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丰富的数据源：汽车外围遍布多个激光/图像雷达，能够实现高帧率、360°实时观测周围的物体及其状态；内部则能够实时知道当前的车速、车轮角度、胎压等信息，做到知彼知己。

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等级2：异常关联+统一视图，对于自动识别的异常，能够进行上下文的关联，形成一个统一的业务视图，便于快速的定位问题

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无论是微服务的架构还是容器化的部署模式，带来的一个特性是环境的动态性会增强，每个实例的生命周期会更短，出现问题后往往现场已经被破坏，登录机器排查问题的方式已经不复存在。

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等级0：手工分析，依靠基础的Dashboard、告警、日志查询、分布式链路追踪等方式进行手动告警、分析，也是目前绝大部分公司使用的场景

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最上层我们会提供一些辅助决策的功能，例如告警通知、数据可视化、Webhook等，此外会提供丰富的外部集成能力，例如对接三方的可视化/分析/告警系统，提供OpenAPI以便不同的应用方集成。

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传统的数据同步集成采用全量增量定时合并的模式，而 Flink 流批一体混合 connector 可以实现全量增量一体化数据集成（读取数据库全量数据后，可以自动切换到增量模式，通过 CDC 读取 binlog 进行增量同步），全量和增量之间无缝自动切换

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实时和离线逻辑业务的一体化使得数据结果天然保持一致；同时使得业务开发效率提升了 4-10 倍；流批任务的错峰调度使得资源成本节省了 1 倍

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2020年，我国网络基础设施建设已经位居世界前列，信息技术应用持续发展。计算能力、数据资源和核心算法的进步推动人工智能的快速商业化应用。

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近两年，基于深度学习的人工智能在安防市场的应用越来越深入，尤其是车牌识别、人脸识别等技术得到了大规模的应用，并获得了非常不错的应用效果。

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如果一项技术无法依赖在数据处理技术上面的优势，去实现产品到商品的转变过程，那么技术的发展并没有实际的应用意义。