电脑培训分享Hbase知识点总结

hbase概念:

非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库，根据谷歌的三大论文之一的bigtable

高宽厚表

作用:

为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

能干什么:

存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。

sql:

结构化查询语言

nosql:

非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。

非关系型数据库--列存储(hbase)

非关系型数据库--文档存储(MongoDB)

非关系型数据库--内存式存储(redis)

非关系型数据库--图形模型(graph)

hive和hbase区别

Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。

hbase运行方式:

standalonedistrubited

单节点和伪分布式

单节点:单独的进程运行在同一台机器上

hbase应用场景:

存储海量数据低延迟查询数据

hbase表由多行组成

hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。

FRED数据库是我最喜欢的经济数据来源。

尽管FRED（有时称为FRED2）是由圣路易斯联邦储备银行提供的，但大多数数据与银行无关。相反，FRED提供了各种各样的经济数据。

FRED拥有有关价格，就业和失业，汇率，银行业务，领先指数，国内生产总值，利率，国际数据，美国区域数据等数据。这是开始探索经济数据的好地方。

尽管FRB提供了下载工作簿及其任何数据的功能，但我很少使用该功能。这些工作簿需要大量的精力来下载，管理和使用。而且，每次需要更新数据时，我们都必须重复这一工作。

这就是为什么我 首先设计了我的新加载项KydWeb以使用FRED数据库。

如何使用KydWeb返回FRED数据

KydWeb当前提供23种用于处理FRED数据的功能。您最常使用的是KydWeb_Actual。例如，此公式返回当前的失业率：

= KydWeb_Actual（“ FRB”，“ UNRATE”）

第一个参数是三个字符的SiteCode。对于美联储FRED数据库中的数据，该数据为“ FRB”。

第二个参数是SeriesCode。对于FRB数据，SeriesCode始终是FRED分配给每个数据系列的系列ID。

您还可以使用

= KydWeb_Actual（“ FRB”，“ UNRATE”，“ 3/1/2010”）返回指定日期的值。

= KydWeb_Actual（“ FRB”，“ UNRATE”，14）返回FRB跟踪的第14个月的值。

= KydWeb_Actual（“ FRB”，“ UNRATE”，-2）返回上个月的值。

请注意上面最后两个示例中的第三个参数optPeriod参数。（“ opt”表示该参数是可选的。）

optPeriod的正值指定一个索引，该索引从最早的日期算起。

负值表示“反向索引”，从当前日期开始倒数。因此，后索引值“ -1”指定当前日期，而后索引值-2指定一个月前的日期。

如何使用KydWeb返回FRED日期

返回数据时（尤其是对于制图），您将需要知道与每个值关联的日期。第四个参数optReturnCode指定返回的信息类型。

系列ID“ CHXRSA”返回经过季节性调整的伊利诺伊州芝加哥市房屋价格指数。

所以你可以使用

= KydWeb_Actual（“ FRB”，“ CHXRSA”，-2，1）返回上个月的CHXRSA值。

= KydWeb_Actual（“ FRB”，“ CHXRSA”，-2，2）返回上个月的CHXRSA值的日期序列号。

= KydWeb_Actual（“ FRB”，“ CHXRSA”，-2，3）返回索引号。

= KydWeb_Actual（“ FRB”，“ CHXRSA”，-2，4）返回反向索引号。

如何使用KydWeb返回FRED数据的计算

您可以将FRED数据使用的23个函数中的大多数返回有关数据的计算。

例如，您可以使用以下公式返回过去十二个月中美国制造商的轻型卡车和多功能车的平均装运价格：

= KydWeb_AVERAGE（“ FRB”，“ A36BVS”，-12，-1）

另一个例子是，领先指数实质上预测了GDP的六个月增长率。如果我们将当前期间的1/1/2009期间作为参考，则此公式将预测2012年1月1日加利福尼亚领先指数的价值：

= KydWeb_TREND（“ FRB”，“ CASLIND”，“ 1/1/2012”，“ 1/1/2009”，-1）

在这些示例中，第三个和第四个参数分别是optStartPeriod和optEndPeriod参数，但是如果您切换它们的顺序，也可以。其他大多数计算都有类似的论点。

KydWeb包含您从Excel中了解的许多功能，包括：AVERAGE，MAX，MIN，COUNT，TREND，GROWTH，SLOPE，LOGEST，STEYX等。我添加这些功能是因为它们可以显着减少您的工作。这是如何做：

与其将数百个公式复制到您的工作表中，然后使用Excel函数返回有关数据的统计信息，然后此后每个月添加更多公式，您可以使用一个公式直接…日复一日地为每日数据计算统计信息。

如果我们可以使用一个永远不需要更新的公式，而不是经常需要更新的数百个公式，那总是一件好事！

有价值的KydWeb_LOGEST函数

不要忽略KydWeb_LOGEST函数。您可能会经常使用它。为了说明其用法，此公式返回的值是自2009年1月以来加拿大总零售贸易指数的1加每日增长率：

= KydWeb_LOGEST（“ FRB”，“ CANSARTMISMEI”，“ 1/1/2009”，-1）

因此，您将使用此公式返回从日期到当前期间的年增长率：

= KydWeb_LOGEST（“ FRB”，“ CANSARTMISMEI”，“ 1/1/2009”，-1）^ 36525 -1

我经常使用此函数按增长率对各种数据序列进行排名：人口增长率，失业率，成本指数，工资率等。您还可以将此技术应用于包括城市，县，州和国家在内的区域。

此外，您可以将该技术应用于信息类别。例如，您可以找到给定时期内教育，采矿，建筑，房地产等行业的工资率上升或下降的速度。您还可以使用它来测试其他费用的成本变化速度。

