3月29日，“智涌钱塘”2019 AI Cloud生态大会在杭州举行。

会上，海康威视高级副总裁毕会娟博士发布了AI Cloud物信融合数据平台，并重点介绍了该平台的主要能力，包括横向跨网融合、纵向跨层汇聚、双网三类应用、保障数据安全等。

所谓横向跨网融合，首先是源头治理，解决智能物联数据源头的质量问题；其次是智能解析，利用人工智能将物联数据转化为信息网中易理解的人、地、事、物等数据；然后是物联数据服务，即在支撑物联智能应用的同时，可以将数据按需送到信息网中与其他数据融合；最后是融合数据治理，将数据按照主题库、专题库、标签库、关系库等方式组织起来；再提供融合数据服务，支撑信息网数据应用的开发。

其次是纵向跨层汇聚能力，AI Cloud物信融合数据平台提供数据平台级联功能，支持数据在智能物联网和信息网中都能够按需向上汇聚。

在智能物联网和信息网中，基于智能应用平台，可以开发三类应用：边缘节点单场景应用、边缘域时空域应用和云中心宏观综合应用。

此外，在物信融合数据平台中，从数据采集、传输存储、数据服务和数据应用四个层面关注产品本身提供的数据保护能力；从开发测试、交付实施、数据治理和运维服务四个层面关注在数据工程服务过程中提供的数据保护能力。

毕会娟博士表示，2017年海康威视就已提出AI Cloud基本理念和架构。2018年，在云边融合的计算架构指导下，公司开发了两池一库四平台，一些先锋用户已经开始使用这些产品。在此基础上，公司对两池一库四平台的能力进行了深化，进一步明确了物信融合的数据架构，将原有产品深化、整合为物信融合数据平台。可以预见，2019年将是Hikvision AI Cloud全面落地的一年，一方面，物信融合数据平台逐步走向成熟，将会应用到更多行业场合；另一方面，各地业务中心也已准备了本地化的数据治理工程实施团队，为用户提供服务。

以下是毕会娟大会演讲核心内容，雷锋网(公众号：雷锋网)作了不改变原意的编辑和整理：

尊敬的各位领导、来宾，很荣幸有这样的机会与大家分享海康威视物信融合数据平台的设计理念和主要能力。

人类发展的历史是战天斗地的历史，既是人与世界万物相抗争的历史，也是和解相容的历史。就比如上古传说中的大禹治水，围堵治水是人与水的抗争，而疏导洪水是人与水的和解与相容。进入21世纪，人类与万物又一次走到了新的路口。

清冷的物联世界，因人工智能而温暖；物联网与人工智能的结合使物体能够像人类一样逐渐的拥有智能，那么未来人类与万物如何再一次的相争相容。物联世界与信息世界因数据而融合，物信融合本质上是数据的融合，我们的物信融合数据平台就是要搭建人与物之间对话的桥梁。

物信融合数据如水，顺流而下。从智能物联网的数据采集，到价值数据进信息网，数据如江河之水，在感知端发源，经过解析和治理，最终与信息网当中的数据融合。

智能物联网的各种感知资源具有很多这样的特点，比如说数量庞大，种类繁杂，部署分散，精度不一，时间易漂移，位置易变化，智能处理的手段不统一等等。要从这样的环境中获得有用的数据，我们必须首先回答三个问题：

第一个问题是智能物联资源的布建合理吗？我们通过物联资源布建评价工具在构建业务场景模型、业务需求模型和设备能力模型的基础上，结合设备的部署位置、参数，利用评价指标体系对于资源布建方案或已建成果给出评价报告，并且提出优化的建议。

第二个问题是智能物联资源可用吗？我们提供运维服务平台，实现四个方面的一体化，那就是资产管理和在线状态监控的一体化，内场和外场设备运维的一体化，以及设备的前台维修和后台派单的一体化，以及运维平台上下级级联考核评价的一体化。

第三个问题是物联资源如何治理？我们通过一系列的物联资源治理的工具来对时间进行修正，对位置进行修正，对场所进行标定，同时也给出一些进行现场勘测辅助的工具。

通过回答以上的三个问题，物信融合数据平台针对物联数据实现了对它的源头治理。我们不但提供了工具，还在各地的分公司准备了本地化的物联资源治理的技术团队。

在过去相当长的一段时间里面，物联网的数据没有得到全面或者有效的运用，那么人工智能的运用让物联数据的解析迎来新的局面，下面我们就以数量最庞大，信息最丰富，处理最复杂的视频数据为例看一下。

