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该战略合作伙伴关系将联合类脑技术的设计、开发、制造和商业化落地，包括传感器、处理解决方案、软件和解决方案，以实现广泛的边缘智能应用。
智能安防时代，新技术与产业的融合应用已成为当下安企的共同发力点。但技术与应用的融合远比想象的复杂得多。在经历人工智能的惠利之后，安防行业将迎来怎样的转变？安企又该如何迎接产业的变化呢？
统一调度IPC、NVR等分散式的智能设备资源，在数据源头预处理视频流，无疑将大大增强智能业务的敏捷性、实时性。
随着深度学习算法的突破，安防领域的目标识别、物体检测、场景分割、信息提取标签化、数据检索及分析研判等各项技术应用也在不断取得新的进展，相比于传统智能带来的应用效果，AI深度
随着物联网的迅速发展，万物互联的愿景虽然还未实现，但根据业务场景需求设计边缘智能的技术和方案已经受到了许多关注的目光，由于越来越多的应用需要更快的反应速度，边缘智能产业生
边缘智能依然处于发展的初级阶段，技术、业务、商业模式等各方面的挑战仍然具有不确定性，接下来需要在标准化、产业联盟、场景驱动、产业链协同、安全隐私等方面做好工作，推动边缘智能的规模化落地。“大智能”在云端，“小智能”在边缘，仍是长期趋势。
目前，边缘智能的核心研究问题在于如何在资源受限的边缘端高效部署深度学习模型，其中包括边缘设备深度学习模型优化、深度学习计算迁移、边缘服务器与终端设备间的协同调度等问题。安防终端设备作为人工智能最早落地应用的领域，在场景驱动、标准化、产业链协同、安全等方面都有了一定的基础，这些基础同时推动着边缘智能产品的规模化发展。
下一个十年，阿里云将依靠战略加速的“四级火箭”： 达摩院加持的云、数据智能的云、最佳实践的云和被集成的云，从技术、产品、商业和生态层面“重新出发”。
边缘计算已成趋势，如何实现真正的高性能、低功耗和低成本前端边缘计算能力，还得从一颗嵌入式AI芯片谈起!
目前安防存储也面临着容量、性能、安全等几大挑战，如何应对这些挑战，将直接决定存储企业未来的发展走向。
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