这些信息对于跟踪通货膨胀非常有用，当经济开始好转时，通货膨胀确实会上升。

另外，如果您认为“在鸭子所在的地方打猎”是个好主意，请制定一个计划。

按增长率对地区或行业进行排名。这可以使您在其他猎人面前，因为它可以帮助您在似乎鸭子会出现的地方进行狩猎。

下载Kyds FRB数据指南xls

尽管FRB为他们的数据提供了搜索工具，但是它不如New Excel中的Table功能或Excel 2003中的Data List功能有用。

因此，在过去的几年中，我已经开发出一种在Excel中维护FRB提供的所有35,000数据系列表的方法。这使我可以使用Excel的表格或列表工具（取决于Excel的版本）来查找所需的数据系列。

您可以在此处下载当前版本：

>

目前数据库的特点可以总结为以下几点：

数据共享：数据库可以让多个用户或应用程序同时访问数据，实现数据共享。

数据独立性：数据库可以将数据与应用程序相分离，使得应用程序不必考虑数据的物理存储和访问细节，从而实现数据独立性。

数据安全性：数据库提供了丰富的安全机制，包括用户认证、权限管理、数据加密等，保证数据的安全性。

数据一致性：数据库可以保证数据的一致性，即使在多用户并发访问的情况下也可以保证数据的正确性。

数据持久性：数据库可以将数据持久化存储在硬盘中，即使电脑断电或者系统崩溃，数据也不会丢失。

数据规模：数据库可以处理海量的数据，支持亿级别、万亿级别的数据处理。

数据查询：数据库支持高效的数据查询 *** 作，能够快速地检索出需要的数据。

数据备份与恢复：数据库可以进行数据备份，以防止数据丢失或损坏，同时还可以通过备份文件进行数据恢复。

给你一些我常用的脚本！至于方案，我觉得完全在于积累经验！

--前10名其他等待类型

SELECT TOP 10

from sysdm_os_wait_stats

ORDER BY wait_time_ms DESC

SELECT FROM sysdm_os_wait_stats WHERE wait_type like 'PAGELATCH%'

OR wait_type like 'LAZYWRITER_SLEEP%'

--CPU的压力

SELECT scheduler_id, current_tasks_count, runnable_tasks_count

FROM sysdm_os_schedulers

WHERE scheduler_id < 255

--表现最差的前10名使用查询

SELECT TOP 10 ProcedureName = ttext,

ExecutionCount = sexecution_count,

AvgExecutionTime = isnull ( stotal_elapsed_time / sexecution_count, 0 ),

AvgWorkerTime = stotal_worker_time / sexecution_count,

TotalWorkerTime = stotal_worker_time,

MaxLogicalReads = smax_logical_reads,

MaxPhysicalReads = smax_physical_reads,

MaxLogicalWrites = smax_logical_writes,

CreationDateTime = screation_time,

CallsPerSecond = isnull ( sexecution_count / datediff ( second , screation_time, getdate ()), 0 )

FROM sysdm_exec_query_stats s

CROSS APPLY sysdm_exec_sql_text( ssql_handle ) t ORDER BY

smax_physical_reads DESC

SELECT SUM(signal_wait_time_ms) AS total_signal_wait_time_ms总信号等待时间 ,

SUM(wait_time_ms - signal_wait_time_ms) AS resource_wait_time_ms资源的等待时间,

SUM(signal_wait_time_ms) 10 / SUM (wait_time_ms) 100 AS [signal_wait_percent信号等待％],

SUM(wait_time_ms - signal_wait_time_ms) 10 / SUM (wait_time_ms) 100 AS [resource_wait_percent资源等待％]

FROM sysdm_os_wait_stats

--一个信号等待时间过多对资源的等待时间那么你的CPU是目前的一个瓶颈。

--查看进程所执行的SQL语句

if (select COUNT() from masterdbosysprocesses) > 500

begin

select text,CROSS APPLY mastersysdm_exec_sql_text(asql_handle) from mastersyssysprocesses a

end

select text,a from mastersyssysprocesses a

CROSS APPLY mastersysdm_exec_sql_text(asql_handle)

where aspid = '51'

dbcc inputbuffer(53)

with tb

as

(

select blocking_session_id,

session_id,db_name(database_id) as dbname,text from mastersysdm_exec_requests a

CROSS APPLY mastersysdm_exec_sql_text(asql_handle)

),

tb1 as

(

select a,login_time,program_name,client_interface_name,login_name,cpu_time,memory_usage8 as 'memory_usage(KB)',

total_scheduled_time,reads,writes,logical_reads

from tb a inner join mastersysdm_exec_sessions b

on asession_id=bsession_id

)

select a,connect_time,client_tcp_port,client_net_address from tb1 a inner join mastersysdm_exec_connections b on asession_id=bsession_id

--当前进程数

select from masterdbosysprocesses

order by cpu desc

--查看当前活动的进程数

sp_who active

--查询是否由于连接没有释放引起CPU过高

select from masterdbosysprocesses

where spid> 50

and waittype = 0x0000

and waittime = 0

and status = 'sleeping '

and last_batch < dateadd(minute, -10, getdate())

and login_time < dateadd(minute, -10, getdate())

--强行释放空连接

select 'kill ' + rtrim(spid) from masterdbosysprocesses

where spid> 50

and waittype = 0x0000

and waittime = 0

and status = 'sleeping '

and last_batch < dateadd(minute, -60, getdate())

and login_time < dateadd(minute, -60, getdate())

--查看当前占用 cpu 资源最高的会话和其中执行的语句(及时CPU)

select spid,cmd,cpu,physical_io,memusage,

(select top 1 [text] from ::fn_get_sql(sql_handle)) sql_text

from mastersysprocesses order by cpu desc,physical_io desc

--查看缓存中重用次数少，占用内存大的查询语句（当前缓存中未释放的）--全局

SELECT TOP 100 usecounts, objtype, psize_in_bytes,[sql][text]

