数据存储

随着人工智能技术的发展，多种人工智能应用纷纷涌现，主要体现如下几个方面：（1）行为类，如绊线、区域、聚集、遗留等；（2）行人类，如人脸识别、行人识别；（3）车辆类，如车牌识别，车型识别。这些智能分析功能，由于其算法的优化越来越精简，大有智能前移的趋势，在这种形势的驱使下，移动视频不可避免要融入人工智能成分，如人证核验、便携式布控、移动视频结构化采集等设备纷纷涌现，因此后续如何做好人工智能与移动设备的紧密结合将迫在眉睫。

就当前的技术发展现状来说，移动视频监控尚处于快速上升发展阶段，如何提高网络宽带、传输的稳定性、视频存储的空间，加强数据防护措施，保障用户的隐私安全等方面仍是移动监控亟待解决的问题。虽然3G、4G的网络费用都有所降低，但是通过运营商提供的手机网络实时预览、回放监控视频，还是会产生不易被接受的流量费用，事实上目前的移动监控多依托于wifi无线网络，但中国目前城市wifi的覆盖面还很债，这一定程度上会限制移动视频监控的发展。

当前，随着大数据、云计算、人工智能等技术的迅猛发展，企业数据量呈爆炸式增长，新一代IT应用的迭代速度让人目不暇接。对于企业而言，如何借助高性能的IT基础架构高效利用数据，并在业务上实现更快、更高、更强的增长成为了核心关切。面对这一挑战，本次上市的FP5280G2服务器将凭借其卓越的性能、全模块化的弹性配置以及随需优化的能力成为本地用户一个极具技术优势的全新选择。

在最基本的层次上，人工智能已经改变了数据输入、存储和分析的方式。如今，云计算不仅仅是一个数据仓库，还是一个“智能仓库”。机器学习和云计算可以一起从信息中保存、分析和学习，并将其传递给其他服务器或云平台，以帮助框架信息和响应支持的决策。人们也希望有一种智能云计算能够预测基于用户数据输入的趋势。

2014年5月，工业和信息化部电信研究院发布了云计算白皮书（2014年）。本白皮书通过梳理和分析国际、国内云计算（以公共云服务为主）发展状况和特点，总结我国云计算发展形势，同时也分析了我国云计算发展面对的关键问题，提出了未来发展建议。

随着信息技术的不断创新和发展，特别是物联网和人工智能等新兴技术的日渐成熟，将增加用户对平台软件的需求并引起软硬件设备兼容性的障碍，也将带来核心技术的更新需求，视频监控行业将进入重新洗牌的过程，传统的以设备为主的制造厂商面临向全系统、整体方案提供商转变的新挑战。

物联网这张有史以来最大的“网”正在悄然地改变着我们的生活方式。我们更加喜欢将照片存入云端，而不是简单地放在手机内存；更喜欢在家连上WiFi，在户外更愿意接入4G网络；相比于繁琐的购买信息的输入，更愿意一键网购……

2016年摄像头，特别是产生更多需要管理的数据的高清摄像头的数量激增。我们预计，拥有更广阔全景、更高分辨率以及更多传感器的摄像头在2017年将会加速普及。更多项目从模拟过渡到SD摄像头，需要把更多监控功能，例如：压缩、流媒体、存储和分析，捆绑到摄像头中，以实现更大价值。大量涌入的数据将为存储带来压力，并让智能、多层存储战略变得比以往更加重要。随着摄像头中智能不断提高，有效管理大量涌入数据的存储管理软件将变得更加重要。

安防行业中的卡口监控系统、视频监控系统由大量的设备组成（包括大量的前端采集设备、后端平台和云计算服务器集群等），每天产生呈几何级增长的数据，随着智慧城市大型项目的不断成功落地，整个安防平台呈现出数据量超大、数据类型多样、数据处理逻辑复杂、数据清洗、数据共享、数据挖掘难度高等处理难题，对安防厂商提出了巨大的挑战。

在数据从内部服务器迁移到云中之后，其遭受危害的问题似乎更严重了，而且数据访问也移动化了。当然，公司和IT部门正努力减少云中数据的安全威胁。