(shè)計(jì)主要針對(duì)消費(fèi)類(lèi)應(yīng)用，如數(shù)碼相機(jī)和行車(chē)記錄儀，并不適合常年在相對(duì)更加惡劣的環(huán)境下進(jìn)行全天候的連續(xù)錄制。

　　安博會(huì)上西部數(shù)據(jù)、美光等針對(duì)視頻監(jiān)控邊緣存儲(chǔ)展示了其相關(guān)的工業(yè)級(jí)micro SD存儲(chǔ)卡產(chǎn)品，其容量從32GB~64GB不等。在性能表現(xiàn)上，也擁有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，主要表現(xiàn)在下面幾個(gè)方面：小體積，大容量，滿(mǎn)足靈活安裝部署需求，保障設(shè)備7*24小時(shí)不間斷運(yùn)行;更高的環(huán)境適應(yīng)能力，可在更寬泛的溫度和環(huán)境條件下，提供三年以上的高品質(zhì)全天候連續(xù)視頻錄制;存儲(chǔ)卡具備自我檢測(cè)技術(shù)，能提供卡片的使用情況和預(yù)計(jì)剩余使用壽命信息;為連續(xù)視頻錄制設(shè)計(jì)了專(zhuān)用固件，可大程度降低丟幀和視頻丟失幾率。

　　如何解決邊緣存儲(chǔ)受限的問(wèn)題?

　　邊緣存儲(chǔ)并不意味著將所有產(chǎn)出數(shù)據(jù)全部輸送至前端存儲(chǔ)，這樣的做法無(wú)疑又會(huì)重蹈后端服務(wù)器或云端集中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算的困境，那么針對(duì)前端計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力有限的情況，該如何處理呢?

　　針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，英特爾物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)官?gòu)堄钐岬骄W(wǎng)絡(luò)壓縮的做法，這里面涉及到三個(gè)技術(shù)手段：壓縮網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)更低比特，在不影響終準(zhǔn)確度的情況下，可以把數(shù)值移動(dòng)，降低了對(duì)內(nèi)存和帶寬的壓力，提高運(yùn)行的速度;“剪枝”，剔除特征不明顯、無(wú)效的數(shù)據(jù);量化，把統(tǒng)一類(lèi)的數(shù)據(jù)相近，降低對(duì)存儲(chǔ)的要求。

　　另外，業(yè)內(nèi)針對(duì)邊緣計(jì)算和邊緣存儲(chǔ)，還有一種邊緣預(yù)處理的做法，即構(gòu)建一種基于邊緣計(jì)算的視頻圖像預(yù)處理技術(shù)，通過(guò)對(duì)視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，去除圖像冗余信息，使得部分或全部視頻分析遷移到邊緣處，由此降低對(duì)云中心的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)帶寬需求。除此之外，為了減少上傳的視頻數(shù)據(jù)，基于邊緣預(yù)處理功能，還可構(gòu)建基于行為感知的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)彈性存儲(chǔ)機(jī)制，根據(jù)行為特征決策功能，實(shí)時(shí)調(diào)整視頻數(shù)據(jù)，既減少無(wú)效視頻的存儲(chǔ)，降低存儲(chǔ)空間，又大化存儲(chǔ)“事中”證據(jù)類(lèi)視頻數(shù)據(jù)，增強(qiáng)證據(jù)信息的可信性，提高視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間利用率。