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物聯網在飛速發展的同時也產生了大量數據，面對數據處理壓力，各種“計算”層出不窮，云計算、霧計算、邊緣計算等名詞紛紛涌出，即便處于常接觸此類概念的安防行業，也很容易被這些不同的計算搞得如墜五里霧中。這些計算方式有何區別？應用于哪些場景？在不同場景或同一場景的不同情況下又要如何選擇計算方式？
云計算、霧計算、邊緣計算各有優點
從計算方式上來講，云計算是“云+端”的模式。智能安防終端通過網絡連接到云計算中心，獲取按需、共享和可配置的計算資源，與云形成一個綜合平臺。這種計算方式為我國龐大的視頻監控網提供了存儲、檢索、分析等方面的強大支撐；作為云計算的補充，邊緣計算指在靠近物或數據源頭的一側，為攝像頭等終端設備就近提供服務，如果說云計算提供強大的全局結構化數據推理分析和資源管控力，那么邊緣計算則提供快速、敏捷、、的實時響應；而霧計算則相當于“更貼近地面的云”，可以創建分布于不同地方的云服務。
在不同應用場景三者所展現出的優勢也不盡相同，那么，智能時代，在復雜安防實際應用場景中，如何處理三者的應用與配合？
不同計算方式協同處理問題 賦能各類場景
隨著萬物互聯市場的發展，單一的計算方式并不能解決某一場景中的所有問題。WMIC 2018世界移動互聯網大會上，分享通信集團董事局主席蔣志祥提出了“混合計算”的概念，引起熱議。“混合計算”就是通過5G萬物互聯能力，將云計算、霧計算、邊緣計算等計算方式排列組合，實現協同計算，滿足視頻圖像處理等需求。
以公共安全視頻監控為例，前端攝像機要提高實時性、在本地完成圖像識別，就需要將AI算力注入邊緣，而在邊緣處理過的數據則需要上傳至云端，以便進行綜合分析；又如，智慧交通領域中，車輛在自動行駛時遇到緊急情況，需要邊緣計算技術在毫秒級時間內做出判斷，而交通誘導則需要立足于云計算對交通大數據的綜合分析與挖掘。
混合計算不會僅依賴5G的速度，還需要各方協同，相信隨著產業鏈不斷完善，混合計算將賦能安防各類應用場景。
混合計算尚存在多重挑戰
混合計算作為新興概念，目前尚未有成熟的技術方案和框架。從其概念中也可以看出，其面臨的挑戰之一就是連通性。不僅需要兼容物聯網中大量的異構總線和多制式的網絡，還要保持實時性和可靠性，實現數據協同。
而在各種計算方式協同工作后，其應用場景也將越來越復雜，如何如何將有效信息整合到任務中、如何將將任務及時下發到各節、又如何抵御網絡攻擊保障安全與隱私……這些都是對混合計算協同能力的重要考驗。
(原標題：不同計算方式各有所長 “混合”應用賦能安防)
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