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  • 中移智库:中国移动视联网白皮书(2024)(49页).pdf

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等技术普及,那些神话故事中“瞰千里之目、察万里之毫”的畅想成为了现实。视频数字化应用也从传统的视频监控向能够承载更泛在化、多样化、基础化、能力化的视联网演进。当前狭义的视联网主要指视频监控联网系统,将独立的视频监控前端设备通过标准的网络协议和技术手段,连接到统一的管理平台或云端系统上,面向安防监控场景实现跨地域、跨系统的互联互通、集中管理和信息共享。而广义的视联网是指以视频通4、信技术为基础,IoT 连接为载体,融合云计算、通信、AI、大数据等技术,面向视频监控、视频会议、视频对讲等泛视频业务场景提供视频采集、传输、存储、分析、呈现等全链路处理能力的视频信息服务基础设施。具有高速泛在、云网融合、智能敏捷、安全可控等特点,并对促进数字经济生活、生产、治理全面升级具有重要意义。视频已经成为人们获取信息、娱乐休闲的主要方式,以视频为主要信息传递介质和功能载体的需求不断增长,人们对视频的需求已经从简单的观看发展到对交互体验、内容理解、辅助决策等方面的更高要求,也推动了视联网的进一步发展。同时,随着社会的数字化和智能化转型,越来越多的行业和领域开始融入视频应用技术,如智慧家庭、5、城市综治、数字乡村、智慧社区、智慧商铺、交通出行等,为视联网的发展提供了广阔的应用场景和市场空间。当前视联网的的发展背景融合了多方面的时代特征与社会需求,既体现了科技进步对社会治理方式的巨大推动力,又反映出人类社会在追求安全、品质生活、便捷与公平正义价值取向上的深刻变革。中国移动 视联网白皮书(2024)2 1 1.2 2 视联网的发展历程视联网的发展历程 图 1 视联网发展历程 视联网的发展历程大致可分为三个发展阶段:阶段一:模拟阶段一:模拟 /数字时代(“十三五”以前)数字时代(“十三五”以前)在模拟/数字时代,最初以模拟设备为主,通过同轴电缆作为传输媒介。这个阶段由监控主机负责控制、传输6、和录像存储。随着数字化的升级,视频矩阵、硬盘录像机和磁带存储设备等都进行了数字化升级改进。在这个阶段,视频能力、可扩展性和图像质量都有所提高,但仍然仅能满足行业需求的“看得见”层面。阶段二:阶段二:万物互联时代(万物互联时代(“十三五十三五”)随着通信技术和数字视频技术的进一步发展,在该阶段视频设备具备了更强的异构网络接入和多维感知数据采集能力,通过设备间的各类信息共享和相互交互,实现了自动化、智能化的视频和各类感知数据全域联网功能。随着 H.264、HEVC 等视频编码技术的出现,高清视频图像经过压缩后,视频设备具备了更强的远距离网络传输条件。这使得行业需求得到了进一步的满足,不仅“看得见”7、,而且“看得清”、“看得全”。阶段三:阶段三:智联智联孪生孪生时代(时代(“十四五十四五”)随着深度学习技术的兴起和算力的提升,视频通过深度神经网络可以学习到图像中的特征和模式,将图像进行分类、识别和理解,更好的帮助人们进行辅助判断和智能决策;而数字孪生技术则可将现实世界中的物体、系统或过程以数字化形式进行建模、仿真和监测,帮助人们在视联网内实现与现实世界的沉浸式虚实交互。两者相融合,这使得视频设备能够同时满足行业对“看得懂”、“能预见”和“身临其境”的需求,大大提升社会治理能力和管理效率。中国移动 视联网白皮书(2024)3 1 1.3 3 国内外相关政策及发展规划国内外相关政策及发展规划 8、视联网作为信息技术领域的重要组成部分,受到了全球多国政府和组织的高度重视。各国在推动视联网技术发展和应用方面,出台了一系列政策和规划,以期加速这一领域的创新和成熟。我国多部委政策频出,在公共安防、数字经济、5G 基建等方面,鼓励视联网产业的发展。2019 年 2 月,工业和信息化部、国家广播电视总局、中央广播电视总台联合印发超高清视频产业发展行动计划(2019-2022 年),明确夯实超高清视频产业核心基础,丰富超高清视频内容供给,提升网络传输能力,加强行业推广应用,完善公共支撑体系,全面促进我国超高清视频产业快速发展;2021 年 7 月工信部5G 应用“扬帆”行动计划(2021-2023)9、明确加大超高清视频监控在城市安防方面应用;2021 年 12 月,国务院印发的“十四五”国家应急体系规划明确加快汇聚视频监控数据;“十四五”数字经济发展规划明确发展沉浸式视频等新业态;2022 年 5 月,中央办公厅关于推进以县城为重要载体的城镇化建设的意见明确重点推进视频安防的应用渗透;2023 年 12 月工业和信息化部、教育部、商务部等七部门联合印发了关于加快推进视听电子产业高质量发展的指导意见,明确提出要推动智能音视频采集系统在各行业应用,支持建设云网边端协同视联网平台,服务社会数字化治理。各级政策的相继推出也为视联网的发展带来了新机遇。国外政府和企业也将视联网纳入物联网的整体发展战略10、积极进行布局。欧盟在 2009 年发布了“物联网行动计划”,旨在推动物联网技术在能源、交通、环保、医疗等领域的应用,并先后在 2015 年成立“物联网联盟(AIOTI)”、2016 年启动“物联网欧洲平台倡议(IOT-EPI)”和物联网大规模试点计划。美国在2020 年通过促进物联网创新和发展法案,确认适当的优先事项、频谱规划,积极推动物联网技术创新和应用,并在同年出台物联网网络安全改进法案,成为全国性法律。日本和韩国两国也都将物联网作为重点发展的战略性新兴产业,日本政府发布新产业结构战略,将物联网作为国家战略重点发展领域之一,提出了加快发展的目标和任务。韩国出台了基于 IP 的传感器网基础设11、施构建基本规划,将物联网确定为新增长动力。国外科技巨头们则在相关产品和中国移动 视联网白皮书(2024)4 技术领域加速布局,2023 年 2 月,google 提出了视觉大模型 ViT-22B,具有 22亿参数,并且评估结果进一步表明,与现有模型相比,ViT-22B 在形状和纹理偏差方面显示出与人类视知觉更多的相似性,视觉感知力直逼人类,并且在公平性和稳健性方面提供了优势,有望为视联网提供更强的感知能力。