人工智能（CE，缩写AI）始于20世纪50年代中期，并在随后的几十年中经历了坎坷发展。 随着20世纪80年代末人工神经网络研究的兴起，人工智能进入了一个新阶段。 特别是近年来，深度学习在人工神经网络优化方面取得突破，使机器辅助成为可能，拓展了人工智能的应用领域。
在安防领域，随着平安城市建设的不断推进，监控点越来越多，从最初的数千条道路，到数万条道路，甚至到现在数十万条道路的规模，视频而检查点会产生海量的数据。 同时，随着高清视频、智能分析、云计算和大数据等相关技术的发展，安全正从传统的被动防御向主动判断预警发展。 朝着生产效率提升、生活智能化的方向发展，为更多行业和人群提供视觉、智能化解决方案。 随着安防领域的发展，人工智能的重要作用逐渐显现。 目前，面对海量的视频数据，用户已经不能简单地使用人群策略进行搜索和分析。 需要人工智能作为专家或助手来实时分析视频内容、检测异常信息、进行风险预测。
1. 人工智能技术
海康威视于2006年开始研发智能技术，经过10年的积累，其智能技术已应用于产品线的各个环节，而作为智能技术发展的目标——“人工智能”，更是我们坚定不移的坚定追求。 立足现在，展望未来，我们目前的人工智能研发主要集中在视频结构化技术和大数据技术两个方面。
1.视频结构化技术
视频结构化技术是机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等前沿人工智能技术的融合，是视频内容理解的基石。
视频结构化在技术领域可以分为三个步骤：目标检测、目标跟踪和目标属性提取。
目标检测过程是从视频中提取前景目标，然后识别前景目标是有效目标（如：人、车辆、人脸等）还是无效目标（如：树叶、阴影、光等）。 在目标检测过程中，主要应用到运动目标检测、人脸检测、车辆检测等技术。 海康威视研究院2016年荣获VOC目标检测第一名，这是海康威视10年研发积累的最好体现。
目标跟踪过程是实现对场景中特定目标的连续跟踪，并从整个跟踪过程中获得高质量的图像作为目标的快照。 在目标跟踪过程中，主要应用于多目标跟踪、目标融合和目标评分技术。 海康威视研究院在2015年MOT算法评测中荣获“计算机视觉多目标跟踪算法”第一名。
目标属性提取过程是对检测到的目标图片中的目标属性进行识别，确定该目标具有哪些视觉特征属性楼宇自控系统海康，如人体目标的性别、年龄、服饰，车辆目标的车型、颜色等。 目标属性提取过程主要基于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。
同时，为了解决视频结构的高性能分析计算问题，我们于2015年设计开发了嵌入式GPU集群服务器，充分利用多个GPU的并行处理能力，提高整体效率视频结构处理。
2.大数据技术
大数据技术为人工智能提供了强大的分布式计算能力和知识库管理能力，是人工智能分析、预测和自我完善的重要支撑。 它由海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘三部分组成。
海量数据管理用于收集和存储人工智能应用涉及的全方位数据资源，并基于时间轴积累数据，从而在时间维度上反映现实事物的规律。 同时，人工智能应用长期积累的庞大知识库也需要依赖这个系统进行管理和访问。 目前，海康威视研究院研发的海康威视大数据平台已能够支持千亿条车辆交通记录的存储管理和应用。
大规模分布式计算使人工智能拥有强大的计算能力，同时分析海量数据，进行特征匹配和模型仿真，为众多用户提供个性化服务。
数据挖掘是人工智能真正价值的核心。 利用机器学习算法自动进行各种分析计算，探索数据资源中的规律和异常点，协助用户更快更准确地找到有效资源，进行风险预测和评估。 。
2. 人工智能应用
当前人工智能技术的快速发展正在积极推动安防领域朝着更加智能化、人性化的方向发展，主要体现在以下几个方面：
1.在公安行业的应用
公安行业用户的迫切需求是在海量视频信息中寻找犯罪嫌疑人的线索。 人工智能在视频内容的特征提取和内容理解方面具有天然优势。 前端摄像头内置人工智能芯片，可以实时分析视频内容，检测移动物体，识别人和车辆属性信息，并通过网络传输到后端人工智能中央数据库用于存储。 汇总海量城市级信息，然后利用强大的计算能力和智能分析能力，人工智能可以实时分析犯罪嫌疑人的信息，给出最有可能的线索和建议，从最初几天锁定犯罪嫌疑人的轨迹，缩短至几分钟，为案件侦破节省了宝贵的时间。 其强大的交互能力还可以用自然语言与警方进行交流，真正成为办案人员的专家助手。
以车辆的特点为例，通过利用车辆驾驶座前的小电风扇对车辆进行追踪，可以在大量视频资源中锁定涉案嫌疑车辆的行踪。
2.交通运输行业的应用
