AI安防浪潮下，究竟需要怎样强大的一款服务器？

眼下，中国共计装有近2亿个视频监控摄像头，而具备AI能力的摄像头仅占其中的1%。

在高清监控摄像头数量与AI渗透率不断递增的情况下，由摄像头采集的图像、视频流数据，需要更强大的分析引擎对其进行分析、处理和训练。

以北京地铁站为例，北京1000多个地铁站中平均每站都有上百个摄像头，平均每个地铁站每天流通8到10万人较为常见。保守预估每个相机每天看见1万个人，再假设对比库中有1万个目标（对于公安数据库来说并不大），这个相机每天要回答的问题就是一亿零一万个！

显然，在当前各类安防项目中，依靠纯嵌入式智能DVR和NVR均无法满足严苛的计算要求。

面对万亿级AI安防市场，在技术落地成花的十字路口，所有的安防企业高管们都会面对一个终极命题：AI安防究竟需要一款怎样强大的服务器？
谈到安防服务器，X86无处不在，一直以来，它都是包括安防在内等多个行业的“宠儿”。

“眼下安防市场很多的管理平台，譬如流媒体服务器、转发服务器、主控服务器基本基于X86架构建设，它的最大优势是比较容易开发、上手比较快，大多工程师更擅长在X86架构上做研发。”

华泰科捷CEO傅剑辉告诉雷锋网，考虑到它表现不俗的性价比，X86服务器一直都是我们采购的首选。

由此，过去多年来，X86服务器也获得了全球顶尖服务器供货商的青睐。

遗憾的是，各科成绩均“达标”的 X86服务器，在如今大热的AI浪潮面前，却遇到了一些“偏科”难题。

傅剑辉透露，从安防用户实际使用角度考量，目前X86服务器应用在安防行业主要存在三大问题：

一、CPU负责逻辑运算的单元并不多，在多任务处理时效率低下。面对海量视频信息，传统X86服务器单纯以CPU为核心的数据中心部署已经不能很好地满足并行灵活计算、多变环境的计算需求，很难在安防企业级服务器市场有惊艳的表现。

“以前的视频数据只需存在后台，做少量分析即可，也就是说存储足够大就行；今天，很多客户都希望我们能够实时处理这些海量视频信息并反馈结果，而这就意味着系统需要同时做解码、做视频结构化、做识别、搜索等等，X86明显就不够用了。”

换句话说，X86可以类比手机里的功能机，它能够满足单一的通信处理需求，而AI融入的安防市场，更需要一台强大的智能手机，配备更强大的性能以适配 游戏 、处理等个性需求。

二、在行业出现算力不够的大背景下，很多厂商打出X86服务器加上若干GPU卡的组合拳，而这种为了单纯解决算力而“拼凑”出的方案大大增加了服务器的功耗和用户成本。

从行业采用情况看，如果涉及人脸识别等AI项目时，大部分厂商会采用GPU作为人像数据结构化的处理单元，特别是在X86服务器集群中，GPU更是成为唯一选择。

在某种程度上，GPU的确解决了部分算力不足的问题，却也存在两个致命硬伤。

一是功耗大，需依托X86架构服务器运行，不适用于更为广泛的AI方案开发； 二是成本高昂，比如采用GPU方案，折算单路人脸识别成本在万元以上，相较其他千元级，甚至是百元级的方案，毫无成本优势可言，这两个致命短板，也让很多企业不得不寻求新的方案。

三、由于X86更多采用的是较为开放的LinuX系统，而非封闭的AIX系统，在稳定性和可维护性上略显不足。

“未来的市场必定是数据规模和计算能力的角逐。”

浪潮商用机器有限公司产品部张琪告诉雷锋网，随着越来越多新应用的出现，传统的X86计算架构会遇到很多瓶颈，包括数据瓶颈（处理器的计算单元以多快的速度获取和交换数据）、计算瓶颈（单位空间内能集成多少计算能力）、延迟瓶颈、通信瓶颈。

就像设计时速30码的道路难以承载均速100码的车辆通行一样，很短时间内就可造成道路拥堵甚至瘫痪。

今天来看，面对大计算、智能化场景，谁能够最先解决算力问题，又能够更好降低功耗与成本，谁就能在AI浪潮下引领鳌头。

在张琪看来，基于POWER9的高性能服务器能够很好满足AI安防时代下的高智能需求。
从AI安防实际场景所需出发，浪潮商用机器有限公司近期推出了基于POWER9服务器，搭载UltraVision视频智能分析系统的AI视觉分析智能分析解决方案(UltraVision on Power)。