FROM sysdm_exec_cached_plans p OUTER APPLY sysdm_exec_sql_text (pplan_handle) sql

ORDER BY usecounts,psize_in_bytes desc

SELECT top 25 qttext,qsplan_generation_num,qsexecution_count,dbid,objectid

FROM sysdm_exec_query_stats qs

CROSS APPLY sysdm_exec_sql_text(sql_handle) as qt

WHERE plan_generation_num >1

ORDER BY qsplan_generation_num

SELECT top 50 qttext AS SQL_text ,SUM(qstotal_worker_time) AS total_cpu_time,

SUM(qsexecution_count) AS total_execution_count,

SUM(qstotal_worker_time)/SUM(qsexecution_count) AS avg_cpu_time,

COUNT() AS number_of_statements

FROM sysdm_exec_query_stats qs

CROSS APPLY sysdm_exec_sql_text(qssql_handle) as qt

GROUP BY qttext

ORDER BY total_cpu_time DESC --统计总的CPU时间

--ORDER BY avg_cpu_time DESC --统计平均单次查询CPU时间

-- 计算可运行状态下的工作进程数量

SELECT COUNT() as workers_waiting_for_cpu,sscheduler_id

FROM sysdm_os_workers AS o

INNER JOIN sysdm_os_schedulers AS s

ON oscheduler_address=sscheduler_address

AND sscheduler_id<255

WHERE ostate='RUNNABLE'

GROUP BY sscheduler_id

--表空间大小查询

create table #tb(表名 sysname,记录数 int,保留空间 varchar(100),使用空间 varchar(100),索引使用空间 varchar(100),未用空间 varchar(100))

insert into #tb exec sp_MSForEachTable 'EXEC sp_spaceused '''''

select from #tb

go

SELECT

表名,

记录数,

cast(ltrim(rtrim(replace(保留空间,'KB',''))) as int)/1024 保留空间MB,

cast(ltrim(rtrim(replace(使用空间,'KB',''))) as int)/1024 使用空间MB,

cast(ltrim(rtrim(replace(使用空间,'KB',''))) as int)/1024/102400 使用空间GB,

cast(ltrim(rtrim(replace(索引使用空间,'KB',''))) as int)/1024 索引使用空间MB,

cast(ltrim(rtrim(replace(未用空间,'KB',''))) as int)/1024 未用空间MB

FROM #tb

WHERE cast(ltrim(rtrim(replace(使用空间,'KB',''))) as int)/1024 > 0

--order by 记录数 desc

ORDER BY 使用空间MB DESC

DROP TABLE #tb

--查询是否由于连接没有释放引起CPU过高

select from masterdbosysprocesses

where spid> 50

and waittype = 0x0000

and waittime = 0

and status = 'sleeping '

and last_batch < dateadd(minute, -10, getdate())

and login_time < dateadd(minute, -10, getdate())

--强行释放空连接

select 'kill ' + rtrim(spid) from masterdbosysprocesses

where spid> 50

and waittype = 0x0000

and waittime = 0

and status = 'sleeping '

and last_batch < dateadd(minute, -60, getdate())

and login_time < dateadd(minute, -60, getdate())

----查看当前占用 cpu 资源最高的会话和其中执行的语句(及时CPU)

select spid,cmd,cpu,physical_io,memusage,

(select top 1 [text] from ::fn_get_sql(sql_handle)) sql_text

from mastersysprocesses order by cpu desc,physical_io desc

----查看缓存中重用次数少，占用内存大的查询语句（当前缓存中未释放的）--全局

SELECT TOP 100 usecounts, objtype, psize_in_bytes,[sql][text]

FROM sysdm_exec_cached_plans p OUTER APPLY sysdm_exec_sql_text (pplan_handle) sql

ORDER BY usecounts,psize_in_bytes desc

SELECT top 25 qttext,qsplan_generation_num,qsexecution_count,dbid,objectid

FROM sysdm_exec_query_stats qs

CROSS APPLY sysdm_exec_sql_text(sql_handle) as qt

WHERE plan_generation_num >1

ORDER BY qsplan_generation_num

SELECT top 50 qttext AS SQL_text ,SUM(qstotal_worker_time) AS total_cpu_time,

SUM(qsexecution_count) AS total_execution_count,

SUM(qstotal_worker_time)/SUM(qsexecution_count) AS avg_cpu_time,

COUNT() AS number_of_statements

FROM sysdm_exec_query_stats qs

CROSS APPLY sysdm_exec_sql_text(qssql_handle) as qt

GROUP BY qttext

ORDER BY total_cpu_time DESC --统计总的CPU时间

--ORDER BY avg_cpu_time DESC --统计平均单次查询CPU时间

-- 计算可运行状态下的工作进程数量

SELECT COUNT() as workers_waiting_for_cpu,sscheduler_id

FROM sysdm_os_workers AS o

INNER JOIN sysdm_os_schedulers AS s

ON oscheduler_address=sscheduler_address

AND sscheduler_id<255

WHERE ostate='RUNNABLE'

GROUP BY sscheduler_id

SELECT creation_time N'语句编译时间'

,last_execution_time N'上次执行时间'

,total_physical_reads N'物理读取总次数'

,total_logical_reads/execution_count N'每次逻辑读次数'

,total_logical_reads N'逻辑读取总次数'

,total_logical_writes N'逻辑写入总次数'

, execution_count N'执行次数'

, total_worker_time/1000 N'所用的CPU总时间ms'

, total_elapsed_time/1000 N'总花费时间ms'

, (total_elapsed_time / execution_count)/1000 N'平均时间ms'

,SUBSTRING(sttext, (qsstatement_start_offset/2) + 1,

((CASE statement_end_offset

WHEN -1 THEN DATALENGTH(sttext)