2023 年 4 月,Meta 宣布推出 AI 模型 Segment Anything Model(以下简称“SAM”),被业界认为是“计算机视觉领域的 ChatGPT”,并对 SAM 模型12、从数据集到训练代码和预训练结果进行完全开源,有望推动视联网的智能化实现跨越式发展。2023年 6 月 5 日,苹果公司在 WWDC23 开发者大会上发布了其首款头显设备 Apple Vision Pro,凭借更易用的空间操作系统、更强的计算和显示能力、更自然的人机交互,引领 VR 虚拟现实产业进入空间计算的新时代,或将探索作为视联网家用终端孵化更多的创新应用场景,推动产业加速发展。随着政策的不断完善和技术的逐步成熟,视联网将在更多领域展现出更大的潜力和价值,影响并改变现代社会。1 1.4 4 发展和应用视联网的重大意义发展和应用视联网的重大意义 视联网是当下科技创新最活跃的重要赛道之一,融合了13、大数据、人工智能、安全、能力中台、算力网络、6G 等“BASIC 6”中的各项关键技术,成为新一代信息通信领域中一个重要分支,其发展与国家战略新兴产业的关系十分紧密,是推动国家战略新兴产业发展、加快形成新质生产力的重要力量之一。同时,视联网汇聚了海量的数据资产,通过与大数据和 AI 技术的完美融合,可为各行各业的数智化转型注入强大动力,并为数字中国的高质量建设提供有力支撑。视联网将作为经济社会数字化“眼睛”,可在家庭防护、智慧城市、智慧教育、工业控制、远程医疗等领域开拓出诸多创新场景,赋能视频服务从“看得见”向“看得深”、“看得懂”、“能预见”、“身临其境”的多维智能感知演进。中国移动 视联网14、白皮书(2024)5 2 2.视联网典型应用场景视联网典型应用场景 视联网技术通过提供高清、实时的视频通信能力,将大大提高人们沟通的效率和质量,无论是在公共服务场景中的安全监控、智慧调度及应急响应,还是在企事业业务场景中的安全防范、监控预警及生产提效,以及在家庭家居场景中的家人看护、家庭娱乐及家庭服务。视联网都能够提供比传统视频通信方式更加直观、高效、智能的视频服务能力及交互体验。结合视联网当前落地的商业场景及未来服务的业务场景,我们认为视联网将在公共服务、企事业业务及家庭家居三大类共 18 大典型应用场景中加速落地。图 2 视联网典型应用场景 2 2.1 1 公共服务类公共服务类 2.1.115、 城市综治城市综治 城市综治以建设城市视频监控资源为基础,密切联系城市安防实战的应用需求,利用先进的信息和通信技术手段,实现城市各个领域的智能化管理和服务,提高城市运行效率、改善居民生活质量、增强城市的可持续发展能力。场景一:智能交通管理场景一:智能交通管理 中国移动 视联网白皮书(2024)6 通过在城市道路和交通节点安装高清摄像机,能够实时监测交通流量、车辆速度及违规行为。当发生交通拥堵或事故时,迅速作出响应,调整交通信号灯的配时,优化交通流线,有效缓解交通压力。场景二:环境保护与监测场景二:环境保护与监测 随着城市化的加速,环境保护问题日益凸显。可利用视联网的多元感知技术,对城市的空气质16、量、水质以及噪声污染进行实时监测。通过在关键区域安装监测设备,能够收集并分析环境数据,一旦发现异常情况可立即采取相应的治理措施。场景三:城市应急响应场景三:城市应急响应 在应对突发事件时,视频监控技术发挥着至关重要的作用。无论是自然灾害、安全事故还是公共卫生事件,都能够通过实时视频监控,全面掌握事件的发展态势和影响范围。图 3 城市综治应用场景(城市管理、应急响应、卫生监测)2.1.2 数字乡村数字乡村 数字乡村是乡村振兴的战略方向,也是建设数字中国的重要内容,重点围绕“基础设施升级、产业振兴、业态创新、乡村治理、信息惠民和生态宜居”等几类业务,利用全面感知能力,围绕农业、农村、农民及政府的不17、同需求提供相应的视联网解决方案,助力缩小城乡数字鸿沟,平衡城乡资源,最终实现农业强、农村美、农民富。场景一:安全隐患预警场景一:安全隐患预警 为了提升安防治理水平,通过部署智能摄像机,基于手机 APP、互联网等工具,外出的村民通过手机可以远程探望家里老人及孩子的情况;村委干部通过村委综治大屏或手机直观查看监控画面,掌握区域动态,提高治安综合管理水平。场景二:智能环境治理场景二:智能环境治理 在智慧乡村中,环境治理变得智能高效。高清摄像机和智能传感器被安装在中国移动 视联网白皮书(2024)7 关键区域,实时监控环境状况,通过 AI 算法识别乱丢垃圾、违规焚烧等行为,提醒村民注意,并通知管理人员18、进行及时处理。既提高了环境治理效率,又培养了村民的环保意识。场景三:智慧农业管理场景三:智慧农业管理 智慧乡村借助物联网技术,实现对农田的精准管理。通过智能传感器,实时监测土壤湿度、温度等参数,为农民提供科学的种植建议。同时,无人机等先进设备也被应用于农药喷洒、作物监测等方面,大大提高了农业生产的效率和质量。场景四:产业发展促进场景四:产业发展促进 在产业发展方面,通过数字化技术可促进农产品的品质提升和溯源管理,结合智能视频监控技术可实现农产品的生产、流通和销售环节被全程监控和记录,确保产品质量和安全,增加消费者对农产品的信任度,推动乡村品牌的建设。图 4 数字乡村应用场景(乡村公共区域、池塘19、、农田)2.1.3 交通出行交通出行 随着城市人口的快速增长和交通工具的普及,交通管理面临着越来越大的挑战。诸如交通堵塞、违规驾驶和交通事故等问题日益突出,对城市的可持续发展产生了严重影响。为了提高交通管理的效率和质量,高清视频监控成为智慧交通最基础和最重要的技术应用,是城市交通管理和治安防控的重要手段。场景一:智能指挥调度场景一:智能指挥调度 智慧交通利用高清摄像机和视频分析技术,实现对城市道路的实时监控和智能分析。通过安装在道路关键节点的摄像机,能够实时监测交通流量、车速等信息,并通过智能算法进行交通态势分析。当发生交通拥堵或事故时,通过指挥调度中心进行交通疏导和应急处置。场景二:智能车辆20、识别与管理场景二:智能车辆识别与管理 中国移动 视联网白皮书(2024)8 在满足常规道路监控系统对道路断面全覆盖的视频监控需求、以及全天候高清录像需求的同时,智慧交通在视频监控中引入全画面视频检测、视频跟踪、车牌识别等视频智能化技术,使得传统的交通监控具备了机动车通行记录抓拍、机动车特征属性(车牌号码/颜色)自动提取、基于特征属性的视频录像及图片快速检索、假/套牌车辆实时分析及报警、基于特征属性的车辆智能研判等功能。