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如何高效地响应不同行业的AIOT应用需求?

中台架构提供了一种全新思路

数据中台和业务中台提供了一种全新的思路,通过构建一个统一的能力平台,将存储、算法、算力及数据智能等资源形成一种通用的引擎能力按需输送到应用层,通过强化软件服务能力,根据不同行业的业务需求交付不同的业务软件,以高可扩展的软件平台服务来快速响应不同行业用户的差异化需求。
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  传统安防的核心价值在于安全防范,目的是有效应对各种安全风险,所以应用需求相对比较聚焦,主要集中在看、存、管、控等方面。进入AIoT时代,视频监控成了用户新的信息化基础设施,用户开始在这个新的基础设施上构建各种各样的场景化应用,安全防范仅仅是其中的一部分功能。

      在推进AIoT落地的过程中,不同行业用户的关注点和应用需求有很大差异,导致AI算法、业务应用以及工程化的部署方案都需要做定制化处理,需求的场景化成为当前供需市场对接过程中的显著痛点。如何更好地满足用户端越来越细化的应用需求,如何平衡好有限的研发资源和敏捷的交付速度之间的矛盾,高质量交付,这一系列问题无疑是当前市场环境下企业所必须面对的新挑战。

  中台是供需双方的共同选择

  AIoT的一个典型特征是数据驱动应用,数据是核心,以数据为中心来建设各种应用。数据的消费应用必然是多样性的、场景化的,不仅是不同行业用户的数据应用需求有所不同,甚至同一行业不同角色用户的应用需求也可能是天壤之别。

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        以公共安全行业为例,情指中心关心的是指挥调度、警力、警情、报警联动、处置预案这些业务应用;而治安部门关心的则是智慧安防小区、街面巡逻、检查站、防控圈、黄赌毒打防管控等应用;刑侦部门关注的又是如何通过技术手段提升破案效率;而科信部门关注的则是图像质量、系统稳定性、安全态势和资产管理等运维方面的业务应用。以智慧园区为例,除了视频的数据和信息之外,还需要融合园区停车、消防、能源环境等相关数据,为园区用户构建起覆盖访客、会议、停车、能源环境管理、视联网信息发布等各类业务的整体解决方案。

  场景化的数据应用是厂商和用户需要共同面对的挑战。对于厂商来说,必须要平衡好这样一些矛盾,包括多样化的用户需求和有限的研发资源,敏捷的用户需求响应速度和统一的版本质量控制等。对于用户来说,自身的业务是不断发展和演进的,当下很难想清楚未来的每一个需求细节,能力封闭的业务系统肯定是不符合用户预期的,能力开放也是一项用户的刚需。

  数据中台和业务中台提供了一种全新的思路,通过构建一个统一的能力平台,将存储、算法、算力及数据智能等资源形成一种通用的引擎能力按需输送到应用层,通过强化软件服务能力,根据不同行业的业务需求交付不同的业务软件,以高可扩展的软件平台服务来快速响应不同行业用户的差异化需求。这样,企业就可以灵活高效地针对不同垂直行业的用户交付轻量化的业务软件,快速响应用户需求。同时,用户不仅获得了场景化的SaaS应用,还得到了开放共享的中台能力用以应对未来的需求升级。

  中台的核心价值就在于“以不变应万变”,是供需双方的共同选择。

  中台必将在AIoT时代扮演重要角色

  AIoT时代,中台作为场景化的感知终端和场景化的应用需求的连接中枢,必然要具备强大的开放能力,才能匹配其“以不变应万变”的价值定位。数据中台和业务中台所承担的功能角色因为各有侧重,所以其中台架构的设计以及能力引擎的部署也有一定针对性。

  以宇视的中台架构为例,包括数据中台和业务中台。其中业务中台主要是解决系统管理、数据接入以及业务层面呈现的工作,比如IMOS系统即是一个专网上的业务中台,它主要的功能在于终端设备的管理、媒体流的接入及视频数据的存储等。在能力引擎的设计上,我们的业务中台包含物联网业务引擎以及视频图像业务引擎。物联网引擎是公有云部署,核心是阿里IoT云,视频图像引擎则是专网部署,核心是IMOS操作系统。

  业务中台 完成了视频数据的采集和汇聚之后,将数据传送至数据中台,基于数据中台的强大的智能引擎,实现对数据的深度加工和分析。数据中台包含视觉智能引擎、数据智能引擎以及数据可视化引擎三大能力版块。其中视觉智能引擎由多算法引擎、算法仓库、以及各种AI算法构成;数据智能引擎由数据ETL、数据治理、分析研判模型、数据服务等模块构成;数据可视化引擎,由地图服务、可视化组件、日志报表、3D模型等模块构成。这三大核心能力引擎可以有效的实现对数据的深度加工和分析,以更好地辅助行业用户展开数据的消费和应用。

  另外,在前台宇视还打通了钉钉、支付宝、微信小程序、APP作为移动互联入口。中心可视化部分则由DataV、实景AR、小间距LED等显示设备共同担纲。最后在面向各行各业的业务软件方面,可以通过自主研发以及生态合作伙伴等途径来完成交付。

  整个中台架构具有富前台、强中台、大后台的特点。基于这个技术架构的产品和解决方案已经在多个用户局点部署实施,投入实战应用。中台必将在AIoT时代扮演重要角色。

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  中台是平台的自然进化

  一定程度上,中台的作用和传统的安防管理软件平台有些许类似,容易混淆。表面上看,二者都是为了帮助用户解决应用的问题,但二者在架构和理念上又有所不同。

  传统的各种软件平台主要聚焦于解决某类问题,注重纵向的整合,能力相对封闭,设计建设的思路是烟囱式,即使有些平台构建在云上,数据层和应用层也是耦合在一起,总结起来,其特点就是平台即应用。而中台的核心理念是分层解耦,IaaS、PaaS、DaaS、SaaS全部分离,每一层都聚焦于自身核心能力的提供,上一层按需使用下一层提供的能力,最终通过SaaS来完成服务闭环。

  站在用户业务应用的角度看,中台提供的是能力,而平台提供的是服务。站在厂商的角度看,平台的核心能力下沉而为中台,平台的应用能力上升而为SAAS,当然这其中会有一些技术架构上的调整。

  从技术演进的角度看,可以把中台视为平台的一种自然进化,并非全新物种。

  中台的最大挑战在于生态构建

  无论是数据中台还是业务中台,中台的建设更多是理念性的,建设过程中倒不存在技术或资源的门槛。最简单的来说,把平台的核心能力下沉也可以算是中台。不同中台的区别可能只在于其支撑能力的多寡和应用生态的丰俭。

  对于企业而言,搭建中台架构,可能需要对内部组织和技术架构做一些调整。比如宇视科技就是将原来的平台软件开发团队拆成两个团队,一个团队专门负责中台架构,提供开放的能力支撑;另一个团队则负责面向行业用户交付业务软件,以及合作伙伴生态的构建。

  用户的核心需求始终还是应用,建设中台只是一种技术路径。即使厂商的中台能力完全开放,用户最多只能完成有限程度的自主建模应用,更多的需求还是需要SaaS来完成服务闭环。所以,强大的中台必须搭配丰富的SaaS生态伙伴,才有可能满足用户场景化的、敏捷的业务需求,完成商业闭环。

  所以说,中台最大的挑战在于生态的构建。

  (本文根据宇视科技战略Marketing总裁张晓琳的书面采访整理)

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