ELSE qsstatement_end_offset END

- qsstatement_start_offset)/2) + 1) N'执行语句'

FROM sysdm_exec_query_stats AS qs

CROSS APPLY sysdm_exec_sql_text(qssql_handle) st

where SUBSTRING(sttext, (qsstatement_start_offset/2) + 1,

((CASE statement_end_offset

WHEN -1 THEN DATALENGTH(sttext)

ELSE qsstatement_end_offset END

- qsstatement_start_offset)/2) + 1) not like '%fetch%'

ORDER BY total_elapsed_time / execution_count DESC;

2020年的安防圈，仿佛被按下了暂停键，项目停滞、融资缓慢、研发缩减，没有人能预料到，中国安防的新十年，是以这样的状态开始，不少企业也以这样的方式结束。

过去十年里，近千家安防产业链厂商，经过无数次物竞与天择，仅留下数十家企业，拥有充沛的资金和技术储备，迎接新十年。

站在安防新十年的这个节点之上，9月5日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。

本届峰会以「洗牌结束，格局重塑」为主题，会上代表未来新十年的15家企业，为现场1000余位听众和线上几十万观众，分享迎接安防新十年的经营理念与技术应用方法论。

以下是本次大会的精彩回顾：

国际人工智能联合会首位华人理事会主席杨强：「联邦学习下的数据价值与模型安全」

杨强在大会中指出，目前很多行业并没有真正意义上的大数据，产学两界都缺乏高质量、有标注、不断更新的数据。

如何保证各方数据私密不外传，又能保证数据更新？这就是分布性数据隐私保护、联合建模的挑战和需求——把小数据聚合起来成为大数据。

加上现在人们愈发重视隐私，政府纷纷立法，对技术的监管趋严，联邦学习正为保护隐私带来了技术上的新思路。

如何理解联邦学习？“邦”是指每个实体参与者地位相同，无论大小，提供的价值才是他们存在的意义；“联”是用一种方式把它们联合起来，保护隐私，一起做有意义的事情。

联邦学习的宗旨是“数据不动模型动”，目标是“数据可用不可见”。数据可以用，但是这些原始数据是合作方彼此之间见不到的，所以一些散乱的小数据就可以成为虚拟的大数据。

杨强教授介绍称，目前联邦学习主要有横向联邦（样本不同、特征重叠）和纵向联邦（样本重叠、特征不同）两种做法，前者更适用于to C场景，后者适合to B场景。

他强调，联邦学习和分布式AI、联邦数据库的区别在于：过去这二者的数据形态、分布、表征皆为同类，但在联邦学习里它们可以是异构的；且过去联邦数据库目的是并行计算、增加效率，但现在数据本身属于不同的属主，所以需要做加密情况下保护隐私的计算。

随后，杨强也谈到了联邦学习在安防等领域的应用。此外，杨强团队还推动制定世界上第一个联邦学习国际标准，同时也发布了开源平台FATE，并且积极筹措联邦学习联盟，共建联邦学习生态。

海康威视EBG解决方案部总裁李亚亚：「赋能数字转型，服务千行百业」

李亚亚介绍，海康目前的业务主要分为三块：综合安防、大数据服务和智慧业务。

数字经济和数字化转型成为必然趋势下，人工智能交付问题依然面临挑战，难点有三：一是泛在需求，这是场景碎片化、需求差异化必然带来落地难问题；二是复杂交付，涉及产品、施工、算法优化、信息系统打通、业务流程转型等诸多问题。三是成本可控，关注投入产出比非常必要。

李亚亚认为，解决落地难，仍然是要回归商业本质。要从产品的品质抓起，目的是让各行业都享受到技术革新的红利，通过场景化、差异化的问题解决，提升用户的业务价值回报。

数字化转型是一个逐步进阶的过程，场景化是路径，因此要通过系统的产品体系去支撑场景化应用。面向企业领域的数字化业务的开展和落地，海康威视从拉近管理距离，提升业务效率，规范作业行为，防范安全隐患四个维度出发为行业赋能。

海康威视秉持开放融合的合作理念，携手合作伙伴，共同实践数字化转型之路；秉善笃行，不断创新技术和产品赋能千行百业，为社会的安全和发展开拓新视界。

大华股份先进技术研究院院长殷俊：「AI 行业应用，产业升级」

殷俊认为，AI经历了理论研究的10、智能落地的20，目前处于行业智能的30阶段。

AI 10时期是“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”，计算力不够，数据有限，算法不成熟；20阶段是“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，算法、算力有了突破，成熟的算法寻找落地场景；30阶段是“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，行业最需要的不仅是一套算法、一套系统，而是企业解决客户痛点和需求的能力。

在行业智能背景下，人工智能需要具备的基础能力包括：一是AI技术泛化、快速迁移新应用的能力；二是应用牵引，快速适配新需求的能力。

殷俊认为在30阶段是应用主导个性化和AI解决方案的敏捷交付。在这个过程中，首先要构建人工智能解决方案的端到端体系化能力，大华已经在四个方向做了重点布局：系统架构、数据智能、智能工程化、智能技术。

除了构建以上核心能力，大华还开放全栈能力，赋能行业生态，并在实战中持续积累人工智能核心技术，针对全场景理解、小规模数据、泛化能力、多任务学习和AutoML等人工智能的五大技术挑战，开展实践探索，并已取得实战应用成果。

最后，殷俊强调，AI目前还是依赖人工为主，大华希望未来在行业共同努力下，能够真正转向AI的自我智能，推动行业智慧化落地。

西部数据智慧视频产品首席技术官孙煜：「AI安防与存储的变革」

孙煜提到人工智能在监控行业的应用四个主要要素：芯片、软件、存储和厂商。

芯片不断提升算力，并降低成本，软件提供高效实用的算法，海量数据需要被存储才能被利用，厂商集成以上要素并落地。这个生态中，各方要素一起合作才能使得AI真正落地。

AI应用，使得视频监控的存储架构从以前的端和边，变为现在的端、边、云，连接方式云化，其中，存储器需要更高顺序读写性能、更大的存储容量、更高地随机读写性能、更快地响应时间。