场景三:违规事件监测场景三:违规事件监测 交通事件监测应用还可提供违规图片,违规事件的录像,实现停车检测、逆行检测、拥堵检测、抛洒物检测、行人检测、隧道抛洒物检测、隧道烟雾检测报21、警;附带提供相关交通数据:车流量、车道速度、车头间距、车头时距、车道空间占有率、车辆排队长度,便于管理部门开展对重点路段的交通诱导。图 5 交通出行应用场景(高速公路、城市道路、隧道)2.1.4 智慧机场智慧机场 安全是民用航空业永恒的最重要主题,而机场的飞行区、航站区 2 个核心场所的安全控制和管理,直接关系到空防的安全和地面保障的正常运行。围绕平安与智慧两个主题,依托视联网提供的 AI、大数据等关键技术,实现旅客身份识别、行为预警、客流感知、机坪航班保障节点智能识别,可对安全风险实时精准掌控,提高机场的整体安全运营效率。场景一:航站楼安全场景一:航站楼安全 机场航站楼场景包含机场公共区域、22、安检区域、隔离区域,可基于全景和低点监控完成机场的无缝覆盖,提供视频智能化分析,对客流实现精准感知,对旅客异常行为及时预警,提升机场整体的运营效率以及旅客的体验。场景二:飞行区航班保障节点监管场景二:飞行区航班保障节点监管 通过保障节点 AI 识别、机坪运行管理等业务应用,融合感知数据、航班运中国移动 视联网白皮书(2024)9 行数据、场区基础资源数据,形成物联数据与业务数据有机融合的机场飞行区运行监控数据池。实现飞机入离位、上下轮挡、靠撤廊桥、开关舱门等保障节点的状态自动获取,并关联状态的录像和图片,提供可视化追溯的手段,全方位实时刻画机坪运行的每一个环节,为飞行区多方协同监测应用提供数据23、支撑。图 6 智慧机场应用场景(航站楼、飞行区)2.1.5 智慧警务智慧警务 随着城市化进程的加速,社会治安管理变得日益复杂,传统的警务管理模式已难以满足现代社会的需求。依托视联网提供 AI、大数据等技术能力,可有效提升警务工作的效率和精度,为城市的安宁稳定筑起一道坚实的屏障。场景场景一一:公共场所安全监控:公共场所安全监控 公园、广场、商业区等公共场所人流密集,安全问题不容忽视。通过高清视频监控,对公共场所进行全方位、无死角的监控。一旦发现可疑行为或紧急情况,如无人看管的包裹、群体性事件等,系统能够立即识别并通知附近的警务人员前往现场处理,确保公共安全。场景场景二二:智能侦查智能侦查 在高风24、险区域部署视频监控,一旦发现可疑行为,系统会自动跟踪并记录,为犯罪预防和侦破提供有力证据。通过大数据分析、数据挖掘等技术手段,警方能够迅速锁定犯罪嫌疑人,掌握其活动轨迹和社交关系。利用电子数据取证、语音图像识别等技术,还能够提取和固定关键证据,为案件侦破提供有力支持。场景三:智能调度场景三:智能调度 通过大数据分析,能够预测出不同时间段、不同区域的警情发生概率,为警力部署提供科学依据。根据警情性质、紧急程度等因素,自动调度最近的警力前往处置,确保警情得到及时有效处理。中国移动 视联网白皮书(2024)10 场景场景四四:社区警务服务:社区警务服务 通过安装在居民区的视频监控设备,提供 24 小25、时的安全保障。居民可以通过手机应用查看社区监控视频,监控能够协助社区民警进行人口管理、矛盾调解等工作,提升社区警务服务的质量和效率。图 7 智慧警务应用场景(广场、公园、社区)2.1.6 智慧环保智慧环保 在城市化进程加速和工业化规模扩大的背景下,环境保护问题日益严峻,污染物的排放、生态平衡的破坏以及自然资源的过度开发,都对城乡的可持续发展构成了严重威胁。通过视联网提供的高清监控、精准预警,解决用户远程无法及时查看、巡检困难和分析决策耗时长等问题。通过视联网的多维数据采集、实时预警和处理、网格化管理,快速处理等能力,可对环境污染监测、空气烟雾监测、土地变更、森防火患等情况实时监管和智能决策,提26、升对应急事件的响应和处理效率,为环境保护带来新的希望和机遇。场景一:污染源实时监控场景一:污染源实时监控 利用高清摄像机和视频分析技术,实现对污染源的实时监控和治理。通过在工厂、工地等重点污染源区域安装摄像机,能够实时捕捉污染物的排放情况,并通过智能算法对排放数据进行分析和处理。一旦发现排放超标或异常行为,平台能够迅速发出警报,并通知相关部门进行处置。同时,还能够提供污染源的分布、排放强度等信息,为环保部门制定针对性的治理措施提供有力支撑。场景二:生态环境监测场景二:生态环境监测 通过视频监控,对城市的生态环境进行实时监测和保护,监测水域、森林、湿地等自然环境的状况,通过高清摄像机捕捉生态环境27、的变化,并智能分析生态数据。这有助于及时发现生态环境的破坏和污染行为,并采取相应的保护措施。场景三:垃圾分类与资源回收场景三:垃圾分类与资源回收 中国移动 视联网白皮书(2024)11 垃圾分类和资源回收是智慧环保的重要内容。通过安装智能监控设备,能够实时监测垃圾投放点的情况,对投放行为进行识别和分类。对于分类不准确的垃圾,能够发出提示和警报,引导居民正确投放。图 8 智慧环保应用场景(工业污染、森林防火)2.1.7 智慧消防智慧消防 随着城市化进程的加快,火灾等安全事故频发,对人民生命财产安全和城市稳定构成了严重威胁。智慧消防在传统消防安全管理的基础上,建设各类物联感知传感设备,通过视联网统28、一各联网应用,实现企业消防安全在线化、可视化、智能化的管理。通过有线、无线等通信技术手段,利用智慧烟感、智慧用电、智慧用水、智慧燃气、人员离岗监测装置、消防救援通道监测警示装置等前端感知设备,对单位重点消防部位与消防设施火灾隐患风险点进行 24 小时在线监测。场景一:火灾实时监测与预警场景一:火灾实时监测与预警 通过高清摄像机和传感器等设备,实现对火灾的实时监测与预警。通过在重要场所和关键区域安装摄像机和传感器,实时捕捉火源、烟雾等火灾迹象,并通过 AI 算法进行智能分析和判断。一旦发现异常情况,平台立即发出警报,并通过手机 APP、短信等方式通知相关人员,确保火灾得到及时处置。场景二:消防设29、备维护场景二:消防设备维护 智慧消防还利用视频技术对消防设备进行实时监控和维护。通过安装监控设备,实时监测消防设备的运行状态,包括消防栓、灭火器等是否完好、消防通道是否畅通等,确保消防设备的正常有效运行。场景三:消防演练场景三:消防演练 智慧消防利用视频技术,为消防演练和应急响应提供有力支撑。通过模拟火中国移动 视联网白皮书(2024)12 灾场景,实时记录演练过程,评估参与人员的反应速度和处置能力,为改进和优化消防预案提供依据。场景四:应急响应场景四:应急响应 通过报警器一键触发报警,平台立即产生告警消息,多方式通知相关人员采取措施。