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X 雪亮工程
Xueliang Project
信息理解方式带来了机器理解，这让视频的信息利用 云计算：成本低、高扩展和高可靠，适用于计算
率一下子提升了成百上千倍。 早在2016年，宇视科技 非实时、长周期场景;
发布了“SMV安防机器视觉战略”。其中很重要的前 边缘计算：低延时、高可靠和更安全，适用于计
瞻之识，就是充分预见了人工智能（AI）对于安防数据 算实时性、短周期场景;
的变革诉求，提出了视图服务化体系模式。2018年初， 边缘计算与云计算中心协同工作，提供更优质体
宇视进一步提出了“安防IT化3.0”，即智慧化云平台 验服务；
服务体系。此外，得益于视频的内容理解、视频被数 梳理整个边缘计算的发展，应该说，安防监控领
据化和信息化，因而在这样的视图大数据平台上，安 域成了边缘计算最成熟的应用场景，结合边缘计算，
防监控的业务应用体系也得到了爆炸式增长。 现有安防专有视频云的部署模式也基本成型：
安防专有视频云的部署模式 视频云平台的构建
正是上述安防数据的实时特点，必然需要引入了 一云两库N平台的组成模型
边缘计算，作为中心服务云的部分功能卸载，并就近 以宇视独有的IMOS多媒体操作系统为基础，以
集成安防业务相关的特殊功能模块。 接入边缘传感 可视智慧物联为框架，宇视视频云平台发展出面向数
数据进行实时化业务的同时，其与中心云“统一云计 据的智能物联网架构(Data Intelligent Internet of Thing
算服务框架”承建，并继续数据的互通，从而协同分 ），并延伸出1+2+N模型：
析挖掘，形成进一步的业务服务&数据服务。通过这
样的模式，达到中心云计算与边缘计算的优势互补：
▲图表 4 1+2+N架构模型
图表2 边缘计算发展时间轴
云边统一的云计算服务框架
合理利用云计算与超融合的架构，以统一的软件
定义计算、存储、网络的框架，合理利用专有硬件卸
载实时计算需求，兼顾中心云计算和边缘计算的诉
求，以统一界面建设视频云。充分利用云、边、端全路
径的智能异构资源进行多媒体的实时处理，让数据信
息最大化，同时基于算法仓、服务仓灵活部署，有效实
现计算、存储资源的全拉通。
▲图表 3 多级视频云部署结构
126 第九届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2020年6月深圳会展中心)www.its-expo.com
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