海康：“再見安防，我要去幹大資料！”
本文轉載自 安天下。億歐智慧城市對文章進行二次編輯，供讀者參考。
近日，海康威視的“泛在智慧-智慧物聯+物信融合”釋出引起廣泛關注，該理念涉及多個領域，本文僅僅從安防行業角度進行討論。
關鍵點：智慧化時代，打通物聯世界和資訊世界的是資料，構建“物信融合”的大資料平臺，實現兩網之間資料打通，為上應用提供資料服務。
“物信融合”的說法有些抽象，簡單講，就是我們耳熟能詳，張口閉口談及的物聯網，在AI的賦能下，如今升級為智慧物聯網，但智慧物聯網還僅僅是一種技術，目前和行業資料的融合還不夠。各行各業都已經有自己的相對成熟的業務資料（稱之為資訊網），通過“物聯網+資訊網”，實現互相補充，交叉融合。兩江合流形成一股大流，資源更豐富，可更好地為使用者服務。
海康早期從安防廠商升級為“以視訊為核心的物聯網解決方案提供商”，在AI的賦能下，目前的視訊監控系統，已經能夠實現智慧物聯的基本功能，包括資料的採集、結構化、分析、挖掘等。但如果想在大資料時代進一步發揮價值，必須要與行業相關資訊（安防行業以公安及交通資料及網際網路資料為代表）進行多維融合。
海康的潛臺詞是：我目前是全球No.1的安防企業，我在可視物聯網領域已經是做到最好，但是僅侷限在可視物聯網領域，無論如何挖掘，還是不能提供給使用者的足夠價值，因為資訊流有瘸腿--因為物聯網資訊沒有和政府F相關的資訊-公安、交通、市政各個領域特有的、積累多年的、多個維度的資料形成合力。
海康說自己將是最懂智慧物聯網的大資料公司，最懂大資料的物聯網公司，確實一點不過。海康要做的是儘早站在兩江交匯的船頭，期未來。
早期公安領域的典型的需求：如套牌車排查，通過查詢5分鐘時域內相距10公里空域以上卡口拍到的相同車牌，這個應用在多年前就可以成熟落地，利用車牌識別及HADOOP進行資料處理和分析很容易實現；比如流竄車的排查，基於存在異地的海量資料，進行分散式交叉比對，找出案發前後一小時在A市活動的車輛，同時3小時後出現在BC市等。以上功能，通過視訊監控系統，不同層級的平臺，都可以實現。
但是，公安的行業資料和資訊，涉及很多單位（治安、巡警、交警、刑警、國安）、不同層級（市局、分局、派出所、社群），很多資訊系統，很多來源（110報警資訊、在押人員資訊、基層警務排查資訊、巡邏排查資料、賓館住宿登記資訊）視訊監控不過是其中一部分，由於近年來發展較快，被依賴程度大增，但是必須和其他資訊形成融合互動，才能發揮更大價值。
在公安領域，或者說公安大資料的出發點，有如下幾個角度：規律總結、人物刻畫、趨勢預判。安防的重點在於“打和防”，如果能在犯罪之前進行預判並及時制止，則是理想狀態。公安大資料應用要通過大資料的分析把關注的目標具體到某個人和未來可能會發生的某個事件，從而形成以“人+事件”為核心的分級分類管控和預測預警機制，做到先發制人，掌握社會治安防控的主動權和主導權。而目前可視物聯網（視訊監控）重點在於事後的快速調查取證。
海康和大華都已意識到，單一的產品甚至綜合的安防解決方案，都無法滿足公安的場景需求。比如典型的公安尋人，單純的人臉識別演算法肯定不夠完善，匹配人體相關演算法，比如ReID，進而分析“人-車”，“人-人”、“車-車”之前的關聯，將社會場景形成一個閉環，這才是未來人工智慧業務的核心訴求。無論在什麼專案中，真正的解決方案是融合的、多元的。
再如交通監控，以往可能只是做一個違章和道路交通處理，接下來可能要做交通訊號配時、交通燈管控、交通流量、交通違章事件，解決整個城市通行和交通安全的 問題。那麼，這些多維資料的融合、不同方案究竟該如何融合貫通，是安防、大資料及城市管理者要解決及探索的問題。
一個城市，每天會產生大量的資料，這些資料來源於公安、樓宇、交通、金融各個方面，這些資料需要我們去匯聚與整合，從而形成綜合化的資料應用，這也是大華為什麼於去年釋出HOC城市之心解決方案的原因所在。HOC解決的就是資料融合、資料應用等問題。在上面部署多套解決方案，以滿足客戶的實際需求。比如，在警務治理方面，通過該架構，可以解決一些警務的考核指標，包括出警數情況、破案率情況、重點人員管理、事後推理等等。
