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該戰(zhàn)略合作伙伴關系將聯合類腦技術的設計、開發(fā)、制造和商業(yè)化落地，包括傳感器、處理解決方案、軟件和解決方案，以實現廣泛的邊緣智能應用。
智能安防時代，新技術與產業(yè)的融合應用已成為當下安企的共同發(fā)力點。但技術與應用的融合遠比想象的復雜得多。在經歷人工智能的惠利之后，安防行業(yè)將迎來怎樣的轉變？安企又該如何迎接產業(yè)的變化呢？
統一調度IPC、NVR等分散式的智能設備資源，在數據源頭預處理視頻流，無疑將大大增強智能業(yè)務的敏捷性、實時性。
隨著深度學習算法的突破，安防領域的目標識別、物體檢測、場景分割、信息提取標簽化、數據檢索及分析研判等各項技術應用也在不斷取得新的進展，相比于傳統智能帶來的應用效果，AI深度
隨著物聯網的迅速發(fā)展，萬物互聯的愿景雖然還未實現，但根據業(yè)務場景需求設計邊緣智能的技術和方案已經受到了許多關注的目光，由于越來越多的應用需要更快的反應速度，邊緣智能產業(yè)生
邊緣智能依然處于發(fā)展的初級階段，技術、業(yè)務、商業(yè)模式等各方面的挑戰(zhàn)仍然具有不確定性，接下來需要在標準化、產業(yè)聯盟、場景驅動、產業(yè)鏈協同、安全隱私等方面做好工作，推動邊緣智能的規(guī)?；涞亍！按笾悄堋痹谠贫?，“小智能”在邊緣，仍是長期趨勢。
目前，邊緣智能的核心研究問題在于如何在資源受限的邊緣端高效部署深度學習模型，其中包括邊緣設備深度學習模型優(yōu)化、深度學習計算遷移、邊緣服務器與終端設備間的協同調度等問題。安防終端設備作為人工智能最早落地應用的領域，在場景驅動、標準化、產業(yè)鏈協同、安全等方面都有了一定的基礎，這些基礎同時推動著邊緣智能產品的規(guī)?；l(fā)展。
下一個十年，阿里云將依靠戰(zhàn)略加速的“四級火箭”： 達摩院加持的云、數據智能的云、最佳實踐的云和被集成的云，從技術、產品、商業(yè)和生態(tài)層面“重新出發(fā)”。
邊緣計算已成趨勢，如何實現真正的高性能、低功耗和低成本前端邊緣計算能力，還得從一顆嵌入式AI芯片談起!
目前安防存儲也面臨著容量、性能、安全等幾大挑戰(zhàn)，如何應對這些挑戰(zhàn)，將直接決定存儲企業(yè)未來的發(fā)展走向。
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