在交通领域，随着交通卡口的大规模联网，海量车辆交通记录的采集在城市交通管理中发挥着重要作用。 利用人工智能技术，可以实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间。 时间，提高城市道路的通行效率。 城市级人工智能大脑可以实时掌握城市道路上通行车辆的轨迹信息、停车场的车辆信息、小区的停车信息。 它可以提前半小时预测交通流量和停车位数量的变化，并合理分配资源。 引导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提高整个城市的运行效率，为居民顺利出行提供保障。
3.在智能建筑中的应用
在智能建筑领域，人工智能是建筑的大脑，全面控制建筑的安全和能耗，实现对进出建筑的人、车辆、物体的实时跟踪定位，区分办公室工作人员和外来人员，并监控建筑物的能源消耗。 使建筑物的运行效率达到最优，延长建筑物的使用寿命。 智能楼宇的人工智能核心汇总了整个楼宇的监控信息和刷卡记录。 室内摄像头可以清晰捕捉人员信息，在门禁卡刷卡时实时比对通行卡信息和读卡器人脸信息，检测欺诈刷卡行为。 还可以区分大楼内工作人员的移动轨迹和停留时间，发现非法来访，确保核心区域的安全。
4.工厂园区应用
工业机器人由来已久，但大多是固定在生产线上的操作机器人。 移动巡线机器人在全封闭无人工厂中将具有广阔的应用前景。 在工厂园区，监控摄像头主要部署在出入口和周边，不能触及室内的死角，而这些地方恰恰是安全隐患的死角。 采用移动巡检机器人定期巡检、读取仪表数值，分析潜在风险，保证全封闭无人工厂可靠运行，真正推动“工业4.0”的发展。
5.在民用安全领域的应用
在民用安防领域，每个用户都是高度个性化的，利用人工智能强大的计算能力和服务能力，为每个用户提供差异化的服务，增强个体用户的安全感，确实满足人们日益增长的服务需求。 以家庭安全为例。 当检测到家中无人时，家庭监控摄像头可以自动进入布防模式。 当出现异常情况时，会对入侵者发出声音警告，并远程通知房主。 并且当家人回家时，可以自动撤防，保护用户隐私。 夜间，通过一定时间的自学，掌握家庭成员的作息，在主人休息时开始布防，保证夜间安全，省去手动布防的麻烦，真正实现人性化。
3、存在的问题
人工智能在安防领域的应用有着非常好的前景，但目前国内基础还比较薄弱，应用过程中还存在很多问题需要完善和解决：
1）视频成像质量受环境影响较大，存在光照不足、图像模糊、目标尺寸过小或相互遮挡等问题，不利于人工智能对视频内容的识别。
2）数据资源分散，开放共享程度低，难以进行多维度数据融合分析，使得人工智能缺乏有效的数据支撑。
3）领域专业知识积累不足。 早期的智能分析技术属于单场景目标检测和行为分析，对视频内容的理解能力相对较弱。 同时，他们很少涉及大范围场景的关联行为分析，没有为异常分析和风险分析积累有效的经验和知识。 预测。
4）缺乏有效的自我提升能力。 目前很多智能只是一种反应式智能，根据输入条件进行自动判断，不具备成长能力。 人工智能应该具有基于时间的经验积累和群体之间分享经验的能力，才能不断改进，使智能能力更强、更高效。
总结
人工智能是安防领域的未来。 未来的道路上，还有很多障碍和困难需要克服和克服，但总体趋势是乐观的。 我们坚信，只有自主化、个性化、不断进化的人工智能大脑才能解决安防领域日益增长的需求，成为广大用户的专家和助手，提高整个安防领域的智能化水平，推动安防产业升级。
中国北京，2020年6月22日——当阿里巴巴宣布三年投资2000亿，腾讯宣布五年投资5000亿，各大厂商纷纷投入“新基建”时，不难发现数据中心不约而同地出现了。 这些企业的投资清单。 在经济新旧动能转换的关键时期，越来越多的新技术、新业态、新模式、新消费不断涌现，影响着各行各业和我们生活的数字化转型。 据IDC预测，到2025年，全球数据量将达到175ZB（1ZB即10亿兆字节），是2018年33ZB数据量的5倍以上。因此，作为存储和处理数据的重要IT基础设施，数据中心的作用和价值加速提升，并吸引了巨大的投资热潮。
500)this.width=500' =10 =10/>数据中心的形式和作用一直在快速演变。 随着5G、云计算等技术的出现，超大型/大小型边缘数据中心的同步发展变得重要。 按照趋势，数据中心正在采用云计算、区域计算和边缘计算的混合架构，这不仅对日益数字化、电气化的世界形成有效支撑，也彻底改变了各领域的商业格局。
“新基建”对数据中心在承载能力、建设模式、管理水平、运维质量等方面提出了更高的要求。 因此，从早期设计建造到后期运维的整个生命周期的各个环节都需要进一步优化。 具有更低的成本、更快的部署速度、更高的可用性和节能水平，满足灵活扩展和远程管理的多样化需求。
