2、带宽成本 。 虽然现在4G、5G发展很快 ， 但视频数据还是太大了 ， 视频的码率从1Mbps 到甚至4~10 Mbps ， 而现在已经部署了10亿只IP相机 ， 如果所有的数据都要汇集到云端的话 ， 随之而来的带宽成本在现在的技术和运营模式下是无法承受的 。
3、数据安全和个人隐私 。 大家越来越重视隐私保护了 ， 人脸、车辆的影像都是重要信息 ， 国家正在制定标准 ， 要求涉及到个人隐私的数据要在边缘计算 ， 经过脱敏之后才能上传到云端进行下一步服务 。
4、稳定连接 。 我本身是学通讯的 ， 要在端到端实现稳定的视频连接 ， 并不容易 。 如果大家了解视频编解码 ， 就知道视频的数据其实是连续的 ， 如果连接不稳定 ， 丢失一帧就会导致连续丢几十帧甚至上百帧的数据 。
下图以安防场景为例 ， 展示了智能视频边缘计算的落地情况：

文章图片

智能视频边缘计算在各个领域还有很多应用 ， 比如基于人工智能的视频结构化 ， 就是把视频里面所有我们感兴趣的信息变成结构化数据库里的数据 ， 对 AI处理的要求非常高 。

文章图片

邵文简：我们英特尔 OpenVINO 社区一直在为这个领域做贡献 ， 大家都知道英特尔提供了多种多样的硬件产品 ， 从凌动到酷睿到至强 。 我们也有 FPGA 的产品和基于 VPU（视觉处理器）的视觉加速产品 。 通过英特尔提供的软件工具和软件开发包 ， 就能把这些硬件产品和解决方案连接起来 。
这里给大家介绍两个：Intel? Media SDK 和 OpenVINO 。 Media SDK 是一个高性能的视频编解码以及图像处理的软件工具 ， 经历了很多年的发展 ， 今年要寿终正寝了 ， 它的替代者/下一代叫 oneVPL ， 会在今年推出 ， 效率比 Media SDK 更高 ， 也基本保持了 Media SDK 的编程和接口的风格 。
OpenVINO 则是英特尔在人工智能方面用于快速部署、加速AI推理工作负载的软件 。 下图是 OpenVINO 的基本工作模式 ， 两个核心模块为模型优化器和推理引擎 。

文章图片

OpenVINO 从2018年到2022年经历了4年的发展 ， OpenVINO 的2022.1版本也是我们一个比较大的 milestone ， 主要有以下新特性：
1、Open Model Zoo 支持了更多的域系列模型 ， 增加了33个新的模型；简化了依赖库的管理；推出了全新的 API 2.0 ， 跟主流AI编程方式一致 。
2、提升了兼容性 ， 简化了 Model Optimizer 的参数 ， 支持了 Dynamic input shape……直接支持PaddlePaddle模型 。
3、部署上支持了将很多前处理的任务集成到模型中；支持 Auto Plugin；增加了性能配置提示 ， 比如可以在低延时和高吞吐量间选择；优化 First Inference Latency 。

文章图片

2022.1这一版本无论是生产效率还是兼容性、性能上都有很大的提升 ， 对中文社区、中国的人工智能用户来说都是极大的便利 ， 希望我们广大的社区用户和开发人们有机会能去 OpenVINO 网站下载和试用 OpenVINO 。

文章图片

比特熊：我已经听入神了 ， 刚才有听到一些信息和坐在我身边的李者璈老师也有些关系 ， 给李者璈老师一个特别机会 ， 请您代表大家向邵文简老师提问 。