在火灾发生时,通过实时视频监控为指挥中心提供火灾现场画面,30、提供设备的准确位置信息,快速定位事发地点,提升应急响应的效率和质量。图 9 智慧消防应用场景(电梯、楼宇、消防通道)2.1.8 智慧社区智慧社区 社区是社会变革和城乡人民居住理念革新的产物。时代的发展和社会的进步,势必促使人们对居住环境的观念不断更新,要求社区具备配套设施完善,居住舒适便捷,服务功能齐全等多项条件,全方面满足社区住户物质与精神的需求。借助视联网提供视频通信、5G、人工智能等先进技术,智慧社区的建设正逐渐成为现实,为居民带来更加安全、便捷的生活体验。场景一:环境智能管理场景一:环境智能管理 传统环境管理依赖于人工巡检。智慧社区通过在社区关键区域安装具备智能分析功能的高清摄像机,能31、够自动识别乱丢垃圾、违规停车等不文明行为,并实时将相关视频信息发送至管理平台,提高环境管理的效率和精准度。场景二:安全隐患预警场景二:安全隐患预警 将社区内的各种设施,如井盖、水管、消防设备等全部纳入智能监测体系。通过视联网技术实时监测设施的运行状态。社区配备智能安防系统,通过人脸识别、行为分析等技术,有效预防入室盗窃、非法入侵等安全事件的发生。场景三:门禁安全管理场景三:门禁安全管理 在智慧社区中,智能门禁系统成为保障居民安全的重要手段。通过人脸识别、中国移动 视联网白皮书(2024)13 指纹识别等技术,准确识别进出社区的人员,并记录相关信息。对于未经授权的人员,系统会拒绝其进入并发出警报32、。此外,智能门禁系统还能与社区内的其他安全设施联动,形成一套完善的安全防护体系。场景四:智能停车管理场景四:智能停车管理 随着私家车数量的不断增加,停车难成为社区普遍面临的问题。在智慧社区中,智能停车系统通过监控视频实时监测车位使用情况,为社区管理者提供数据支持,优化停车资源配置。图 10 智慧社区应用场景(社区出入口、住宅楼、社区)2 2.2 2 企事业业务类企事业业务类 在数字经济时代,视联网可作为企事业数字化转型的重要基础设施。通过融合视联网的视频监控、人工智能及大数据等能力,面向千行百业纷繁复杂的业务场景打造更加丰富、更加智能的创新应用,可大幅提升企事业单位的安全管理水平和生产经营效率33、。2.2.1 智慧园区智慧园区 在城市化进程不断加速的同时,传统园区建设也逐渐面临着各种挑战和困境。为适应新的发展需求,智慧园区应运而生,基于视联网构建在园区管理、服务等方面的应用,通过数字化转型,建立智能化的控制系统和服务体系,在科技创新、产业升级、资源节约等方面发挥重要作用。智慧园区主要建设内容:以综合监控中心为主,实现安全智能化管理;以综合平台为载体,实现园区可视化高效管理;以视频为媒介,实现生产安全可视化管理。涉及场景有:人+车+访客通行管控场景、人车 AI 布控、巡更巡检处置场景、行政办公场景等。场景一:园区周界安全监控场景一:园区周界安全监控 中国移动 视联网白皮书(2024)1434、 传统园区周界安全监控往往依赖人工巡逻和简单的安防设备,难以做到全方位、无死角的监控。现在,通过安装高清摄像机和智能分析系统,园区周界的安全监控得到了极大的提升。自动识别异常入侵行为,如翻越围墙、非法穿越等,并立即触发警报,通知安保人员迅速响应,可大幅提高园区的安全性。场景二:生产区域实时监控场景二:生产区域实时监控 对于园区内的生产区域,视频技术同样发挥着重要作用。通过在关键生产设备和工艺流程处安装高清摄像机,园区管理人员可以实时了解生产线的运行状况,及时发现并处理异常情况。同时,视频技术还可以用于生产数据的采集和分析,帮助企业优化生产流程、提高生产效率。场景三:违规行为监管场景三:违规行为35、监管 员工的行为举止直接影响到园区的秩序和企业的形象。通过视频技术,园区可以实现对员工行为的全面监管。实时捕捉并记录员工在园区内的活动轨迹和行为表现,对于违反规定的行为,如吸烟、违规操作等,可以及时发现并处理。这种智能化的监管方式有助于维护园区的秩序和企业的正常运营。场景四:环境监控与预警场景四:环境监控与预警 园区的环境质量对于员工的身心健康和企业的持续发展至关重要。通过视频技术与环境监测设备的结合,园区可以实现对环境质量的实时监控和预警。实时监测园区的空气质量、噪声水平等环境指标,保障员工的健康和工作环境的舒适。图 11 智慧园区应用场景(工业园区、工地)2.2.2 智慧制造智慧制造 在经36、济快速发展和政府政策的推动下,以产业聚焦为手段的制造业集群逐步成形。通过结合人工智能和大数据技术,实现生产经营的高效化、智能化管理;有效提升安全工作管理水平,并逐步为管理部门决策分析、生产调度指挥提供便中国移动 视联网白皮书(2024)15 利;加速车间产业链产能,为产线数字化管理提供支持,能够帮助企业深入理解数字化技术对原有业务的驱动原理及赋能方式,将数字化技术这个全新生产要素运用至自身业务场景中发挥其最大的价值。场景一:厂区安全风险识别场景一:厂区安全风险识别 结合危险区域打电话、安全帽识别、未穿戴工作服、违规吸烟、区域入侵、表计读数、热成像温度监管等多智能分析算法,智能识别风险,自动形成37、告警信息,并通知相关责任单位负责人,提醒其进行告警闭环处置。场景二:生产过程追溯场景二:生产过程追溯 基于视觉技术、条码技术,将生产过程通过视频记录,并与产品的条码关联和切分,通过条码快速查询、还原生产过程中的现场实际情况,客观、直观分析生产异常的根源,进行优化改进。通过智能联动、系统融合、智能切片等方法,对产线生产过程进行可视化记录,实现生产异常的及时发现、调度及事后高效追溯、定责,有效辅助持续改进生产过程,保障生产的高安全、高质量、高效率。场景三:防静电车间合规管理场景三:防静电车间合规管理 在 3C 电子、家电、汽车电子等行业工厂中,静电可能对电子设备和零部件造成损坏,甚至引发安全事故,38、因此静电防护是至关重要的。为了有效预防静电问题,在防静电车间入口上搭建自动 ESD 检测合规管理,规范员工 ESD 穿戴,减少静电对产品质量的伤害,高效检测员工是否正常穿戴静电手环和防静电鞋,提升 ESD 检测效率。图 12 智慧制造应用场景(生产车间、防静电车间入口)2.2.3 智慧金融智慧金融 金融安防建设在标准规范的基础上,利用视联网的高清化、数字化、集成化、智能化手段,实现在监控中心进行实时监控、远程调阅、业务处置、任务下发、中国移动 视联网白皮书(2024)16 任务考核、应急指挥等功能应用。