如果把摄像机看作人的眼睛，智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉用户不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息。
智能视频解决方案以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以设置某些特定的规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安保人员处理危机，切实提高监控区域的安全防范能力。
从以上对比中我们可以看出智能分析技术的好处，但从这些年智能分析技术的应用来看，其并未实现大面积商用，究其原因主要是过去技术不够成熟、应用效果不够理想，传统的智能分析技术由于算法是人为根据不同的场景和应用需求进行设计，在适应性上需要人为不断的改善和提升，在特定的环境下有良好的性能，但是一旦环境等因素发生变化，传统的智能分析算法在应用上的性能就会降低。
边缘AI和云AI相得益彰，并且云资源几乎总是与边缘AI用例有关。在一个完美的世界中，为了简化和扩展，我们将所有工作负载集中在云中，但是，诸如延迟，带宽，自治性，安全性和隐私之类的因素使得必须在靠近数据的边缘部署更多的AI模型。消息来源。一些培训正在边缘进行，并且越来越多地关注联合学习的概念，该概念将处理集中在数据区域，同时集中结果以消除区域偏见。
边缘和云AI之间的常见折衷
开发人员需要在云和边缘AI之间进行权衡的一些最常见的折衷方案包括：
处理能力：边缘计算设备通常功能较弱，并且难以更换或升级。
延迟：云计算速度很快，但尚未为驾车或工业控制等实时应用做好准备。
能耗：大多数设计人员通常不必像对待边缘那样考虑云的能耗约束。
连通性：当连通性下降时，像自动驾驶汽车这样的安全关键服务将无法停止工作，这会将实时AI驱动的决策的处理推向边缘。
第二步：基于DataWorks完成数据全链路研发，包括数据集成、数据开发&ETL 、转换及KPI计算等开发，以及数据作业的调度、监控、告警等。DataWorks提供数据开发链路的安全管控的能力，以及基于DataWorks的数据服务模块提供统一数据服务API能力。
第四步：基于阿里QuickBI进或第三方数据分析工具如Tableau行数据可视化，以及构建各业务板块数据服务门户应用。
该方案将阿里云实时数仓全套链路与离线数仓无缝打通。满足一套存储，两种计算（实时计算和离线计算）的高性价比组合。
数据集成将数据同步过来以后，我们需要实时的数据仓库将这些数据更好地应用起来。刚才简单介绍了实时数仓的解决方案，接下来我们向大家详细介绍基于Hologres和Flink的实时数据分析方案。
2）菜鸟智能物流引擎原来采用Flink+HBase+OLAP的方案，该架构数据导入时间长、资源浪费、数据孤岛等问题严重严重困扰了业务同学，采用Hologres后，整个链路2亿记录数据处理速度端到端优化到3分钟，开发效率大幅提升，整体硬件成本下降60%。
