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多年来的城市智能化治理和建设积累了海量的视频监控数据资源，再加上资本对人工智能算法领域的不断投入，各方面的资源储备为人工智能技术在视频监控行业的大规模商用创造了条件。

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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。

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传统智能分析算法存在不可突破的局限性，限制了智能分析技术的进一步发展，直到2012年之后，深度学习算法带来了突破，

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AI视频监控系统的海量数据会占据很大带宽容量，如果与客户的其他业务共用网络通道，将影响其他业务网络通信质量。边缘计算等新一代技术的应用

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边缘计算等新一代技术的应用将在一定程度上减少数据流量，但视频取证等功能仍然会占据较大的带宽，因此服务器等全部基础设施将会进一步提高。

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将事物移到边缘的原因是为了获得更好的响应时间。速度和延迟对于诸如计算机视觉和用于5G的虚拟无线电接入网络等应用至关重要。

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但是用例要求将本地推理输出进行全局汇总。边缘AI可以运行神经网络，以帮助过滤必须发送到云以进行进一步AI处理的数据。

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而价格可低至其1/4。通过DataWorks数据集成，企业可以进行高效、低成本、稳定的实时数据同步。

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再配合上实时运维监控和告警系统，就形成了整库全增量的解决方案，让实时同步具备从整库全量同步到整库实时增量同步再到大数据自动增量融合这样的完整链路。另外

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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。