再看看阿里的城市大腦理念：ET城市大腦就是從對城市資料的“知”、“行”出發，實時處理人所不能理解的超大規模全量多源資料；機器學習，從海量資料中洞悉人所沒有發現的複雜隱藏規律；全域性協同，能夠制定超越人類區域性次優決策的全域性最優策略。其實就是通過資料計算出最佳需求匹配最合適的資源，達到不造成一些地方不足和一些地方浪費的最佳狀態。
天擎城市大腦的大規模視覺計算平臺：包含視訊接入系統、實時／離線計算系統與視覺搜尋系統三大元件，對外提供完備的大規模視覺計算解決方案。“天擎”已實現雲端快速彈性部署，是面向安防的創新產物，為客戶按需提供智慧分析能力，有效提升智慧分析效率。“天擎”可實現視訊分析千倍加速，處理16小時視訊僅用1分鐘。
不止海康、大華、阿里重視綜合資訊的融合，科達在全國合作伙伴大會上重磅釋出了新一代大資料指揮中心解決方案。解決方案中重點突出了指揮中心的實戰應用，基於大資料技術進行挖掘和分析，將結構化資料、音視訊資料、公安資訊、交通訊息等行業網資料通過二維、三維圖形影象結合GIS直觀動態地與各類實戰應用相結合，實現日常態勢、應急處置、專項保障等應用需求，打造紛繁複雜系統的“指揮大腦”。
所以，公安行業的大資料，資料管理架構，應該是“混搭”模式，兩條線路，一條是視訊物聯網部分，即從底層，資料量最多的非結構化資料，到中間的半結構化資料，再到頂層的結構化資料，然後和第二條-公安行業資料進行融合（兩江合流、物信融合），共同認知態勢、分析、判定。
回到海康的主旨釋出：海康表示，行業資訊網和網際網路的資料已經被規模性地採集、治理、挖掘、服務；而智慧物聯網的資料還沒能得到大規模開發和利用，而這些，都將是安防企業的優勢。物信融合平臺的作用就是把資訊網不易理解的物聯網的資料處理成可理解可利用的資料的過程，就是融化堅冰的過程，以更好服務於行業。
物聯網資料與資訊網融合，有三種方式：
1、組合：兩網中的資料是同一件事物不同要素，彼此互補，更加全面；
2、整合：彼此相關，通過比對、碰撞，更加準確，全面的資料；
3、聚合：兩網資料共同刻畫了同一事物的特種、畫像。
跨網融合過程：首先是源頭治理，其次是智慧解析，然後是物聯資料服務，最後是融合資料治理，再提供融合資料服務，支撐資訊網資料應用的開發。
近20年來，中國積極建設智慧城市（含安防、醫療、城管、環境、旅遊、民生等），在智慧城市方面建設花費了巨資，據統計目前總投資已超6000億元，但是ZF大多是隻在城市管理上花更多的錢，塞進更多的高科技裝置，電子硬體，並沒有把實際獲取的資料當作城市管理的資源，只是看成所謂的“技術工具”，這樣的科技城市就像一個四肢發達、頭腦簡單的城市 “植物人”，沒有實際靈活的大腦，結果就造成了資料多但效果少、單點強但全域性弱、科技新但落地少。
城市大腦、城市之心、物信融合，要做的事情是把整個城市（或行業）資料彙集，完成對城市狀態、事故、事件的認知：知道哪裡堵車，哪裡有車禍，分析後迅速發出紅綠燈控制和關閉路口的指令，以及預估事故、事件對交通接下來產生的影響。在實際執行過程中，城市大腦利用實時全量的城市資料資源全域性優化城市公共資源，即時修正城市執行缺陷，實現城市治理模式、服務模式和產業發展的三重突破。
回到物信融合，可以是針對一個行業或者是城市。城市級大資料，兩個路徑，一個如海康，農村包圍城市，挾智慧物聯網以圖城市大資料；還有阿里，從天而降，從頂層大資料向下涵蓋物聯網。 兩個模式，都想奪取城市最高點，小編看，大資料涉及城市方方面面，阿里的模式在於只圖資料及應用層面，可以更好協同合作伙伴，不涉及各個具體業務；而海康和大華更懂城市大資料中的最重的視訊，相當於佔領了重要地形再圖全域性，但自身基因決定有侷限，合作伙伴也會有顧慮。 從安防到物聯網再到大資料，海康的心很大，已不在安防，因為外面的舞臺更大。物信融合，大勢所趨，前路漫漫，未來可期！
AI如何持續滲透平安城市？安防企業為何紛紛“進軍”商業？智慧交通除了“大腦”還該關注什麼？如何抓準家庭社群安全零散的市場？
2019年5月23/24日，億歐將舉辦GIIS2019中國智慧城市峰會，本次峰會將延續前兩次會的主題，邀請知名專家學者、行業龍頭企業、標杆初創企業、知名投資人等，聚焦技術在智慧城市領域（平安城市、智慧商業、智慧交通、家庭社群安全）的應用現狀及未來發展。
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