在没有采用人工智能技术之前，实时的视频或者说录像也是可以拿来直接做应用的，但是这个时候的应用相对比较简单。在人工智能技术和视频结合之后，我们可以通过结构化来发现里面的对象或者特征，通过比对分析来对对象之间进行比较和匹配，通过聚类分析将相似度高的对象进行归并，形成档案。

而这样的一些数据又可以用于做新的应用，这时候我们发现当我们构建了数据资源池和数据资源平台，就可以把这些数据或者数据的链接保存下来，然后再利用资源调度平台获取这样的信息，结合更多的应用的需求来进行计算存储资源的调度和算法的调度，选择合适的数据源就可以进行更多的数据处理，产生更多的数据再进入资源池，在这个基础上再产生更多的、更有价值的、更符合用户需求的应用。这时候我们看到数据在资源池中积累，而应用与数据是相对独立的，在这个时候我们看到智能物联网的数据资源池它的数据非常容易能够按照需求同步到信息网。

大家都知道冰山是不能直接搬入大海的，只有融化成水才有可能。物信融合数据平台提供的物联数据解析的能力，就是把信息系统不易理解的物联数据处理成易理解的数据的过程，就是我们说的，融化坚冰的过程。当坚冰融化，智能物联网中的数据能够像水一样流动，那么它与行业信息网中数据的合流就会成为必然。在此之前，行业信息网的数据跟互联网的数据的汇聚在很多行业都已经实现，那么智能物联网的数据与信息网数据的融合主要有三种方式：

第一种方式：数据的组合。两网中的数据是同一类数据的不同要素，那么，他们组合在一起彼此互补就产生了更加全面的数据内容。第二种方式是数据的整合，两网中的数据彼此相关，通过比对、碰撞产生更准确更全面的数据内容。第三种方式是数据的聚合。两网中的数据共同刻画了同一事物的特征或者画像。这些数据融到一起就能产生新的数据内容。融合后的数据要进行更加充分的数据的治理，我们通过主题库、专题库、标签库、关系库、搜索库等多种数据组织方式，然后提供可配置的数据服务的接口，就可以为数据应用提供更加高效、快捷的数据使用通道。

两网中的数据通过数据的跨网融合与治理，就像两江之水的合流，对于使用数据的人而言，他可以不知道数据的来源在哪里，就像我们在自己家打开水龙头一样。

物信融合，数据如水，逆势而上。水是这世界上神奇的存在，既可以顺流而下，又可以逆势而上。试想，如果水不能从根系传到树冠，那么参天大树从何而来？再比如，我们的身体如果神经末梢的感觉不能传导到神经中枢，那么大脑又能做何为？数据从基层逐层向上汇聚，是我们的数据资源平台提供出来的另一类能力。

从对行业的分析我们看到两个金字塔的模型，从业务的角度看是一个正的金字塔，越到基层业务处理的数量越大，也就是我们讲的业务的触角向下延伸。从数据的视角来看是一个倒的金字塔，也就是说越到上层数据的覆盖范围和信息量越大，也就是我们讲的数据向上汇聚。回过头来我们再看物信两网，方才我们提到在某一个层级，我们提供了物信两网的数据融合的能力。但是实际上在两张网里边，都存在着数据从基层向上层汇聚的需求，为此我们提供了平台级联的能力来支持数据能够按需向上汇聚。

物信融合，数据如水，利万物而不争。水是生命之源，数据是应用之源。水可以饮用、洗涤、灌溉、发电；而数据也可以有不同场合、规模、类型、能力的应用。为此我们的物信融合数据平台提供了丰富的数据服务，在智能物联网中过去我们提供了物联基础服务，智能解析服务，现在基于数据资源平台我们又提供了数据相关的服务的能力，开放出来支撑相应的应用的开发。在信息网中，融合后的数据需要提供更多更广泛的数据接口，在此基础上支撑在信息网中更多的业务应用的开发。

