边缘计算驱动智慧城市公共安全建设

2020年7月10日，2020世界人工智能大会的分论坛未来城市论坛上，科达科技首席科学家章勇做了《用边缘计算驱动智慧城市公共安全建设》的主题演讲。

核心观点有：

1. 公共安全建设正逐渐从人工转向自动，从分时分区域的防控转到了全天候无死角的监测，从被动的事后分析转到了事前预警并实时响应，要实现这些转变，单一的集中化计算模式已经力不从心，必须依赖于多种计算模式的融合。

2. 边缘计算具有强实时性，依靠大量边缘设备并发处理海量数据，并可以精确感知位置，且保护个人隐私，对公共安全建设起到重要作用。

3. 边缘计算在公共安全领域的重要载体是智能摄像机，科达AI超微光计算机是边缘计算在公共领域的创新应用。

4. 5G技术的普及，会给边缘计算带来更多的应用空间。

以下是他演讲的核心内容：

智慧城市主要是要运用物联网、边缘计算、云计算等新一代的信息技术，实现城市规划和建设的智慧化。这几年发展，公共安全建设正逐渐从人工转向自动，从分时分区域的防控转到了全天候无死角的监测，从被动的事后分析转到了事前预警、实时响应。城市公共安全建设，正在发生这三大明显的转变。

这样的转变，如果还依靠传统的集中式的，把所有信息汇聚到集中节点的处理方式肯定是不够的。我们需要引入新的建设范式就是边缘计算。边缘计算的概念，体现一种从集中式向分布式、从中心化到去中心化、从集中单一式的计算到云边协同的计算，是相对于云端计算的另外一个概念。

边缘计算在公共安全上的主要载体，是智能摄像机。

首先，人对外界信息感知，有80%都是来自视觉，所以视频是公共安全最为重要的数据信息；而不同形态的摄像机是视频数据的主要来源。目前，全球城市摄像头数量以每年20%的增长率不断扩大规模，各种新形态的视频采集设备也越来越多。

另一方面，视频信息的数据量又是海量的，比如，视频数据1个小时的未压缩视频有300GB，即使是压缩视频1个小时的数据量是1GB；在数据处理量急剧增长的背景下，如何获取视频中的有用信息，是智慧城市关键需求，基于边缘计算的智能视频是实现该目标的有效手段。如果我们在边缘侧实现了对视频的智能分析，实时处理，只回传视频中有意义的信息，而不是大量冗余无用的信息，就可大幅度降低网络带宽和中心处理节点的计算需求。

边缘计算是如何赋能智能摄像机的？

首先，能完成高清的图象处理，随着传感器分辨率的越来越高，视频图像的尺寸也越来也大，就需要高复杂度的图像处理算法。

第二，提供高效的视频压缩，用比较先进的边缘计算算法，可以将视频数据轻松压缩100倍甚至200倍。

第三，提供高级智能功能，基于深度学习的人工智能算法，在摄像机边缘侧就可以完成自动检测、识别人、车、物，非常有效地浓缩视频里的冗余信息。

目前，科达公司已经形成了超微光摄像机产品系列。AI超微光摄像机，充分利用了边缘计算技术，利用了现代的人工智能算法，不仅可以有效的保障社会公共安全，而且充分考虑到城市人生活的舒适度，体现出人文关怀，我们认为只有象这样的产品，才是一个智慧城市应该配备的设备。

边缘计算在公共安全建设方面的展望：

第一，边缘计算会得到更强大算力的支撑。AI算力现在有个新的摩尔定律，每18个月算力会翻一番。但实际现在速度已经超过了摩尔定律，速度在不断的提升中。

第二，多IOT的数据融合。根据国际数据公司统计数据，到2025年，全球将有1500亿个终端设备接入网络，其中超过70%的数据将在网络边缘进行处理。

所以，多传感器数据融合是必然的，现在已经非常常见了，比如烟雾光警器，有对烟雾的敏感性，但如果再加视频，双管齐下，在某个设备失灵的情况下，就可以用另外一个设备来继续保证公共安全。

第三，5G+边缘计算。边缘计算本身就是5G一个核心的功能。边缘计算在5G中的应用，将来也会越来越普遍和常见。