海量儲存時代 安防結合ai獲得有益情報
科技領域近年來有這樣乙個趨勢：移動互聯紅利正在消退，而資料紅利才剛剛開始。據**：「資料」+「人工智慧」將成為未來5-10年的科技投資主線，在過去的十年中，全球每年產生的資料量以50%以上的carg增長，2023年全球產生資料8zb(1zb = 1012gb)。
據idc**，2023年全球產生資料量將超過40zb，相當於地球上每個人產生5200gb的資料。基於海量資料深度學習的人工智慧第三次浪潮可能走的更遠。
如何從海量資料中提取有價值的資料並轉化成有意義的情報呢？格靈深瞳創始人趙勇認為單純依靠大資料做安防行業的情報挖掘工作效率非常低，而結合ai將大大提公升海量資料向有意義的情報的轉化率。
趙勇認為實現這一轉化率的提高主要在於三個方面：第一是人臉識別、第二是汽車的識別與跟蹤、第三是機器識別結果與地理資訊的融合。
首先通過高畫質攝像頭採集到路面車輛、行人等資料，通過人臉識別技術識別人物，並保留人物屬性資訊存入公安系統。那麼假設乙個人被綁架後，標準流程是先檢視過去乙個受害人的車輛軌跡，需找跟蹤他的車輛，他們的活動範圍等活動特性，以此快速聚焦嫌疑人的生活或者經常活動的地點，判斷可能把受害人藏到什麼地方。
以前**要去做非常多的人力工作，而通過ai ，將所有的原始資料變成結構化的資訊，把這些資訊放在乙個功能很全的平台裡面去，使用者只要通過乙個網頁，就可以完成這個過程。
在整個資料探勘過程，要做到全面、深度、多模態的挖掘工作。所謂全面是要實現對每個看到的人進行挖掘而不僅僅是嫌疑人，所謂深度是對每乙個被觀察物體的各種資訊進行挖掘，而不簡單是人與物的對比，所謂多模態是要綜合乙個人的各項資訊挖掘他的行為特點，例如消費記錄、車輛的資訊、社保的資料等等。
對於安防行業現狀，趙勇認為，目前公安領域對於ai已經是剛需，而現在的瓶頸在於ai企業本身能否將這一的系統快速落地，如何實現快速建立穩定、可靠小型的資料中心。
安防監控雲時代
在如今計算機在家庭 企業以及學校，普及率不能說達到了百分之百但也差不多了，而在這個計算機飛速發展的年代網路互連也隨之發展起來，當今很流行的乙個詞云計算相信大家都不陌生，而在安防監控這個行業隨著發展，也要跟上社會的腳步引進 雲 的概念，而是整個安防監控行業的發展趨勢 安防監控系統的使用者需求已經完全深...
安防監控進入雲時代
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「安防 雲儲存」是安防儲存的必然趨勢
智慧型製造要求工業化和資訊化必須深度融合，資料是重要的戰略資源與核心創新要素，是未來經濟社會發展的新引擎，也是資訊化發展的支撐，不但可以推動在企業層面形成資源 能力的共享與網路效應，還可以為企業創造實際效益，驅動製造業轉型公升級，實現中國由製造業大國向製造業強國轉型。智慧型製造引領製造業轉型已勢在必...