对银行各机构数据、图像进行结构化,通过大数据挖掘,整合数据资源,打通业务边界,服务于业务部门39、。场景一:柜面合规管理场景一:柜面合规管理 利用人工智能实现银行内控管理对风险行为、风险业务、风险物品、风险区域检测,提供客流统计、人数统计、排队管理、智能存储等设备,实现包括高柜柜员、监控中心员工的现金检测、玩手机、违规物品遗留、离岗等行为合规检测,以及营业门、二道门、高柜、加钞间、设备间等风险区域进出管理等功能。场景二:营业网点防尾随监管场景二:营业网点防尾随监管 通过布设环境监控相机和智能门禁,业务人员在申请出入时首先需要通过门禁身份识别,现金区工作人员复核周边安全情况之后,手动确认开门,有效防止尾随、胁迫,实时记录人员出入信息。场景场景三三:业务柜远程值守:业务柜远程值守 以“物防+技40、防”的方式进行智能业务库系统的设计,支持存取过程实时监控,远程授权,无缝对接安防体系,集周界探测识别,智能分析门禁、柜体智能防护、远程声波警示驱离、异动实时报警于一体。提供全业务流程及尾箱的智能化管理,提高网点尾箱留行的监管水平,同时降低尾箱管理成本。场景场景四四:自助银行智能监管:自助银行智能监管 将新型的视频智能分析设备与传统视频监控系统进行集成,有效遏制针对ATM 和自助银行的金融犯罪。基于最新 AI 算法分析,检测加钞间人数异常以及监测自助大厅人员是否频繁出现、是否有剧烈运动、是否有人倒地、是否有犯罪分子靠近、是否有人员滞留、是否存在电话诈骗可能、是否发生尖叫等异常行为;检测面板区域,41、检测张贴广告、物品遗留、安装读卡器或加装假键盘等行为。实现有效的全天候智能守护,解放人力,提升管理水平。图 13 智慧金融应用场景(自助银行、柜台、网点大堂)中国移动 视联网白皮书(2024)17 2.2.4 智慧医疗智慧医疗 物联感知技术是未来智慧医疗的核心,其实质是通过将传感器技术、RFID技术、无线通信技术、数据处理技术、网络技术、视频检测识别技术、GPS 技术等综合应用于整个医疗管理体系中。视联网在医疗领域的应用潜力巨大,能够帮助医院实现对人的智慧化医疗和对物的智慧化管理,能够满足医疗健康信息、医疗设备与用品、公共卫生安全的智能化管理与监控等方面的需求,从而解决医疗平台支撑薄弱、医疗服42、务水平整体较低、医疗安全生产隐患等问题。场景一:医院安全守护场景一:医院安全守护 通过高清摄像机和智能分析系统,医院实现了全方位的视频监控。实现从门诊大厅到病房走廊,从手术室到药库的视频系统全覆盖。这不仅有助于实时监控医院内的各种情况,还能够在发生异常事件时迅速定位并处理。通过在医院的入口和关键区域,设置智能视频安检系统,自动识别并拦截携带违禁品的人员,能够有效防止危险物品进入医院,确保医院内部的安全稳定。场景二:消防监控实时预警场景二:消防监控实时预警 视频技术与消防系统的结合,使得医院能够实时监控消防设备的工作状态,并在火灾发生时迅速响应。通过摄像机捕捉火源和烟雾信息,智能分析迅速判断火灾43、情况,并启动报警和灭火机制,最大程度地减少火灾损失。场景三:智慧门禁管理场景三:智慧门禁管理 医院门禁系统采用视频识别技术,对进出人员进行严格管理。同时,实时监测医院内的异常情况,如非法入侵、患者摔倒等,并在第一时间发出警报,通知相关人员进行处理。场景四:全数字病房场景四:全数字病房 数字病房利用视频技术,实现了患者与医护人员之间的实时互动。通过视频通话功能,医护人员能够随时了解患者的需求和状况,提供个性化的护理服务。同时,能够记录患者的生命体征和护理过程,为医疗决策提供数据支持。中国移动 视联网白皮书(2024)18 图 14 智慧医疗应用场景(医院、卫生所、药店)2.2.5 智慧校园智慧校44、园 随着教育的发展,学校规模不断放大,给校园的安全和科学管理带来了非常大的挑战,为完善校园安全防范体系、提高校园整体防控能力,亟需建设集园区视频监控、出入口抓拍、防盗报警、可视报警等安全防范综合业务管理于一体的视联网系统。业务场景涉及:出入口人员管理、车辆通行管理、访客管理、车辆管控、一键报警、宿舍管理、智慧教室、智慧照明、校园安全预警和风险防控等。场景一:校园安全监控场景一:校园安全监控 传统校园安全监控主要依赖人工巡逻,但这种方式存在盲区,且反应速度较慢。现在,通过在校园各个角落安装高清摄像机,并配备智能分析系统,能够实现对校园内的全面实时监控。场景二:考场纪律监督场景二:考场纪律监督 考45、试是检验学生学习成果的重要方式,但考场纪律的维护一直是难题。通过视联网技术可以在考场内安装监控摄像机,实时捕捉考场内的一举一动。既可以监督考生是否遵守考场纪律,防止作弊行为的发生,还能为后续的考试争议提供有力的证据支撑。场景三:校园交通管理场景三:校园交通管理 随着校园内车辆数量的增加,交通管理成为了一个重要问题。通过视联网技术,可以实时监测校园内的交通状况,包括车辆行驶、行人流动等。自动识别违规停车、超速行驶等行为,还可通过数据分析优化校内交通流线,提高通行效率。场景四:不良行为规范场景四:不良行为规范 通过视频监控与 AI 算法的结合,可以实现对学生行为的精准监管,实时检测并识别学生的吸烟46、、打架斗殴等不良行为,一旦发现,立即触发警报,并通知中国移动 视联网白皮书(2024)19 相关管理人员进行干预。图 15 智慧校园应用场景(校门、食堂、操场)2.2.6 智慧商铺智慧商铺 近年来,实体零售企业迅速发展,但同时普遍面临租金成本高、人力成本上升、安全管理难、促销无效、服务质量下降等问题,消费者体验降低,伴随着行业数智化转型升级,零售业再一次迎来了新的行业变革和冲击。智慧商铺运用视频图像技术、物联技术与商铺管理、安防场景深度融合,旨在全方位提升实体商铺的安全防护、运营效率和数据分析能力。场景一:智能视频监控场景一:智能视频监控 安全方面,通过在店内的关键区域,如大门口、货架、收银台47、等关键区域,安装摄像机、EAS 等产品,可实现远程看店、客流查看、录像取证、震慑、防盗等基础功能,在发生紧急事件时迅速通知相关人员,并确保有效取证,从而构建起一套立体化、智能化的安防体系,全面助推实体店向高效、智能、安全的方向转型升级。通过人脸识别、行为分析等技术,实时监测店内人员动态。场景二:客户行为分析场景二:客户行为分析 通过视联网实现客流统计及行为分析,实时监测店内动态并可识别异常行为,并对客户在店内的行为进行深度分析。