圖片來自“Unsplash”

隨著平安城市、智慧城市等項目的不斷推進，目前，我國一個二線以上城市的監(jiān)控攝像頭數量就可能達到百萬量級。若將這些攝像頭產生的原始視頻傳送到云端進行分析，耗費的資源可想而知。

5G帶給安防4K/8K等超高清體驗，并使海量終端接入網絡，但與此同時，通信網絡的承載負擔無疑也在之前的基礎上被大大加重。

按照2021年智能攝像頭滲透率達到45%測算，預計國內智能安防前端硬件產品空間在2021年預計將超過1500億元。因此，安防智能攝像頭對邊緣計算的需求也隨之水漲船高。

面對5G帶來的海量數據，邊緣計算能夠在近端進行處理，減少在云端之間來回傳輸數據的需要，可對生物識別、人群分析等結果進行高效處理，將智能場景從昂貴笨重的硬件設備中解放出來，提高智能安防的落地效率和復制速度;攝像頭也可以將海量監(jiān)控數據就近存儲起來，為用戶提供就近高速可存可分析的業(yè)務體驗。

而在安防智能化過程中，遺留了許多舊式設備，這些設備與新興設備難以互通，但邊緣計算能夠將舊式系統(tǒng)使用的通信協(xié)議轉換成現代聯網設備能夠理解的語言，這意味著舊式設備能夠與現代物聯網平臺實現連接，省下大量的設備更新費用。

隨著聯網智能設備的增多，數據安全也日益受到各方重視。在某些情況下，邊緣設備能夠在收集和本地處理數據而不必將這些數據傳輸到云端。因此，敏感信息不需要經由網絡，即便云遭到網絡攻擊，影響也不會那么嚴重。

當邊緣設備開始具備AI能力時，將有越來越多的邊緣設備接手云端的大部分工作，甚至有人認為，云計算最后可能只剩下儲存用途而已。

不可否認，在5G與物聯網崛起的未來，僅靠云計算進行處理將成為歷史。但邊緣計算的目的并非取代云計算，而是滿足更快響應的需求。云端則更像是集中式協(xié)調管理的角色，成為一個具有分布式集體智慧的云端大腦?？梢灶A見，云計算與邊緣計算兩者互補，將驅動安防行業(yè)人工智能應用邁入新的層次