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张新房的博客 - 新型智慧城市

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英特尔:大数据时代的智能安防“挖掘者”  

2013-11-18 09:06:26|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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2013-11-14 14:11:42 来源:CPS中安网 责任编辑: sudiao

【CPS中安网 记者:刁树榜】随着智能技术的进步和智能体系的完善,我们可以清晰的看到,智能设备、系统平台管理、云端的存储体系三大领域的建设都极具规模。一组数据显示,全球的各个行业,有大概36万亿美元,是用于运营成本的。如果我们能够从现有的这些设备上,收集相关的可用数据,并且将我们的运营效率提高5%,其实我们可以得到的经济收益将会达到1.8万亿美元。
 
英特尔作为全球智能技术的领导品牌,致力于大数据的挖掘与分析,帮助合作伙伴提高效能,创造更多的价值。随着现代的智能设备的快速增长,电脑的需求量也在上升,英特尔也将从设备层的角度,不断的加强我们设备的智能性。从安防行业我们可以看到,从前端的视频采集,视频图像处理,再到存储与数据分析处理都涉及到数据的提取,传输与处理。而这些设备,目前也正在为结构化的数据而大感头疼。英特尔选择了一个很好的切入点,通过发挥自身的优势,英特尔与海康威视、博康智能、大华、科达等合作伙伴共同展示了多款基于英特尔架构的数字安全监控创新成果及核心技术,包括视音频转码器、增强型NVR、综合监控管理平台一体机及智能监控管理平台。
 
深圳安博会期间我们有幸采访到了英特尔智能解决方案事业部门与大市场部门市场总监Todd Matsler,英特尔中国区嵌入式及消费电子事业部产品经理徐民,英特尔中国智能系统事业部平台方案架构师王华斌。他们从多角度为我们分析安防行业大数据时代下如何有效提取高质量的视频信息、平衡网络带宽承载、降低系统存储成本以及实现更高效的数据中心智能搜索和分析正在成为业界的重要诉求。

在高清化、智能化、以及大数据的接入及处理方面,英特尔是如何利用自身的优势去应对的?
 
Todd:过去几年我们一直在加强我们的处理器的媒体工作负荷量的处理,通过GPU、解码、编码、转码,不断的提高我们图像的清晰度,这样为我们的终端客户带来更好的体验。比如英特尔之前推出过的酷睿、凌动、夸克,都是产品优良的代表。我们英特尔不断的开发一个比较大的数据平台,就是刚才我和大家所提到的,我们通过这个数据平台,不断的加强数据平台的表现力,同时不断的加强它的性能、管理能力以及安全性。
 
我们不断的推出像Windows、Linux这样的服务,通过这样的一个性能化的平台,为我们更多的软件方,为他们提供更多的,不断的提升和优化他们的服务,以及他们推出软件的可能性。
 
我们的产品当中,还有所谓的处理单元,这个处理单元像我刚才提到的Media SDK、open CL等这些。通过这样的处理单元,可以不断的平衡我们的CPU、GPU在处理上的表现以及它的性能,还有它的工作负荷。
 

市场的需求越来越细分化,以前的一个芯片可以用于大部分的产品,现在很难满足用户的需求。英特尔在在芯片市场细分化方面,有哪些看法和动作?    

Todd:我们英特尔提供的不仅是硬件,也提供软件,是软硬件一体化的服务。比如像零售业、公共企业,交通运输业,以及制造业。我们可以用零售业做一个例子,如果我们的零售业的业主,他能够有合适的数据,就能确保他合适的产品,有一个合适的产品目录,并且能够在合适的时间和地点推出,这样就能保证它的销量。
 
与此同时,借用这些从设备上得到的数据,这个零售业主还可以很好的得知、并且预测,他将他的优惠券,在什么时候发给哪些人,能够最好的达到他的经济消息。像公共产业,也可以将这些数据用来保证他的比较平衡型的运营,以免造成一些所谓的商业歧途这样的问题。
 

从历史的角度里看,英特尔一直提倡的是给我们的软件和硬件的开发商,建立起一个非常开放的生态体系。允许他们运用我们在这个生态体系中给他们带来的一些福祉。通过我们所提供的相关的技术,允许这些开发商运用我们为他们提供的东西,去满足他们的市场需求。在软件领域也是如此,刚才我提到了Media SDK、 异步IPP,实际上这些都是我们英特尔技术的应用。它是涉及到每一个领域,其实整个的纵向市场都是如此的。
 

现在在安防里面,智能化应用才刚刚起步,在大数据时代下,我们英特尔是如何定义智能安防的,如何实现智能安防?
 