通过物信融合数据平台，我们希望成为最懂大数据的智能物联网数据服务提供商，成为最懂智能物联网的大数据服务提供商，依托两网看数据，就有如于立于两江交汇点的船头之上，格局与视野未来可期。

在数据服务的基础上，我们可以支撑更多的应用的开发，这些应用大体上可以分为三类，单场景的应用，时空域的应用，宏观综合应用。单场景的应用可以基于我们提供的物联基础服务和智能解析服务来开发。为了支撑用户开发更复杂一些的时空域应用和宏观综合应用，我们提供了智能应用平台，智能应用平台简单来说就是构架+组件，我们针对两类应用分别提供了构架，并在此基础上提供了通用组件集，应用的开发者不必去关注物联资源怎么接入，算法如何调度，以及底层的数据模型存储方式等基础性的问题，也不必去纠结目标检测、比对分析、聚类分析这样一些通用应用能力的实现，而是可以把关注点聚焦在业务逻辑的梳理和实现上。

物信融合，数据如水，能载舟亦能覆舟。水是善之源，但是利用不好，也可能成为恶之源。因此，保护好数据，合理的利用好数据，是我们的重要使命和责任。这其中最关键的两点，我们认为是防止数据泄露和数据的反向溯源。为避免数据泄露，我们从产品、服务、管理都关注了用户数据和隐私的保护，从产品层面我们从数据采集，传输存储，数据服务和数据应用四个层面来加以关注。举例说，在数据采集的过程中，为了保护个人隐私，我们会按照相应的国家和地区的法律法规，对于我们应该关注的内容我们要做到过目不忘，对于我们不该关注的内容我们在采集端就可以做到过目即忘。再比如，在数据服务当中，我们建立了技术、管理和业务三权分立的管理模型，比如技术上有权建表的人无权看明文数据。管理上给他人授权的人不能处理业务的数据。有权处理业务数据的人不能删除操作日志这样的审计信息。通过这样的过程来实现对数据的保护，同样在服务的层面我们从开发测试、交付实施、数据治理、运维服务等几个方面来关注用户数据和隐私保护，在管理的方面从意识宣贯，责任落实、检查监督和奖惩制度等几个层面对我们的员工提出要求并且来检查落实。

物信融合数据平台提供的一个重要的功能就是数据血缘管理的功能，在智能物联网中从设备或系统的数据接入或者采集到数据治理，智能解析，数据服务再到智能应用，或者进入信息网，在信息网中从其他的系统进行数据的采集，包括融合数据一起来做数据的治理，数据的挖掘分析，数据服务再到数据应用，整个全过程中我们实现了数据可溯源。只有通过这样的做法才能控制数据的知悉范围，在确实需要调整的时候能够快速的找到数据源进行快速的处理和治理。

总之，物信融合数据平台从数据的跨网横向流动，基于层级的数据的向上汇聚，以及数据在两张网上多级多类的应用，以及数据和用户隐私的保护等等几个层面都给出了相应的技术手段，那么最后请允许我与大家分享一个郑国渠的故事。

战国末年，秦国讨伐六国，意图昭然。出函谷关就可以灭掉的韩国，危如累卵。韩王派水工郑国去秦国献计，要为秦国修建一条连接泾水和洛水的干渠，并且通过支渠来灌溉关中平原。这实际上是一条疲秦之计，目的是为了消耗秦国，使之不能出兵。秦王采纳了郑国的计策，动用了十万人大兴水利。过程当中，秦王认识到这是一计，大怒，要杀了郑国。郑国说，始丞为间，然渠成亦秦之利也。丞为韩延数岁之命，而为秦建万世之功。秦王权衡利弊，最后让他修完了这条渠，并且取名“郑国渠”。郑国渠修成之后，关中平原成了秦国大军的粮仓。汉书中说，于是关中为沃野，无凶年，秦以富强，卒并诸侯。疲秦之计变成了强秦之策。郑国渠修成六年，秦灭韩。修成十五年，秦灭六国，统一天下。

各位领导、各位来宾，今天我们探讨的数据治理和应用的话题需要大量的基础性的工作，体系化的建成难度不亚于古人修渠，但是修渠才能强秦，治数据才能强应用。我们的物信融合数据平台愿相助用户修筑数据的郑国渠。海康威视，见远，行更远。谢谢！雷锋网雷锋网