西部数据通过提供视频监控行业从终端到核心的存储产品组合，协助视频监控行业的AI落地。

孙煜演示了西部数据专门为整个视频监控行业打造的从端、边、云的各个产品组合，以及专门随时检测硬盘监控状态的软件WDDA，Western Digital 设备分析 (WDDA) 是 Western Digital 的监控优化存储产品系列支持的全新设备分析功能。WDDA使管理员能前瞻式地管理存储设备并保持性能优化，防止意外故障。

孙煜强调AI进入后传统监控盘力不从心，系统厂商通过合并通道单码流，顺序地写入，大大减少了硬盘的飞行时间和次数，把飞行机会转移到数据库访问，提升存储系统的性能。

西部数据认为提高数据利用率的关键，是告别简单粗放模式，进行精细化的分层存储策略，他们还建立起一套四层存储架构体系：热存储、温存储、冷存储、极冷存储，分而治之，极大地提高数据利用效率。

商汤科技智慧城市事业群产品副总裁朱鑫：「AI 驱动城市智能化变革」

数字化转型的核心技术是云计算、移动互联网、物联网以及大数据，更多是在于更高效的信息组织，更顺畅的一些信息流动，以及更便捷的信息访问，从而去改善企业以及行业的效率，生产力是百分比提升。

智能化变革，机器将取代人工，如此会形成一个自主的组织生产，最关键的是，随着数字技术、芯片、摩尔定律以及云计算能力相关规律影响，机器成本会持续下降，规模化后机器成本会趋向极低的成本。彼时对生产力的提升不是百分比，可能是倍数，甚至是指数级。

大量的城市物联设备、规划的城市群，以及城市里形成的大量人流、物流、车流、金融流、数据流，组成了城市互联网。

朱鑫总结了城市互联网市场下，真正推动一个城市智能化变革的三大支柱系统。

一是新一代的联网汇聚平台。视觉数据是城市最丰富的数据资源，前端设备收集的数据通过联网汇聚，形成城市动态的数据资源池，动态数据经过AI系统处理后，成为城市数据资产。二是超级计算底座。每个城市需要一个新型的超算中心。三是城市级算法系统。系统有三大板块：城市的主算法系统、城市级场景算法系统和通过融合、关联、决策，形成一个完整的城市的算法系统。

商汤在这几个支柱下面形成了一整套体系与方案，从最底层的基础建设开始，从数据中心基础设施到城市智能的计算中心，再到城市智能云赋能中心，把整体算法系统能力都放在云赋能中心。

宇视副总裁、首席架构师姚华：「AI 如何得到人民的好口碑」

姚华回顾了2018年提出的AI与安防的七座大山，并指出如今视图数据全链路计算逻辑已经形成，AI在安防已经从0跨越过1。宇视的AI部署已经在从城市到郊区、乡村，解决群众的小事和琐事。

业务状态出现新挑战，比如动态人口服务和管理难、案件有效线索率低。姚华列举“宇视追影系统”应用的三个案例：疫情期间24小时找回出走口罩少女，男子沿街威胁案件，合伙扒窃案，以上成功案例中，最关键的技术是ReID（跨镜追踪）。

姚华指出，ReID应用有七大技术难点：第一，不同姿态、角度、分辨率下的人体之间的匹配；第二，复杂场景、有遮挡，密集人群等场景下的匹配；第三，不同交通工具上的人体的匹配；第四，不同时间段以及着装变化后的行人匹配；第五，跨摄像头模态行人匹配；第六，目标行人着装发生变化后的匹配问题；第七，在较小训练集上匹配算法训练较为受限问题。

宇视联合博观（拥有国际三大主流ReID数据集、Vehicle ReID等世界纪录的算法公司），设计了基于现有样本的GAN对抗网络，较好地模拟了人体的多角度、多姿态特征。同时，辅以多种预处理算法，极大地扩充了原始样本基数，使得在较小训练集上匹配算法训练受限的问题迎刃而解。

其次，宇视在算法中采取结合全局特征和多尺度局部特征的混合向量提取解决方案，并在训练中采用迁移学习，再者，对每个人体的局部特征进行重定位的匹配训练，通过实现对人体局部位置的精准定位，可将人脸识别与ReID联动结合，解决跨镜追踪应用的诸多难点。

宇视追影系统发布一周年，实战应用落地中国百余个城市和地区，实战案例超1000个，找回走失人口100余人，小微案件侦破率提升50%。最后，姚华用“好AI，为人民服务”结束：小案件是群众的“天”，无论乡村还是城市，AI帮助解决小案件难题，能让我们尊重每一个微小的个体。

360城市安全集团副总裁、360视觉科技总经理邱召强：「360 以安全为基础的 AI 技术与应用 」

邱召强表示，当行业在享受技术带来当先进性时，360通常用逆向思维思考：一个新的技术产生的同时会带来哪些安全隐患。

邱召强指出了数字时代的四个特征：第一，一切皆可编程，也造成漏洞无处不在；第二万物均需互联，虚拟世界的 *** 作带来了物理真实世界巨大的灾难；第三大数据驱动业务，数据一旦汇总，安全性难以保证；第四软件定义世界，世界架构在软件之上，脆弱性前所未有。

360在过去15年，总结和打造出了一套云端的安全平台。360安全架构是以安全大脑为核心，六大板块，一个安全大脑，十个安全基础设施，和一个运营的所发，一个专家的团队，一个实战演练机制和一个安全互通的标准。