近日，全球能源管理和自动化领域数字化转型专家施耐德电气举办数据中心行业云峰会，邀请行业专家共同探讨“新基建”时代数据中心的发展趋势和最佳实践。 施耐德电气副总裁、中国数字能效业务负责人张宗明在开幕致辞中向观众介绍了施耐德电气作为能效管理和数字化转型领导者的品牌积累，以及践行“在中国”的承诺。针对中国的创新战略，并表示：“针对数据中心行业，我们可以提供从中低压配电到终端精密配电的完整解决方案，覆盖全产品、全系统应用。结合全球领先的供应链系统，我们可以充分满足当前客户越来越快的项目交付需求，此外，施耐德电气基于对技术架构和发展趋势的研究和洞察，制作了大量的行业白皮书，有助于提高数据的专业水平中心从业者，全面引领行业持续进步。”
数十年的行业积累和在数据中心领域的丰富经验，让施耐德电气拥有更加高瞻远瞩的战略布局。 施耐德电气全球数据中心研究中心技术总监林宓表示：“基于物联网的架构平台可以为超大规模云计算数据中心和本地边缘数据中心提供互联产品、边缘控制软件基于云的数据分析和全生命周期数字化服务，打通传统数据中心楼宇管理系统、机房管理系统、电力监控系统之间的信息，孤岛真正实现数据中心未来的“软件定义”可以随时随地监控数据中心的状态，针对边缘计算站点众多、分布分散、无人值守等特点，也将与生态合作伙伴帮助用户实现边缘计算的远程监管。施耐德电气可以帮助不同类型的用户构建高可用的数字基础，赋能云边协同发展，实现高效和可持续，最大化数据中心的商业价值。”
当前，云计算和5G的快速发展深刻影响着数据中心行业的走势。 全球范围内施耐德楼宇自控系统简介，由于企业云化、服务器云化需求不断增长，规模效应优势明显的超大规模数据中心占比持续增加； 而5G大带宽、低时延的特点使得数据生成和处理变得更加困难。 更靠近场景的边缘节点变得越来越重要，进而推动边缘数据中心的建设。 无论何种类型，供配电系统对于保证稳定持续供电、降低TCO、提高可用性都发挥着重要作用。
对此，施耐德电气能效管理低压业务部数据中心架构师张博文和关键电力业务技术架构经理张子阳分别对两种不同类型的数据中心进行了阐述。 张博文表示：“我国超大规模数据中心的比例不断增加。为了承载不断扩大的规模和数据用量，满足用户对可用性和总TCO的更高要求，基于端到端-电力系统终端产品线覆盖，该项目于2014年启动，从系统架构和产品创新两个维度提出超大型数据中心电力系统一体化优化，保证高可用性，降低TCO。” 对于当前热门的边缘数据中心，张子阳认为：“5G商用进一步推动边缘计算快速发展。标准化部署、提升远程管理能力和物理安全是用户的共同需求。在产业生态的协同下，智能、可提供基于行业应用场景的模块化、集成化解决方案，结合全生命周期智能管理服务，帮助用户简化IT部署，有效控制成本和风险，提高管理和运维效率。”
为了保证数据中心后期长期运行的稳定性，维护和管理的水平往往很高。 上海电信信息网络部副总工程师、安全管理部部长钟志坤坦言：“‘新基建’对于拉动投资、扩大产业规模无疑发挥了积极作用，但我们需要冷静面对”尤其是在数据中心运维方面，专业人员的短缺和技术手段的相对落后将成为巨大的挑战，因此需要新的理念、技术和工具来解决困境。”
对此，施耐德电气智能配电工程应用大学校长杨光辉表示：“数据中心的规模、内部基础设施的数量、电源架构的复杂程度都不再一样。因此，有必要利用软硬件的智能结合，实现整个动力链的全感知、全监控，并借助更专业的运维平台和人员，通过预测性维护来预测风险，更有效地提高效率施耐德电气还坚持融合前沿技术，为数据中心产业提供创新解决方案，优化后期运维管理水平和质量。
在此基础上，施耐德电气数字能效业务数据中心首席架构师崔巍也对数据中心电力监控进行了描述：“借助施耐德电气PME/PSO电力管理软件、PSO A5边缘控制系统等，我们可以利用底层产品，将采集到的数据打通系统，进行专业分析，帮助用户判断故障原因，跟踪系统电量状态，对潜在故障进行预测，达到更专业的效果”。
除了主题讨论之外，“云友”智能配电创新实验室、“边缘计算”移动卡车远程连接、电力监控软件操作等演示环节也充满实用信息，让观众了解了研发实力和实力。创新在线。 对产品有更深入、更全面的了解。
毫无疑问，“新基建”一键开启了数据中心行业的竞争时代。 基于数十年积累的深刻行业洞察和实践经验，我们将持续构建和管理互联、可靠、创新的产品和数字化解决方案。 高效的基础设施为客户的数字未来注入加速！
关于施耐德电气
在施耐德电气，我们相信获得能源和使用数字技术是人们的基本权利。 我们赋能每个人最大限度地利用能源和资源，确保每个人都能随时随地享受生活。 已开启。
我们提供高效且可持续的能源和自动化数字解决方案。 我们将世界领先的能源技术、自动化技术、软件和服务融入整体解决方案，服务于家庭、建筑、数据中心、基础设施和工业市场。
我们致力于创造有意义、包容、赋能的企业价值观，致力于让这个开放、全球化、创新的生态系统释放无限可能。
