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該戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系將聯(lián)合類腦技術(shù)的設(shè)計、開發(fā)、制造和商業(yè)化落地，包括傳感器、處理解決方案、軟件和解決方案，以實現(xiàn)廣泛的邊緣智能應(yīng)用。
智能安防時代，新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的融合應(yīng)用已成為當下安企的共同發(fā)力點。但技術(shù)與應(yīng)用的融合遠比想象的復(fù)雜得多。在經(jīng)歷人工智能的惠利之后，安防行業(yè)將迎來怎樣的轉(zhuǎn)變？安企又該如何迎接產(chǎn)業(yè)的變化呢？
統(tǒng)一調(diào)度IPC、NVR等分散式的智能設(shè)備資源，在數(shù)據(jù)源頭預(yù)處理視頻流，無疑將大大增強智能業(yè)務(wù)的敏捷性、實時性。
隨著深度學(xué)習(xí)算法的突破，安防領(lǐng)域的目標識別、物體檢測、場景分割、信息提取標簽化、數(shù)據(jù)檢索及分析研判等各項技術(shù)應(yīng)用也在不斷取得新的進展，相比于傳統(tǒng)智能帶來的應(yīng)用效果，AI深度
隨著物聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，萬物互聯(lián)的愿景雖然還未實現(xiàn)，但根據(jù)業(yè)務(wù)場景需求設(shè)計邊緣智能的技術(shù)和方案已經(jīng)受到了許多關(guān)注的目光，由于越來越多的應(yīng)用需要更快的反應(yīng)速度，邊緣智能產(chǎn)業(yè)生
邊緣智能依然處于發(fā)展的初級階段，技術(shù)、業(yè)務(wù)、商業(yè)模式等各方面的挑戰(zhàn)仍然具有不確定性，接下來需要在標準化、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、場景驅(qū)動、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、安全隱私等方面做好工作，推動邊緣智能的規(guī)模化落地。“大智能”在云端，“小智能”在邊緣，仍是長期趨勢。
目前，邊緣智能的核心研究問題在于如何在資源受限的邊緣端高效部署深度學(xué)習(xí)模型，其中包括邊緣設(shè)備深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)計算遷移、邊緣服務(wù)器與終端設(shè)備間的協(xié)同調(diào)度等問題。安防終端設(shè)備作為人工智能最早落地應(yīng)用的領(lǐng)域，在場景驅(qū)動、標準化、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、安全等方面都有了一定的基礎(chǔ)，這些基礎(chǔ)同時推動著邊緣智能產(chǎn)品的規(guī)?；l(fā)展。
下一個十年，阿里云將依靠戰(zhàn)略加速的“四級火箭”： 達摩院加持的云、數(shù)據(jù)智能的云、最佳實踐的云和被集成的云，從技術(shù)、產(chǎn)品、商業(yè)和生態(tài)層面“重新出發(fā)”。
邊緣計算已成趨勢，如何實現(xiàn)真正的高性能、低功耗和低成本前端邊緣計算能力，還得從一顆嵌入式AI芯片談起!
目前安防存儲也面臨著容量、性能、安全等幾大挑戰(zhàn)，如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，將直接決定存儲企業(yè)未來的發(fā)展走向。
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