通过记录客户的购物路径、停留时间、关注区域等信息,商家可以了解客户的购物习惯和喜好,从而优化商品陈列、调整促销策略,提升客户体验和销售额。借助大数据和 AI 技术深度挖48、掘消费者行为数据和交易信息,为店主提供精准的经营决策支持。场景三:智能库存管理场景三:智能库存管理 通过视频监控及智能识别分析,实现了商铺对库存的实时监控和智能管理。系统可以自动识别货架上商品的摆放情况、陈列效果及数量变化等信息,AI 算中国移动 视联网白皮书(2024)20 法可以实时分析销售数据,当库存量低于设定阈值时,系统会自动发出补货提醒,确保商品始终保持充足供应;也可以基于历史销售数据和市场趋势进行准确的库存预测,避免了过剩或缺货的问题,使得商铺能够更加高效地运营。场景四:员工行为监督场景四:员工行为监督 在智慧商铺中,视频监控也用于对员工行为的监督和管理。系统可以实时监测员工的工作49、状态、服务态度等方面,对于不符合规范的行为,系统会自动记录并提醒管理人员进行干预和督导。图 16 智慧商铺应用场景(商铺入口、前厅及仓库)2.2.7 智慧厨房智慧厨房 根据监管部门、餐饮经营者和公众的需求,结合“明厨亮灶”政策和实际需求,采用人工智能技术,建立餐饮单位从原料采购到加工过程直至消费者可视化追溯系统,将操作间、凉菜间等关键部位、重要环节通过视频方式直观展现在公众监督下,使“厨房”成为可视、可感、可知、可预警。场景一:食品安全监管场景一:食品安全监管 在智慧厨房中,通过实时视频监控,管理人员可以随时随地查看厨房的运作情况。从食材的采购、加工到烹饪、出品,每一个环节都在镜头的严密监控之50、下,有效防止食材的浪费和滥用,也确保食品的安全和卫生。场景二:员工行为规范场景二:员工行为规范 视频监控不仅用于监控厨房的运作情况,能够通过 AI 算法识别员工行为和规范员工着装,例如:未戴口罩、未带厨师帽等。还可以通过定期查看和分析员工的操作视频,管理人员可以及时发现和纠正不规范的行为,确保员工按照标准和流程进行操作。场景三:透明化展示场景三:透明化展示 中国移动 视联网白皮书(2024)21 智慧厨房通过监督平台将厨房的运作情况实时展示给顾客,增强了顾客对餐饮店的信任和满意度。顾客可以通过手机或店内显示屏观看食材的处理、烹饪过程等,确保所点菜品的新鲜和卫生。场景四:异常事件预警场景四:异常51、事件预警 在智慧厨房中,视频监控还用于异常事件的预警和处理。通过烟雾火焰 AI识别与烟雾传感器等设备,自动识别火灾、漏水等异常情况,并在第一时间发出警报,提醒管理人员采取紧急措施。同时,系统还可以记录异常事件的发生过程和原因,为后续的处理和防范提供依据。图 17 智慧厨房应用场景(食堂及厨房)2 2.3 3 家庭家居类家庭家居类 目前我国正处于智能家居的全面爆发期,以智能摄像机、服务机器人等各类带有视觉传感器的视联感知设备为载体,可实现智能守护、远程控制和自动化分析等服务,全面提升家居生活的安全感、体验感和幸福感。2.3.1 家庭看护家庭看护 家庭安全及家人的健康看护是智慧家庭场景下的首要关注52、点。基于视联网服务体系,可满足用户对家庭安全和家人看护的需求,并通过叠加智能识别、智能浓缩等技术,为用户提供更便捷、更准确、更精彩的看护服务。场景一:老幼看护场景一:老幼看护 “一老一小”是家庭中最需要关注和照顾的成员,人们需要给予“一老一小”的日常活动更密切的关注。基于视联网的 AI 智能识别,在老人长时间没有出现、孩子久出未归等异常行为出现时,可向用户及时发出提醒,满足了人们对家中“一老一小”的重点看护需求,让关爱更便捷、更安心,全天候守护用户的人身和财产安全。中国移动 视联网白皮书(2024)22 场景二:智能浓缩场景二:智能浓缩 日常生活中,家庭安防的看护视频较多,且内容分散,难以花费53、大量的时间去逐一浏览视频。通过智能浓缩可提供融合视频识别、视频理解、视频生成等能力,智能筛选出采集视频中的精彩内容,将家中老人、宝宝或爱宠的成长历程和趣味瞬间自动剪辑浓缩成一段时光小视频,满足关爱家人、记录精彩生活等需求。图 18 家庭看护应用场景(老幼看护、视频智能浓缩)2.3.2 家庭娱乐家庭娱乐 用户对家庭场景下的娱乐需求呈现出个性化、多样化、智能化的趋势。在日益丰富的智能终端设备的支持下,视联网在亲情沟通、互动健身、影音娱乐等方向向用户提供更高清、更智能的服务体验。场景一:多终端视话通信场景一:多终端视话通信 随着各类智能终端在家庭场景中的普及应用,视联网可将多形态智能终端为载体,提供54、包含高清音视频通话、IoT 智能对讲、音视频电话通知、IoT 交互通信等多种通信能力,实现大中小屏等多形态终端与手机的互联互通,服务于家庭用户亲情沟通、安防场景电话通知、商铺场景实时通信、多方会议等场景。场景二:大屏融合服务场景二:大屏融合服务 大屏设备是智慧家庭重要的服务入口,高清大屏可为用户提供沉浸式的用户体验。视联网可赋予大屏终端智慧感知能力,将其打造为“能看、能聊、会听、会算”的融合终端,服务于移动高清、视频通话、家庭安全看护、家庭娱乐互动等核心大屏场景,满足家庭用户的社交、娱乐、康养、教育等多类需求。图 19 家庭娱乐应用场景(多形态智能终端视话通信、大屏设备融合)中国移动 视联网白55、皮书(2024)23 2.3.3 家庭服务家庭服务 在家庭场景下,智能化服务由单一设备、单一场景逐步向综合服务升级。基于视联网的智能感知和处理能力,可综合性的满足用户全方位的生活需求。场景一:机器人服务场景一:机器人服务 人形机器人将是人工智能的集大成者,通过视联网提供的 5G/6G 通讯能力和低延时联网可确保视觉大数据的感知和处理能力,再结合智能视觉感知,人形机器人可以获取及时的定位、识别服务对象的情感和情绪、并给与瞬时的交互。可广泛服务于家政场景、情感陪护、智能管理、医疗保健等场景。图 20 家庭服务应用场景(机器人服务)中国移动 视联网白皮书(2024)24 3 3.视联网发展现状及趋势56、视联网发展现状及趋势 3 3.1.1 视联网发展现状视联网发展现状 视联网上下游产业链由提供各类芯片、终端、基础云网资源、AI 算法、平台方案和系统集成等产品技术领域的厂商构成。视联芯片与终端作为产业图谱的根基,需集合各类芯片和终端厂商建设视联网硬件终端生态,支撑视联网领域端侧算力和存力、以及多维感知数据采集能力的不断发展;云网设施供应商作为产业图谱的纽带,支持视联网数据的连接与计算;AI 算法作为产业图谱的大脑,承担着视联网数据的分析与处理,是视联网智能化建设的核心;视联网平台方案承担产业图谱核心的枢纽角色,包括平台、方案及系统集成等多个方向,它不仅连接着产业链的各个环节,而且为视联应用发展57、提供有力支撑。