大数据有望解决人工智能难题

    热炒大数据并不是纯粹跟风，其重点是要解决人工智能的扩展性和成长问题。传统人工智能走过了漫漫几十年路程，近三十年的变化尤其缓 慢。这是因为虽然对任何给定的确定问题和场景，传统人工智能都可以解决，但尴尬的是，人们不可能预先穷举出所有例子和参数，因此人工智能已有的模型和算法 很难跨系统复制。

    众多学者、产业精英赋 予了基于大数据的智能分析以美好的愿景，即数字化社会一旦形成，生活中的一切都可以基于数据来描述。这些描述出来的信息将成为智慧成长和决策判断的依据。 如果计算机能够找出其背后的学习规律和方法，人类智慧的跨领域扩展性就能在计算机的虚拟世界中得到体现，并能做出模糊判断。更重要的是，这样的分析系统将 具备人工智能前所未有的基础能力——学习能力，还可以根据环境（数据）变化而不断地增长其智能性，甚至具备推而广之的扩展性。

    从理论上说，一旦机器具有学习能力，计算机系统就将具备人的典型特质——创造力。如果沿着这个思路扩展，基于大数据的智能分析，将进一步替代传统服务体系中必须由人来完成的工作，特别是最高成本的部分。

    不过，大数据的智能分析是否真的能够达到梦想的高度，还存在很大的不确定性，而且全数字化社会的形成也还需要时间。

    大数据的前景大方向是符合趋势的，但具体产品和数据处理能力，可能是最终成败的因素。如何获得大量数据，数据的质量、相关性以及是否有好的处理能力和技术，最终应用的方向是商业化的关键。

    大数据处理成行业竞争焦点

    从全省视频监控，交通卡口监控，或者运营商全部机房和基站的环境量监控可以看出，原来的系统数据查询越来越慢，写入的数据越来越多，需要配置的存储也越来越大，原先使用的关系型数据库性能压力越来越大，IO陷入瓶颈。不得不承认安防领域的大数据时代已经来了，任何一个做大安防平台的厂商都无法避开。

    视频数据的连续性存储，设备告警的不断产生，人脸识别产生的图片对比，卡口监控的抓拍数据及车辆图片，各种环境信号量（电池、温 度、湿度、空调等）的实时数据上报，且客户对数据存储要求至少半年到1年，甚至有些客户为方便事后的统计和分析，要求数据存储2-3年，数据很容易就到达 PB级。大数据更侧重帮助各类客户从日趋海量的数据中快速发掘高价值的信息，协助客户提升其决策的效率和精准度。如此，大数据的处理好坏就成了客户关注的 焦点，大数据的处理技术就成了厂家能力的体现了。

    大数据带来安防新格局

    大数据量的应用对安防厂商的要求会越来越高，力维一直倡导的“统一监控”平台的门槛会越来越高。未来，技术实力和实际的应用案例是厂家在大平台项目竞投标中取胜的关键。

    安防厂家需积极加强内功，提高研发能力，加强技术储备，应对更大数据量带来的冲击。我们预测后期安防厂家会进行分化，部分传统安防厂家更加专注于某固定安防领域继续深耕，专注于产品和技术，一部分安防厂家会向大安防集成平台转变，专注于业务整合和数据分析处理。

    寻求安防商业价值

    大数据虽然在互联网上是热门的应用之一，但是在安防行业，由于其自身的业务特点和行业内的厂家受研发方向限制，导致“大数据“技术没有在安防行业深入应用，那么逐步挖掘出大数据在安防项目中的应用与发展方向对于大多数安企来说是绝佳的机遇之一。

    面对超大规模的监控应用，作为数据的存储系统，在保障数据安全性、可靠性和稳定性的同时，应保证应用性能，如多路视频并发写入、文件检索、视频回放、数据管理等等。大数据的分析与挖掘作为智慧城市与智慧安防之间的共同支撑点之一，建立于大数据深度挖掘基础之上的城市综合性管理平台，才能打破传统行业信息孤岛的壁垒。

    在信息时代，数据是一种重要的生产要素，如同资本、劳动力和原材料等其他要素一样，并且作为一种普遍需求，它也不再局限于某些特殊 行业的应用。各行业的公司都在收集并利用大量的数据分析结果，尽可能的降低成本，提高产品质量、提高生产效率以及创造新的产品。通过分析直接从产品测试现 场收集的数据，不仅能够帮助企业改进设计，还能通过深入分析客户行为，然后对比大量的市场数据，可以超越他的竞争对手。