隨著智能化視頻技術的發(fā)展。COVID-19業(yè)一樣，COVID-19大流行加速了時間線，人工智能(AI)視頻世界將在2021年迅速發(fā)展。

隨著視頻需求和人工智能理解視覺數(shù)據(jù)的增加，攝像頭的數(shù)量和后續(xù)數(shù)據(jù)正在快速增長，迫使創(chuàng)建新的邊緣結構。

交通管理中的攝像頭和人工智能。

此外，還開發(fā)了新一代智能用例。例如，在智能城市中，攝像頭和人工智能分析交通模式，調(diào)整信號燈，改善車輛流量，減少交通堵塞和污染，提高行人安全。

智能工廠可以利用人工智能實時檢測生產(chǎn)線的缺陷和偏差，調(diào)整，減少錯誤，實施有效的質(zhì)量保證措施。因此，通過自動化和故障檢測可以大幅度降低成本。

智能化視頻演變。

智能化視頻的發(fā)展也伴隨著5G等其他技術和數(shù)據(jù)基礎設施的進步。由于這些技術的結合，它們正影響著我們?nèi)绾螛嫿ㄟ吘?。他們還在推動對特殊存儲的需求。

以下是我們所看到的一些最大趨勢：

體積越大，質(zhì)量越好。

隨著每一個新的進步，相機的數(shù)量和類型不斷增加，帶來了新的功能。有更多的相機可以讓更多的人被看到和捕捉。這可能意味著有更多的覆蓋范圍或角度。這也意味著你可以捕捉更多的實時視頻并訓練人工智能。

隨著分辨率的提高(4K視頻以上)，質(zhì)量也在提高。視頻越詳細，提取的洞察力就越多。此外，人工智能算法可以變得越有效。此外，新攝像頭不僅傳輸視頻流，還傳輸與低帶寬監(jiān)控和人工智能模式匹配的額外低比特流。

智能相機24/7全天候運行。

無論是用于交通管理、安全還是制造，這些智能照相機大多每年365天24/7全天候運行，帶來了獨特的挑戰(zhàn)。存儲技術必須跟上。

一方面，存儲已經(jīng)發(fā)展成為提供高性能數(shù)據(jù)傳輸速度和數(shù)據(jù)寫入速度的高質(zhì)量視頻捕捉。此外，實際的機載存儲技術必須提供使用壽命和可靠性，這對任何工作流程都至關重要。

真實世界的場景對理解終點非常重要。

無論是商業(yè)、科研還是個人生活，我們都看到了可以捕捉新數(shù)據(jù)的新相機。由于利用和分析這些數(shù)據(jù)的潛在優(yōu)勢，可靠數(shù)據(jù)存儲的重要性從未那么明顯。

設計存儲技術時考慮場景。

在設計存儲技術時，我們必須考慮環(huán)境，如位置和形狀因素。我們需要考慮攝像頭的可用性(或缺少攝像頭)。它們是在高樓頂還是偏遠的叢林中？

這些位置也可能需要承受極端的溫度變化。所有這些可能性都需要考慮，以確保關鍵視頻數(shù)據(jù)的持續(xù)可靠的連續(xù)記錄。

芯片組正在提高人工智能。

改進的相機計算能力意味著處理發(fā)生在設備水平，在邊緣實現(xiàn)實時決策。

新的相機芯片組提供增強的人工智能功能。

新的芯片組出現(xiàn)在提供改進AI功能的攝像機上，更先進的芯片組為攝像機上的深度學習分析增加了深度神經(jīng)網(wǎng)絡處理。AI不斷變得更加聰明和有能力。

云必須支持深度學習技術。

正如相機和相機芯片組的計算能力越來越強一樣，在今天的智能視頻解決方案中，大多數(shù)視頻分析和深度學習仍然是通過離散視頻分析設備或云來完成的。為了支持這些新的人工智能工作負載，云已經(jīng)發(fā)生了一些變化。云中的神經(jīng)網(wǎng)絡處理器使用大量的GPU集群或定制的FPGA。

他們正在接受數(shù)千小時的訓練視頻和PB數(shù)據(jù)。這些工作負荷依賴于企業(yè)級硬盤驅動(HDD)的高容量功能，各驅動已經(jīng)支持20TB和高性能企業(yè)級SSD閃存設備、平臺和陣列。

依賴網(wǎng)絡。

有線和無線互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了可擴展性和易于安裝，促進了安全攝像頭的爆炸性應用，但只能在LAN和WAN基礎設施已經(jīng)存在的情況下實現(xiàn)。

5G技術有助于安裝攝像頭。

5G消除了許多部署障礙，為城市級照相機的放置和安裝提供了廣泛的選擇。這種簡單的部署帶來了新的更大的可擴展性，推動了照相機和云設計的用例和進一步的進步。例如，照相機現(xiàn)在是獨立的，可以直接連接到集中式云。因為不依賴本地網(wǎng)絡。

支持5G的新攝像頭旨在加載和運行第三方應用程序，這可以帶來更廣泛的功能。然而，有了更大的自主權，這些相機將需要更多的動態(tài)存儲。他們將需要耐久性、容量、性能和電源效率的新組合，以最好地處理新應用驅動功能的可變性。

為邊緣儲存革命鋪平道路。

對智能視頻而言，這是一個美麗的新世界，既復雜又刺激。正在進行架構變更，以處理新的工作負荷，為邊緣和終端的更多動態(tài)功能做好準備。同時，深度學習分析在后端和云端繼續(xù)發(fā)展。

理解工作負荷的變化，無論是在攝像機、錄像機還是云層，通過存儲技術的不斷創(chuàng)新來加強新的結構變化都很重要。

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