此外,安全是视联网能够健康发展的基石,需要与各安全厂商通力合作,共同打造具有视联网特色的创新型系统安全框架。图 21 视联网产业图谱 视联网市场空间巨大,在人工智能及大数据等新技术的推动下仍呈现出高速增长趋势。根据 Marketsandmarkets 研究显示,以视频监控领域为代表的视联网全球市场规模到 2027 年将达 764 亿美元,复合年增长率(20222027)为 9.4%。中国移动 视联网白皮书(2024)25 在推动市场增长的因素中包括摄像机功能的增加、智能技术的成熟、定制与集成更加便捷等,这些因素也促使用户对升级监控系统有更高的意愿度。3.2 3.2 视联网发展趋势58、视联网发展趋势 随着图像采集、算力网络、人工智能、大数据、数字孪生、安全等技术的不断发展,与视联网在采采、传传、算算、数数、智智、用用、安安等视频全链路处理环节的深度融合,视联网的发展逐渐呈现出全感全感高清高清化化采集采集、网络网络差异化差异化承载承载、算力智能化算力智能化供给供给、数图融合化数图融合化应用应用、智能智能高阶化高阶化涌现涌现、视频孪生视频孪生化化呈现呈现、一体化全程可信一体化全程可信等重要发展趋势,也为视联网的应用创新与业务加速发展带来更多契机。3.2.1 全感全感高清高清化化采集采集 随着万物互联时代的到来,终端采集也朝着全感知和高清化的趋势演进。在视联网的应用场景落地过程中59、,一方面要求从多维度感知层面收集并整合视频数据以及其他相关传感器数据,实现终端的多元感知数据采集,为视联网提供丰富、多维度的数据源,更加真实、充分的表达现实世界,提升治理能力及管理效率。另一方面图像采集技术的高速发展,也推动视联网正在从“看的见”向“看得清”迈进,当前 400 万像素已成为摄像机的主流配置,图像分辨率也从高清(720P、1080P)发展到超高清(4K、8K),能够记录更清晰、更真实的场景画面,并在端侧具备更强的算力和更优的算法进行图像增强处理。3.2.2 网络网络差异化差异化承载承载 视联网业务平台与网络的深度融合趋势愈发明显,将推动网络从单一的稳定连接、简单组合向智能化网络转60、变。视联网业务及应用场景的多样性,要求网络可根据客户要求提供智能差异化的承载能力保障。对于大带宽的超高清视频业务及数据波动较大的视频业务,需要网络提供按需伸缩服务能力和灵活分配带宽资源,从而在保证用户体验的同时,优化网络资源利用率并降低成本;对于远程控制等实时性要求极高的视频业务,要求网络优化路由选择、提供专用切片、灵活接入边缘节点,从而降低业务时延及丢包率,确保传输质量;对于远程监控、远程存储的视频业务,要求网络设置可适配视联网平台的部署规模及地域,实现跨中国移动 视联网白皮书(2024)26 省、跨区域的资源灵活调度及平台协同工作。3.2.3 算力智能算力智能化化供给供给 视联网海量的视频61、任务处理需要算力资源支持弹性伸缩和及时调度,实现更高水平的视频服务质量和用户体验。一是需实现视联网算力资源的实时弹性伸缩,将视频与通用计算、边缘计算、任务式服务等技术深度融合,即时调度云计算平台的算力资源,将视频处理任务分配到云端,减轻本地设备的负担,提高处理效率,降低资源使用成本。二是可采用高级算法进行视频压缩、存储优化以及实时视频分析和处理,优化云计算平台的整体处理能力,推动视频数据的云端处理变得更加高效。三是视频处理任务可根据需求和场景,智能选择中心或边缘节点进行计算处理,对于如面部识别、行为检测等部分时延敏感应用,可就近部署在边缘节点,而其他业务则可部署在中心节点。3.2.4 数图融合62、数图融合化化应用应用 近年来,随着智慧城市、公共安全、企业数字化领域对视频数据分析需求的增长,需要在视联网上建设可对视图数据和其他多源结构化数据融合分析的视频大数据平台,充分挖掘及发挥视联网数据价值,赋能城市高效治理与企业数字化升级。一方面可将大数据技术应用到视联网中,可把孤立的视频和图像内容进行结构化处理,与其他多源结构化数据开展关联和分析,构建视图数据应用,形成科学决策结果,帮助用户进行高效准确的决策。另一方面,由于视联网内海量的视频图像数据在进行处理时,需要巨大的存储空间和大量的 GPU 异构计算资源;因此需满足原始数据的就近处理,减少大规模搬迁,节省传输和存储资源,同时提升视频图像的精63、准分析能力,高效处理大规模视图数据,提取有用信息并应用于实际业务场景。3.2.5 智能智能高阶化高阶化涌现涌现 人工智能技术的突破式发展及大规模应用,为视联网生态带来了“质量与效率”变革。从对视联网视频内目标对象的检测识别、属性分类和跟踪关联的低阶中国移动 视联网白皮书(2024)27 检测分析,再到基于多模态大模型实现对海量视频内容的语义理解、场景理解、万物检测和多模态语义过滤的高阶理解决策,依托多模态大模型的理解、逻辑和决策能力带来的智能涌现,正在成为视联网朝着智能化高速发展的重要趋势。一方面需要结合视联网智能化应用现状,面向高阶智能未来发展需要,建设一套统一标准、持续演进的 AI+视联网64、基础设施,统筹管理云边端算力、充分挖掘空闲资源、有效提升资源利用率、深化算法算力和数据的深度融合、实现推训一体化、持续提高 AI 算法的服务体验。另一方面也应在 AI+视联网的快速发展过程中,建设一整套合理审慎的 AI 伦理和治理框架,进一步加强人工智能技术应用的敏捷治理和分类分级管理,整体统筹推进对 AI 的技术监管与内容治理并重,实现发展与规范的动态平衡,引领行业正向发展。3.2.6 视频孪生视频孪生化化呈现呈现 随着视频监控规模的不断扩大,将现实场景中的时空全景信息与海量监控视频进行精准关联,可以帮助监管人员能够更快速捕捉有效信息,看懂监控视频信息,并完成分析与决策。三维建模和数字孪生作65、为产业数字化重要技术之一,是对物理实体的数字化表达,其空间建模、全息映射、仿真推演、分析预测、实时交互等能力,能够适配众多行业数字化转型的降本增效需求,应用范围也非常广阔,包括安防、环保、交通、建筑和制造等行业领域。将三维建模和数字孪生技术与视联网结合,可将分散、割裂的监控视频按照其真实所处位置进行时空关联,在三维数字孪生空间中进行还原,相比传统的二维视频监控,能够为用户带来“身临其境”的全景视觉感受,快速准确获取视频信息的交互效率,可有效提高城市综治、交通疏导、数字乡村、消防应急等复杂场景的治理能力和管理效率。