作者:昆腾监控与安全解决方案副总裁 Wayne Arvidson
对于2016年安防监控行业面对着怎样的挑战,昆腾有着怎样的预测?
1. 更加智能、更加清晰的摄像头、更大范围的主流应用意味着更多数据需要管理
先进的视频监控已不再专属于国家安全。大学、市政、学校和商业企业都在采用具有更多传感器、更广的全景以及更高分辨率的摄像头。此外,这些企事业结构希望通过摄像头本身内置监控功能,比如:数据压缩、流媒体、存储、分析等等,获得更大的价值。高清摄像头的商业化意味着价格将持续降低,更多企业机构将从模拟和标清摄像头转向高清摄像头。2016年,高清摄像头将大幅增加,我们将看到摄像头数量达到峰值,从而导致需要管理的视频数据呈指数激增。
2. 为了更好地执法,可穿戴摄像头已普遍使用,存储挑战也随之出现
2015年部署了大量可穿戴摄像头的试点项目。2016年,随着有关部门意识到证据和公共安全的价值,我们将看到更多可穿戴摄像头的普及,素材保留时间也将更长。由于更多分析功能融入摄像头本身,如果没有良好的数据存储策略,网络视频录制质量将受到影响。目前,许多执法部门和机构仍然苦于管理这些海量的新数据集。执法部门必须更好地了解并部署正确的存储基础架构,才能支持可穿戴摄像头的海量部署。2016年,政府和执法机构的IT管理者将进一步分析如何管理可穿戴摄像头生成的与日俱增的数据,这将成为持续性的工作。
3. 监控分析和商业智能将联手
2016年,执法和私营部门将进一步明确,视频监控信息不仅对于安全有用,对于支持未来的业务决策也大有用处。明年,我们将看到更多企业成功利用视频监控数据赚钱的例子。从零售到货运和物流,更多公司将发现其视频数据背后隐藏的财富,从而紧缩供应链,并保持货架充足供货。要想把不同文件类型的海量数据集整合到一个通用分析引擎中,需要经过深思熟虑,部署有针对性的存储基础架构。
4. 分层存储是最佳的选择
2016年发展趋势提高了对更多视频数据存储的需求,并且需要保留更长时间。曾经安装独立系统,并作为一个单独的业务线来运营的安全经理,将需要与其数据库首席管理员合作,以应对整个企业所需要的越来越多的视频应用。管理这些新的视频数据可能成本很高,会很快耗尽网络性能。企业IT部门必须做好准备,通过可支持数据的轻松访问,整体拥有成本最低的架构,来满足不断变化的视频需求。由于传统方案面临支持越来越多的、拍摄更高分辨率画面的摄像头,以及进行更加复杂的分析,为了进一步的可持续发展,带有磁带、磁盘和云存储组合的分层存储将日益成为最合适的解决方案。
好文章,需要你的鼓励
谷歌Agent Development Kit(ADK)革新了AI应用开发模式,采用事件驱动的运行时架构,将代理、工具和持久化状态整合为统一应用。ADK以Runner为核心,通过事件循环处理用户请求、模型调用和外部工具执行。执行逻辑层管理LLM调用和工具回调,服务层提供会话、文件存储等持久化能力。这种架构支持多步推理、实时反馈和状态管理,为构建超越简单聊天界面的生产级AI应用提供了完整框架。
上海AI实验室联合团队开发RoboVIP系统,通过视觉身份提示技术解决机器人训练数据稀缺问题。该系统能生成多视角、时间连贯的机器人操作视频,利用夹爪状态信号精确识别交互物体,构建百万级视觉身份数据库。实验显示,RoboVIP显著提升机器人在复杂环境中的操作成功率,为机器人智能化发展提供重要技术突破。
苹果在iOS 26中推出全新游戏应用,为iPhone、iPad和Mac用户提供个性化的游戏中心。该应用包含五个主要版块:主页展示最近游戏和推荐内容,Arcade专区提供超过200款无广告游戏,好友功能显示Game Center动态并支持游戏挑战,资料库可浏览已安装游戏并提供筛选选项,搜索功能支持按类别浏览。iOS 26.2版本还增加了游戏手柄导航支持,为游戏玩家提供更便捷的操作体验。
英伟达研究团队提出GDPO方法,解决AI多目标训练中的"奖励信号坍缩"问题。该方法通过分别评估各技能再综合考量,避免了传统GRPO方法简单相加导致的信息丢失。在工具调用、数学推理、代码编程三大场景测试中,GDPO均显著优于传统方法,准确率提升最高达6.3%,且训练过程更稳定。该技术已开源并支持主流AI框架。