背靠360城市安全集团，360视觉科技专注于人脸识别产品的开发和应用，打造出以大数据为基础的视觉安全产品，包括了人脸识别门禁、人脸识别通道闸机、人证核验设备等智能终端及针对办公楼宇、酒店、商超、社区、学校，交通枢纽等场景解决方案，构建以安全为核心的智能生态。

360安全赋予了360视觉科技独特的竞争力。针对人脸识别终端设备的安全，对核心库和可执行性文件进行核心加固、对代码加固、对应用程序加固，三重安全加固防护；此外，360视觉科技还独创密钥白盒技术，为人脸识别终端、云平台环境中的数据加密及公私钥身份认证，全程密钥无明文。

最后，邱召强展示了360视觉科技人脸识别硬件家族，以及智慧园区、智慧楼宇、社区安全、智慧校园、机场安防、智慧办事大厅等几大行业解决方案。

华为机器视觉领域总裁段爱国：「华为 HoloSens ，点亮智能世界」

段爱国提出，一个真正的智能世界有三个非常典型的特征或者基础框架技术：一是万物感知，二是万物互联，三是万物智能。

在华为来看，万物互联、5G、光网络是华为的强项，华为机器视觉将成为华为在万物感知的核心。

段爱国还认为，智能世界向前迈进有三大核心技术：以全息感知为核心的机器视觉，以万物互联为基础的移动无线通信，以及万物智能的AI技术，2020年这三个技术开始合拢。

所以华为在2020年率先提出，所有的视频技术应该从人看向给机器看转移，并正式把产品线更名为“机器视觉”，聚焦打造两个核心的能力：一是前端的全息感知能力，二是在后端用数据驱动，反作用于物理世界，驱动于智能世界。

4G的时代，以智能手机为核心，出现了各种行业移动互联网的应用。在华为来看，机器视觉就是5G时代的行业数字化的智能手机。段爱国还提到，过去5年，AI的成本在下降，AI已经进入到普惠的时代，他预测未来两年智能摄像机一定会超过网络摄像机。

另外，华为将聚焦打造4个核心战略产品和平台：前端的软件定义摄像机，后端的智能视频存储，类似于智能手机应用市场的智能算法应用商城，以及华为机器视觉云服务。

在此基础上提出四大战略策略：战略一，积极投入全栈全场景的AI研究；战略二，重构产业架构，加速智能化升级；战略三，平台+生态，赋能千行百业；战略四：端边云协同，深度数据挖掘。

最后他强调， 会将开放进行到底，未来的智能世界很复杂，华为不可能一个人包揽全部的工作，希望大家一同成长。

旷视副总裁那正平：「城市大脑的条与块」

那正平表示，城市治理数字化、智能化浪潮中，无论是智慧城市、城市大脑还是数字孪生概念，核心思想都是通过物联网、人工智能等技术，准确发现城市运行的内在规律，从而进行动态优化调节，解决城市面临的安全、出行、环境、产业升级等诸多问题，最终提升城市治理水平。

那正平归纳出做好城市大脑和城市大脑的 *** 作系统的几大要点：深入研究城市发展规律；探寻业务本质；先具象再抽象；脚踏实地，长期主义。

旷视通过分析城市空间和管理对象，指出城市的日常运作管理需要秉持以人为本核心，城市大脑应围绕条块结合的方式实现综合管理，实现条、块、脑、OS的协同。

城市大脑中的条应用总量少，单体规模大、高并发、数据壁垒强；而块总量大、IoT种类多，低并发、数据壁垒低，集成联动潜力大。

基于此，旷视提出：构筑城市大脑需要先围绕“条”和“块”打造城市级的超级应用，验证产品、实现单一场景闭环，从而形成具有旷视特色的软件和硬件产品矩阵，最终逐渐沉淀出城市级和建筑级AIoT *** 作系统，实现城市物联网的闭环。

旷视认为，人工智能产业现在处于并将长期处于初级阶段，我们必须正视并不能超越这个初级阶段。第二，人工智能产业的主要矛盾是市场日益增长的多样化需求同落后的算法生产力之间的矛盾。

云从科技安防行业部总经理李夏风：「人机协同平台，助推社会治理现代化升级」

云从认为人机协同有三部分：人机交互、人机融合、人机共创。

人机协同中，各个行业的专家、以机器代表的AI知识服务和用户，三者形成一个闭环，首先专家把知识赋能给机器，机器转换成智能化产品并提升客户的体验，用户从中反馈出个性化的需求，后续提升专家的效率并反哺到产品或服务中。

云从人机协的落地通过三部分实现：智能化终端设备收集数据，同时也是人机交互的入口，云端大脑是整个数据的汇集、分析、提炼的中枢，当数据大脑经过分析，形成相关的服务后，通过嵌入式的模块，即AI平台，实现人机协同在各个场景落地。

而AI训练平台融合数据智能标注、OCR训练、图像训练、NLP训练、视频结构化训练于一体，根据场景数据，生成符合行业需求的AI模型算法。云从的智能解析引擎具备软硬解耦特性，可以适配国有自主芯片，还能实现效率和使用维度的极大地性能提升。

基于云从的数据分析引擎，提供面向数据全生命周期的分析、挖掘及应用服务，完成数据到知识的价值转换，赋能各业务场景应用。

具体来说，汇聚感知数据，打造数据挖掘基础，融合业务数据，灵活定制生成各类标签，拓展业务对象，并依托认知信息，形成各类专家的决策，为决策提供有力的支撑，最后，依托可视化专家建模，固化专家经验模型，积累与传承业务知识。

从数据到知识是数据价值挖掘的必经之路，目前大部分数据资源没有得到充分利用，云从的知识生产与服务平台KaaS，通过将标签、机器学习等知识模型化、在线化，加上AI 引擎， 变数据/经验为在线知识。