Todd:作为英特尔,从我们这个角度来看,我们定义这个智能城市,以及智能的安防。首先第一点就是要对这个事情进行一个实时的分析,对我们所有的设备上得到的数据进行分析。我们要强调设备的所谓的连接性,这些设备是否可以紧密的连接在一起,对这些数据进行交换,同时将这些数据进行集中和相应的处理。这样的集中处理还有数据的交换和整合,他不仅是建立在省市这样的系统之上,他其实是可以扩展到跨省、跨市这样的一个系统。在这个系统当中,对这些数据进行整体的一个分析、分享,从而找出相关的解决方案,这是我们英特尔对整个的城市智能安防方面的定义。
 
另外我们看到现在所采取的这些安防设备,包括这些措施,它主要是针对已经发生的一些案件,我们来对这些数据进行分析。但是实际上我认为在今后,如果谈到智能安防,我们是不是对这些数据采取一些更加主动的形式。就是根据我们已有的数据,进行模型的分析和搭建。通过已有的经验和数据的支持,能够对这些案件进行更好的、更主动的预警,提出相关的预警的信息,这点是非常重要的。
 
王华斌:我们认为智能的安防,是从系统这一级别,怎么让智能系统更具有智能性?我们可以平衡前后的计算能力,能够跟我们的算法、处理的负载智能化的平衡我们的模块,在前端和后端的一个迁移,模块的重新分布。智能化的安防,应该也是一个分布式的计算,和分布式的存储系统这样的特点,从系统来讲,所定义的智能化,就是可以平衡前后端计算能力,存储资源这些功能在里面。
 
徐民:我补充一点,也不是英特尔对智能安防的定义,而是大家对行业发展趋势的看法来讲。我觉得有一点挺好,智能安防系统,它可能会倾向于跟其他的智能系统的互通互联。在下面看到智能楼宇,或者是一些智能化的设备。比如一些大的场合的门,包括刚才提到红绿灯。这是另外一个,可能未必是安防系统,是其他的一些智能的管理系统,让这两个互通互联,这是智能安防在大数据方面的一个趋势,跟其他的智能系统的互动、连通也是一个大的趋势。当然要实现这个,可能还需要花一段时间。

英特尔的技术对平安城市的支持有哪些?
 
Todd:给大家举一个例子,我们摄像头拍摄到的每一天城市交通一些摄像的信息,图像的信息,以及其他的数据进行一个交通流的建模。把这个模型建立起来之后,根据这个模型,根本我们所搜集到的相关的数据进行分析。从而分析我们应当在什么时候来进行合适的交通安全指示灯,以及其他的一些交通安全类型,还有交通模型的搭建,采用什么样的方法来管理交通。
 
同时在和其他的一些监测器监测到的数据,比如空气质量数据相融合,将这些数据整合在一起,能够找出一种相应的策略,减少城市的交通拥堵,同时降低尾气的排放,提升城市的空气质量。对于智能城市和平安城市,我们英特尔提供的技术支持其实是非常多的。特别是在安防领域,还有公共产业领域。
 
从我们英特尔的角度来看,我们正在为OEM生态体系内的厂商,提供更多软硬件的支持来帮助他们寻求更好的一些解决方案,从而使我们平安城市、智慧城市的愿景可以实现。
 
关于Hadoop方面,我们的专家可以详细的介绍一下英特尔Hadoop的优势吗?
 
王华斌:在目前来讲,在安防大数据面临的挑战,刚才我提到有三个。这一块实际上英特尔的方案,我们认为是业界当中更能适应这种挑战的。
 
第一、从架构的角度来讲,由于安防领域它本身的数据增长非常快,这样在安防领域的大数据,由于分布集散和分布式的存储,这个在传统的架构下,很难满足这个需求。或者说各个数据的节点之间,都是割裂开的。在安防领域的大数据,他可以灵活的伸缩,还可以灵活的扩展。这一块待会儿我讲到Hadoop,肯定更能满足要求。
 
第二、非结构化的数据。这些对英特尔来讲,前面Todd提过Hadoop的发行。一方面它本身具有一个优势,大家知道Hadoop是谷歌所驱动的分布式文件系统这样的一个开源工程。对英特尔来讲,这个开源工程我们做了很多的优化。我们基于H base之上,会直接做一些分布式的操作,像基础的加法求平均这种计算。这种可以提升我们在一些基础领域,包括查询这方面的性能,是从2到4倍这样的查询和性能的提升。
 
举一个例子,我们有一个客户,我相信你们应该可以在网上下载到我们的白皮书,它在浙江省,实际上有一个交通领域应用的项目。基于Hadoop这样的架构来讲,一个是存储的数据,数据量原先可能只存储3个月时间,现在可能到24个月。这个原因是我们基于后面分析以后的存储,所以延伸了它存储的时间。
 
24个月的存储,或者是一亿七千条数据上的查询时间来看,基于Hadoop分布式的存储和分布式计算这样特点,它在做精确的查询,所耗的时间是三百到一千四百毫秒。如果是模糊查询,大概是从一百到两百毫秒这样的。如果说一个(套牌)查询之类,可能需要10到20分钟这样的一个时间。

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