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据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB。
其中，人工智能和机器学习在数据分析中的应用预计将大幅增加。到2025年，认知系统所触及的分析数据量将增长100倍，高达1.4ZB。
数据的真正价值在于，决策者能够从相关数据中提取洞察与见解，并采取相关行动。
1）人工智能监控的主要应用市场：平安城市和智慧城市
平安城市和智慧城市是安防领域内传感器、人工智能和数据将产生深远影响的两个垂直领域。
全球城市监控市场在2017年已超30亿美元，预计从2016年到2021年将以每年14.6%的速度持续增长。上海、伦敦和亚特兰大率先在全市范围内部署监控系统，以强化公共安全。
一个城市部署的摄像头和传感器越多，系统需要的存储空间就越大。在5G、物联网传感器、具有AI功能的智能摄像头和边缘计算的推动下，平安城市现已发展成为智慧城市。
据市场研究机构HIS Market预测，智慧城市的数量将翻两番，从2013年的21个增加到2025年的88个。智慧城市项目的核心便是数据——通过数据的获取、分析、存储和分发以改善生活。
2）人工智能长久助力健康生活、交通畅通和经济增长
在智慧城市中，医疗、交通和地方经济的服务效率和质量有所提高，这都受益于传感器和数据的使用。
下面举例说明一些实际应用中的情况。
健康生活：医生开始为患者配备日常可穿戴设备，这些设备就像物联网传感器，发送患者的健康指标（例如高血压）。
通过接收患者健康信息的实时数据，医生可以在患者病情恶化或慢性疾病形成之前先一步为其提供治疗措施。
交通畅通：INRIX的研究报告称，美国每人每年因交通拥堵而损失多达97小时。麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute）的研究表明，大城市使用交通监测器来改善交通流量，将通勤时间减少15%-20%，应急响应时间缩短20%-35%。
而配备了车对车（V2V）和车对基础设施（V2I）通信功能的自动驾驶汽车可以增强行人探测能力。以上情况均依赖于数据来提高整体交通的流动性和道路安全性。
经济发展：通过使用智能摄像头、传感器和在线应用，城市可以节约能源、提高用户参与度和居民社区活动积极性。
读数更加频繁的智能电表可以改变居民的生活方式，提高能源利用率，用水量跟踪系统也可使居民用水量至少减少15%。
3）人工智能的海量数据激发了新的存储架构和解决方案
物联网和人工智能时代，设备生成比以往更多的数据，决策如何正确存储所有这些数据至关重要。
根据城市的需求，有几种存储方式可用：
一、边缘存储（靠近视频或数据获取的位置）；
二、云存储（大型集中式后端存储服务器或服务器）；
三、云边组合，或称存储IT4.0。
对于拥有数以万计摄像头和物联网传感器的智慧城市，应采用具有边缘和云存储双重优势的多层存储架构。
这样做的主要原因是：将大量视频和数据不断传输到云端成本高昂，并且可能会面临严重的延迟问题。
智慧城市的解决方案是在终端和边缘部署整合、筛选和分析数据的技术，然后将相关警报发送到前端的视频管理系统，以便进行审核和响应。
通过这种方式，数据可以快速处理、通知可以更及时地传递，从而提高公共安全水平。
例如，当市政摄像头使用视频分析或AI功能监测到事件时，它可以向监控或指挥中心发送警报，使警察能够快速响应。
采用监控优化硬盘构建的NVR设备允许指挥中心的调度员或操作员访问事件视频，以进一步评估状况，并在警官前往该地点的途中，向他或她提供该事件的实时情报及可采取的行动信息。
对于提供更深入趋势的存档和分析，可以将视频和数据上传到云端，在那里云服务商利用高质量的企业级和固态硬盘，确保来自城市物联网设备的视频和数据得到最完整的保护。
例如，在该集中式存储环境中，通过分析从交通摄像头收集的数周或数月的视频和数据，可以识别整个城市的交通高峰时段和交通模式，使官员能够做出能够改善人们通勤状况的决策，例如在某些交叉路口同步信号灯。
虽然这种多层的存储方式很理想，但在某些情况下，它对于一个城市来说并不可行。
网络速度以及摄像机或传感器与服务器之间的距离可能是阻碍云存储的因素之一。网速慢和远距离可能会导致上传或流化文件需要很长时间。
此外，对于某些城市，月费也可能是阻碍采用云存储的因素。
因此，城市最终选择的存储模式不仅取决于应用的目标，还取决于基础设施和预算。
毫无疑问，智慧城市应用能够改善许多领域的运营，其中最重要的是生活质量，而存储解决方案可以为这些举措提供坚实的基础，也是决定任何智慧城市应用成功的关键。雷锋网雷锋网雷锋网
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