通过数据智能模型为核心的知识体系构建实现从多维数据中挖掘隐形事件背后的关联关系及规律现象，服务于风险防控、态势预测、行为画像、虚拟轨迹等各类实际业务决策。

比特大陆AI业务线CEO王俊：「安防新基建，AI 芯智能」

王俊认为，当市场容量足够大时，总是会催生出更专注的产品，因为越是专注的产品，越容易获得更高的效率，随着AI市场的爆发，AI的计算硬件亦是如此。过去大家用GPU来取代CPU提供AI算力，现在正是从GPU切换至TPU或其他AI专用芯片以获得更高效率的时代。

比特大陆算丰自研的TPU，覆盖了云、边、端，专注于深度学习计算，相对于CPU和GPU，在获得更高性能的同时，还具备更高的性价比和更低的功耗。安防行业已经完成了从看得见到看得清，看得清到看得懂的阶段，而未来在更多专用AI芯片加持下，可继续实现看得快、看得起。

王俊还提到，比特大陆算丰业务坚持专注、开放、合作共赢的理念，专注AI芯片及其相关硬件的研发，同时开放各个层次的软件接口方便各种算法的接入和优化，力求和各个算法、应用等合作伙伴紧密合作，共同打造完整的AI解决方案。

同时，他们会打造基于比特大陆算丰芯片的算力平台，提供数据、算法、应用的统一管理，这样不同的应用需求，基于不同深度学习框架的不同算法方案，都可简单、高效的运行在该算力平台上。用户可自由选择最合适的方案，接入数据，并获得智能分析的结果。如此，在真实的场景中，无论是人脸识别、视频结构化这样单一的应用，还是城市大脑这样的综合方案，比特大陆都可基于该平台，联合合作伙伴，提供统一、高效、易用的AI算力服务。

澎思科技副总裁曲瀚：「AIoT 新基建，加速人工智能进入普惠时代」

澎思科技认为人工智能新基建的一个核心就是AI的基础设施化，分为技术基础设施和融合基础设施。

在此趋势下，智慧城市和AI安防将成为新基建的最佳试验场。另外，AI安防也逐渐发展到了第二阶段，AI在To B领域的发展开始从单一的场景向全社会各个领域延伸，每个细分的场景都展现出不同的AI服务需求，未来就是服务为王的时代，谁能够快速精准地把握住客户的需求，谁就能够在未来的竞争中快速胜出。

曲瀚指出，AI普惠的产品有两个核心要点：一是极致产品体验，二是场景化的解决方案能力。实现AI普惠的终局在于四个方面：第一，万物智联，所有的AI终端实现在线化。第二，推动AI算法向通用智能算法演进，降低机器学习的成本，提高泛化能力。第三，构建一个丰富的产品生态。第四，场景的联动和重塑。AI不是一个孤立的系统，需要和客户的其他系统做连接和联动，才能使得场景服务变成一个主动智能的服务。

澎思基于对普惠AI的理解，构建了澎思AIoT生态平台，包括四个关键的能力：第一，智能视图大脑。算法会从云、边、端三个维度全链条嵌入。第二，全系列自研的智能边缘设备。第三，打造云端智能服务的开放平台。第四，后端建立数据管理平台，使得数据在AI、硬件以及云服务能够充分地流动，实现业务和训练数据的并轨。

曲瀚还表示，普惠AI最核心的是算法能力，这是整个AIoT业务的底座，澎思的算法在云端和边缘端都走在世界的前列。

最后，曲瀚还重点介绍了在智能城市「新基建」中，澎思在城市公共安全与治理、人居场景智能化两大场景中的落地情况，以及深度参与新加坡等海外市场智慧城市的建设经验。

的卢深视CEO户磊：「大库时代，落地千万级刷脸系统的技术剖析与建库经验」

户磊提到，大库时代，金融支付、交通等众多场景亟需千万级精准人脸识别技术方案。目前行业内现有方案为多引擎，多层级，分库管理模式，系统复杂、软硬件开销大、成本高、效率低。

因此理想的大库识别方案应该具备以下几点：精准，万亿分之一误识别率，千万级别底库，鲁棒性好，高度兼容性，以及价格适宜。而的卢深视是全国首个建立省级规模三维人像数据库的AI公司。

的卢深视的千万级精准识别的刷脸系统具有几大关键技术点。

系统架构，分为三个层次，由前端多维智能感知系统、千万大库云端中台和多模态关联分析与预测组成。

其中高性能三维人脸识别算法与前端相机深度集成，降低后端计算开销，中台支撑千万级大库人脸的建库、清洗、检索，适配度高、效率高，多模态架构的兼容性好，分析预测环节基于大数据的逻辑推理，时空轨迹关联分析，将2D/3D人脸、人体、物品、时间、地点等多维大数据融合，深度挖掘数据之间的关联性，实现预测与预警。

其次是技术架构。核心算法层，其中最重要的是3D算法层；平台技术层，包括后端的技术，包括通信计算、协同优化等等技术；业务中台，对数据接入、数据管理、数据清洗、优选，而后融到库里面进行数据同步，最终支撑各种各样应用。

再者，的卢深视建立三维数据标准及评价打分体系，这是后续进行三维应用的基础，的卢深视对于各种数据类别，均提供数据质量要求及评价标准。

户磊还总结了的卢深视3D识别的优势：

准确率高，保证精度不损失的情况下，突破了三维人脸识别的量化技术，最终可以实现在千万级库上面秒级的反馈结果，可以保证万亿大库下的高准确率 。

鲁棒性好，实现了深度图和红外图的识别，不受光线影响，包括大角度、浓妆识别的准确率，能够融入15到20度大的角度的差异。

安全性高，尤其对于活体检测，能够实现2D平面伪装攻击方式100%防御。

平安科技副总工程师王健宗：「联邦智能——智慧城市的突围之道」

目前，人工智能在移动互联网、云计算、大数据、IOT、5G等新技术的驱动下得以迅猛发展， 不过在AI技术落地时总是有所欠缺，即人工智能通用算法在本地化部署过程中所面临的数据困境，而这一块恰恰是相关行业或企业所缺乏的。