AI视觉分析解决方案可以看作一个超级高效的AI大脑，它软硬结合，能够实时、准确、智能、节能地完成包括安防在内各个行业所需的复杂性数据处理工作。

“硬”，体现在POWER9架构上，它能够提供强大的图像视频的计算处理能力。相比其他处理器，POWER9支持了PCIe40、NVlink20等新一代I/O协议，能够在AI等应用中展示出更好的应用表现。

具体来看，相比X86，其单节点视频处理路数提升近3倍，达38倍提升深度学习框架AI模型训练效率，18倍更好的加速数据库性能，IO能力提升了近5倍。

另外，执行视频和图像编解码，查询搜索任务时，整机可提供单精度56TFlops和双精度28TFlops超强算力，和比X86服务器相比，单块GPU即可提供比纯CPU服务器高30倍的推理能力。

值得一提的是，该方案独有的CAPI技术，可以将延迟降低至1/36，全面加速图像处理，同时功耗降低高达30%。

18倍、38倍、3倍、5倍、30倍，看起来不大的几个数字对于安防行业来说，都是庞大数量级的提升。

这几个数字的变化，能够将各类犯罪和严重的暴力事件的防控手段从事后介入提前到事前或事中，大大减少安全事件的发生，实现公共安全从被动防御到主动防御的业务转变。

除了POWER9提供的超强算力硬核外，在软件层面，该方案还有高重UltraVision视频智能分析技术加持，如目标检测（PD）、行人重识别（RE-ID）等多项计算机视觉技术，提升目标识别准确率高达94%。

毋庸置疑，软硬结合的AI视觉分析解决方案在实际落地过程中，能够实实在在地为用户解决AI时代下的高算力与低功耗问题。

除此之外，相比其他热门方案，该方案还有两大优势不得不提。

其一、独有的利旧能力降低客户成本。

通常来说，一般的AI视频系统想要实现某些功能必须接入具备AI技术的感知摄像头，该方案在部署过程中不需要更换原有摄像头，只需要旁路接入视频采集端，即可实现AI系统；

另外，该方案还可以兼容不同品牌、不同制式的任何摄像头；可以不改变客户原服务器等硬件架构的情况下直接部署，有效降低客户部署成本。

其二、就浪潮商用机器公司本身来说，依托其在服务器领域的引领地位，拥有强大的定制化落地能力，缩短交付周期从月到天。
该方案无论是面对大数据处理、机器学习这样的AI应用，还是软件定义存储、内存数据库这一类的开源应用都会有比较好的性能表现。