王健宗认为，其数据困境主要是三点：数据孤岛、法律法规监管日趋严格，以及传统AI技术模式下的限制。

联邦智能是以联邦学习为龙头，同时涵盖联邦数据部落、联邦推理、联邦激励机制，共由四部分组成。面对目前日益苛刻的数据安全隐私的问题，通过构建联邦学习的技术内核，建立联邦数据部落，实现具备隐私保护的联邦推理，并以联邦激励机制为纽带形成一个完整的AI生态格局，从而打破数据壁垒，使人工智能发展迈向新阶段。

其中，联邦学习是隐私保护下的分布式机器学习技术，以及“数据孤岛问题”的解决方案。联邦数据部落，在确保数据安全及用户隐私的前提下，建立基于联邦智能的大数据部落生态，充分发挥各行业参与方的数据价值，推动垂直领域案例落地。联邦推理，在一个隐私与安全的链路过程中，发挥着引擎模型的联邦推理作用。联邦激励机制，它的核心是一个遵循基本准则的闭环学习机制，通过联合建模协议达成、贡献度评估、激励及资金划定等环节，吸引外部企业参与，加入联邦智能生态。

平安的蜂巢联邦智能平台。在整个平台中，蜂巢依托平安集团这一综合性集团背景，能够提供智慧金融、智慧城市、智慧医疗商用级的一站式解决方案，希望能够以此激活数据价值，这也是整个平台的使命。蜂巢平台的目标是跨企业、跨数据、跨领域，实现整个大数据AI生态。此外，它在营销、获客、定价、风控、智慧城市等等方面推出了相关的解决方案。

最后，王健宗总结道，联邦智能作为枢纽，将会为智慧城市的未来提供更多新的机会。同时，随着公民隐私安全意识的不断加深，它将更好地为公众带来高品质的个性化服务，并在当前新基建的背景下，立足于数据，依托联邦智能生态，加速精细化服务时代的到来，这也是联邦智能的机会。

灵伴科技公共安全事业部总经理刘叶飞：「安防新十年，AR 来主宰」

刘叶飞认为AR在智能安防领域有独特优势，比如第一视角显示，融合现实世界，人机交互自然，信息传递准确。AR技术如果运用到智能安防领域，在未来的十年，AR+AI必定推动整个安防市场。

杭州灵伴科技成立于2014年，从做语音识别、语音交互起家，随后过度到视觉交互，主要体现在AR层面，在2020年，灵伴推出了全球首款光波导形态的AR智能眼镜。

他还现场展示了灵伴科技在全球首款可量产的光波导智能眼镜，可折叠，小巧轻便。基于光波导优质的显示效果，可以不影响正常视线的情况下与外界进行交互。

刘叶飞还介绍，这款智能AR眼镜具有人脸识别、红外测温、车牌识别、执法记录、信息推送、远程指挥等等功能，相当于取代三个信息化执法终端所有的功能。除了安防行业，还可在智慧园区、大型安保活动、监狱、海关/边检、轨道交通、机场等多种场景使用。此外，灵伴科技在博物馆、两会、疫情防控等场景下的均有落地案例。

安防「新十年」颁奖典礼

大会演讲环节结束后，峰会进入到安防「新十年」颁奖环节。

AI与安防的融合，经由2018年的静水深流、2019年的混沌厮杀，2020年的技术研究与方案落地将会更为清晰、成熟。

身处产业临界节点，雷锋网AI掘金志启动安防「新十年」评选活动。

雷锋网AI掘金志从商业维度出发，基于对AI安防产业四年的调研和资源积累，并联合政、企、学、投资四界的评选委员，致力于寻找广受市场认可的企业、产品，寻找人工智能在各个行业的最佳应用。

五大城市代表企业榜

五大最佳行业解决方案榜

引领未来十年的五大新基建企业

许多人包括我得知这一消息马上的反应是：太实至名归了。Michael Stonebraker在数据库领域以多产而著称，“发明了许多几乎所有现代数据库系统所用的概念，创办了无数成功的数据库技术公司”的确是他几十年生涯很好的总结。

他的影响跨越学术界和产业界，很难有在世者能与之媲美。而且此前他已经斩获美国工程院院士、IEEE软件系统奖、冯诺依曼奖和第一届SIGMOD Edgar F Codd创新奖等多个重量级荣誉。

早在1970年代前期，Michael Stonebraker就在Edgar Codd的关系数据库论文启发下，组织伯克利的师生，开始开发最早的两个关系数据库之一Ingres（另一个是IBM System R），Ingres的基础上后来发展出Sybase和SQL Server两大主流数据库。Ingres在关系数据库的查询语言设计、查询处理、存取方法、并发控制和查询重写等技术上都有重大贡献。

1980年代他又开发了POSTGRES项目，目的是在关系数据库之上增加对更复杂的数据类型的支持，包括对象、地理数据、时间序列数据等。后来这个系统演变为开源的PostgreSQL，Greenplum、Aster Data、Netezza和Stonebraker自己创办的Ilustra（后被Informix收购）等多个商业公司和开源的产品都是基于PostgreSQL开发的。

1990年代，他启动了联邦数据库Mariposa，基于此创办了Cohera公司，后被PeopleSoft收购。Mariposa和稍早的XPRS（与Randy Katz、David Patterson和John Ousterhout诸位大牛合作）和Distributed Ingres两个项目开了一代分布式数据库风起之先。Shared Nothing架构这一重要概念也是那个时期提出来的，这已经成为如今大数据系统的基石之一。

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