毫无疑问，专为AI、云计算、大数据等新兴应用而生的AI视觉分析解决方案在客户面对严苛业务挑战时，提供了更多元化的选择。

依托这款高性能产品，用户可以更快地部署各类智能应用，缩短安防AI应用的技术迭代周期。

与此同时，性能卓越的浪潮商用机器服务器的应用不仅限于安防行业，在互联网、金融等对安全性要求高的领域，其也可以施展拳脚。

安防之外，整个 社会 正在向规模化、自动化、智能化转型升级。其中，智能化的应用方向涵盖四大方向：前端化、云端化、平台化和行业化。

在这个升级过程中，新的平台需要有新的能力做新的认知，新的认知催生新的需求和应用。

对于包括浪潮在内的 科技 公司来说，这是一次巨大的机会，同时也是一个不小的挑战，路漫漫其修远兮，必须上下而求索。雷锋网雷锋网雷锋网

高清视频监控在带来更加清晰、逼真的视觉效果的同时，其海量的视频数据也对网络传输环境提出了更大的挑战。例如，采用标准H264MainProfile压缩算法的高清网络摄像机，单路视频要达到1080P全实时(30fps)，需要的网络带宽至少要在4Mbsp以上，对于一个监控点在20个以上的大型监控项目来讲，这样的系统需要的网络带宽则约为80Mbsp。而在实际应用中，目前国内部分应用环境的网络带宽仍无法满足这一要求，并且网络的稳定性也不够，这些使得高清视频监控系统在网络传输环节上存在着巨大的安全隐患，具体来讲，视频流畅度以及带宽负载是网络高清监控技术在传输环节上面临的主要困扰。对此，现阶段监控厂商主要是从产品和系统设计出发，加强其对网络环境的适应能力，力争尽可能地减少对带宽的消耗，以保证高清视频的传输安全。在系统平台方面，大部分厂商采用的思路是在平台设计时尽量减少分发，优化路径，减少中间环节，以降低时延，确保视频的流畅度。另一方面，在产品开发上，采用更为优化的高画质视频压缩技术、提高前端摄像机对图像的处理能力，以及规划网络服务质量(QoS)更高的传输系统，是目前众多厂商主要的开发策略。高清网络视频监控系统带宽占用情况优化视频压缩标准为了缓解海量视频流对网络带宽提出的高品质要求，双码流技术是许多厂商常用的一种方法，即针对不同的应用需求，分别选择不同的视频压缩技术、不同的比特率来进行数据传输。而实际上，采用更高压缩比的视频处理技术是有效降低带宽消耗的良好途径之一，因此部分厂商开始运用更为优化的、高画质H264High Profile视频压缩技术，使得相同质量的高清视频流对带宽的占用量大幅下降。例如，华为系列高清网络摄像机基于H264 High profile高压缩编解码算法，实现了高压缩比、码流控制准确稳定、高清低带宽的效果，可在2M-4M带宽上达到1080P@30fps的视频传输效率。此外，在优化视频压缩技术的基础之上，一些厂商还进一步提高了产品在视频编解码方面的处理能力。如海思在其新一代的网络摄像机芯片(SoC)上，运用CBR/VBR/ABR混合码率控制技术，可自动判定网路带宽的条件与变化，动态选择传输速率，更为有效地解决了带宽传输的问题。同时，支持感兴趣区域(ROI)编码技术也成为了厂商们纷纷开发的一项重要功能，它在视频编码时把感兴趣的区域编得更细腻，其余部份则可适当降低品质，因而也减少了视频传输时对带宽需求的压力。目前松下、三星均已推出了采用这些先进技术的相关网络高清摄像机系列产品。目前，H264视频压缩标准仍然是监控市场上的主流，但值得注意的是，由中星微电子和公安部一所主推的SVAC数字视音频编解码技术标准在最近一段时期加大了市场推广的力度。虽然现阶段SVAC还不是强制标准，但其应用优势同样不容忽视，如：它可支持可伸缩视频编码(SVC)，满足不同传输网络带宽和数据存储环境的需求，大幅节省带宽;支持感兴趣区域(ROI)变量编码，在网络带宽存储空间有限的情况下，提供更符合监控需要的高质量视频编码等等，这些都将有助于提升网络高清视频监控系统在传输上的适应能力。提升图像处理能力增强前端摄像机对视频或图形的处理能力，尽可能地减少对网络传输的负荷，也是目前一些厂商的主要做法。如：采用E-PTZ电子云台实现局部倍数放大功能，以降低光学放大所需的较大带宽;3D降噪技术;重点区域影像提升技术;以及智能分析技术等等。以安霸A5s 网络摄像机芯片(SoC)为例，其采用运动补偿时间滤波技术(MCTF)用于降低噪声，该算法分析每一帧数据中每个像素的时空域信息，进而能够有效过滤静态和动态噪声，经过过滤的画面不仅更加清晰，而且有助于提高图像压缩率——即有限的带宽不会浪费在对噪声的编码上，提高了网络传输的品质。通过智能分析技术来触发传输、存储的方式，也可以大量减少前端图像向中心传输的带宽消耗。例如，网络摄像机内置动态侦测、越线检测、面部识别、语音对话等智能分析模块，结合动态自适应视频流控制技术，在正常情况下，视频播放速率可以设置为较低数值，以减少带宽使用量;一旦有突发事件，则立即触发报警，播放速率增加至更高数值，且提供高品质的视频源，并进行存储，这种方式可同时在录制过程中确保影像品质及提高带宽使用率。确保网络传输安全性网络运行环境的高可靠性和高安全性是用户普遍关注的另一大焦点。随着一些网络高清监控系统在规模和监控点数量上的不断增加，对网络服务质量(QoS)也提出了更高的要求，特别是对于安防这类对视频资料安全度要求较高的应用来说。为此，部分具有IT背景的厂商引入了大量的IT技术来进行产品和系统的设计。例如，华为采用视频专利网传技术(包括FEC超强纠错、IRC智能调速、ROD断线保护、ARQ丢包重传等)，使系统具有较强的网络纠错能力，能允许5%的网络丢包率，而图像质量仍无影响;同时，网络摄像机可实时检测网络状况，自动启动抗丢包策略;当异常断网时可启动本地存储(如SD卡等)，网络恢复后则自动回传，不丢失数据。另外，广州睿捷(Ragile)网络科技有限公司提供的网络监控方案一方面采用流媒体服务器负责转发和并发数据，使得DVR带宽不被重复占用;另一方面，在服务器数据处理上则实现了负载均衡，解决了最大量突发访问所引起的网络超负荷问题，且运用N+M冗余最大可支持M台设备离线，心跳侦测功能可激活备用机，实现短时间切换，从而维持系统的稳定运行。

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