3.2.7 一体化全程可信一体化全程可信 随着视联网在各行各业的加速应用落地,视联66、网安全也面临前所未有的挑战。集管理运营、技术防护、评估监测为一体的一体化全程可信安全保障体系,可提供视联网“AI+”安全、运营商特色终端安全、数据流转安全等重点安全能力,保障视联网端到端体系化安全,筑牢视联网全流程安全屏障。中国移动 视联网白皮书(2024)28 视联网安全的一体化全程可信正以三大发展趋势加速演进。一是利用人工智能技术提升视联网安全治理水平。未来安全攻防的形态本质上是 AI 之间的博弈,利用 AI 技术赋能不良信息治理、深度伪造检测、网络攻击检测、数据资产识别与风险监测、业务安全风控等将成为各方追踪的重点。二是通过一体化安全能力筑牢视联网安全屏障。运营商有着丰富的终端接入场景和67、数据,具备从芯片、操作系统、专网、接入卡等一体化安全能力,支持多种身份验证服务,实现视联网跨领域端到端安全连接和身份鉴权的创新应用,赋能各类安全需求。三是使用新型数据流转监测技术助力视联网数据和隐私保护。隐私计算、数字水印、轻量级加密技术为实现数据的“可用不可见”、“溯源定责”方面提供了新的治理模式。在视联网领域广泛应用这些安全技术,将极大促进数据安全流通,强化隐私保护和数据溯源。中国移动 视联网白皮书(2024)29 4 4.视联网体系架构及视联网体系架构及关键关键技术技术 4.14.1 体系架构体系架构 图 22 视联网体系架构 视联网体系架构从逻辑功能上分为采集层、网络层、资源层、能力层68、和应用层,并支持视联网一体化全程可信安全保障。1 1)采集层)采集层 采集是多维全感数据接入的基础,通用的采集设备包括视频监控摄像机、门禁、报警器、音频设备、热成像传感器、消防感知器、硬盘录像机、环境传感器和车载设备等。通过统一视频和各类全感数据的接入标准,可实现对全网各类采集设备的有效管理。2 2)网络层)网络层 网络是视联网的核心纽带,负责用户到平台、平台与平台间的数据分发和传输,是视联网构建的连接基础。网络层的技术架构包括接入网络、传输网络、承载网络,可通过有线/无线等多种接入手段、全光网络高效传输底座、云专网/CMNet 承载高品质精细化,实现视联网“一点接入,万物视联”的效果。3 369、)资源)资源层层 中国移动 视联网白皮书(2024)30 资源层是视联网的基石,是承载各类视频业务的基础底座,负责实现视频数据的存储和处理。资源层包括计算资源、存储资源、智算资源等基础设施以及算网大脑、冷热数据管理、视频能力调度等编排管理功能,实现视联网全网计算、视频存储及视频智算按需配置灵活调用。4 4)能力层)能力层 能力层收敛网络层和资源层的基础通信、云计算等能力,承载着应用可直接调用且简单易用的音视频处理、大数据、AI、数字孪生等各项特色能力,为视联网应用提供灵活、便捷的能力仓库。通过能力统一建设提供基础能力支撑,为各类业务提供所需的共性服务,打造平台化、组件化的视联网能力底座。5 570、)应用层)应用层 应用层集合了为最终用户提供的各类业务应用,包括视频监控、视频通信、视频控制、视频直播等应用。通过各类视频业务应用的协同发展,提供体验佳、内容足、场景多的视联服务。6 6)一体化全程可信一体化全程可信 一体化全程可信安全保障的目标为保障视联网系统的安全无漏洞,提供从数据采集、传输、存储到应用的端到端一体化全程可信的安全方案及防护措施。4 4.2.2 关键关键技术技术 4.2.1 终端关键终端关键技术技术 视联网终端的数据采集是视联网的基础环节,涉及高清摄像机、全景摄像机、智能分析摄像机等多元化的感知设备。随着图像传感器技术和光学设计、AI 技术的不断进步,对现代监控摄像机在超高71、清、多元感知、AI 算法加载和大带宽大速率无线传输等技术上都有了更高的能力要求。中国移动 视联网白皮书(2024)31 图 23 终端关键技术 1 1)超高清与图像增强技术)超高清与图像增强技术 终端最核心的关键技术即为采集到视频图像的质量,因此要求终端设备可搭载更高像素的图像传感器,满足 2K、4K,及部分场景下 8K 分辨率的高帧率超清编码能力,并支持包括自动光圈、红外共焦、低畸变处理、全程清晰技术、强光抑制、背光补偿、EIS 电子防抖、3D 降噪、图像透雾、多目拼接、聚焦技术、可视域、运动控制等图像高清增加技术。2 2)多元感知融合技术)多元感知融合技术 “多元感知”是通过集成不同类型的72、传感器来扩展和增强视频监控摄像机的功能和性能。例如,除了传统的可见光摄像机,一些需要全天候监控的高级系统可能会配备红外或热成像摄像机,用以在黑暗、烟雾或其他低能见度环境下保持高质量的图像捕捉。此外,声音、温度、湿度、气压、通风等传感器也可以集成到系统中,以实现环境变化的全面监测。随着物联网技术的普及和多模态传感器的应用,多元感知能力可显著提高视联网对环境变化的感知和决策能力。3 3)结合新型无线传输技术)结合新型无线传输技术 受限于终端安装环境、网络条件和移动采集需求,高清无线传输技术愈发重要。RedCap(Reduced Capability)是 3GPP R17 标准中的轻量化 5G 技术73、,它在保持 5G 垂直行业新特性的同时,有效降低了 5G 设备和运营成本。在视联网领域,5G RedCap 技术完全能够满足各类视频业务的传输需求,并在时延、可靠性、安全性和容量方面带来显著提升。此外,该技术还大幅降低了 5G 芯片模组的成本和功耗,为视联网的大规模无线化部署提供了有力支持。4 4)动态)动态 AIAI 算法加载能力算法加载能力 中国移动 视联网白皮书(2024)32 摄像机具备内置或可远程下发的 AI 算法,可根据实际需求动态加载不同的算法模块,实现多样化的 AI 功能,如人群计数、车辆识别、电动车检测、火点识别、烟雾检测、车辆逆行、违停检测等。动态加载 AI 算法的能力使得74、视联网更加灵活和智能,能够根据不同的应用场景快速调整和优化性能。4.2.2 网络关键网络关键技术技术 为满足视频业务的多样化需求和场景,依托全光网络底座、SRv6/G-SRv6 等新技术打造大容量、可靠性、智能化的底层通信网络,实现视联网业务的确定性保障及差异化承载。图 24 网络关键技术 可通过以下几种技术手段,打造高效合理资源供给体系及智能差异网络承载能力:1)400G400G 全光网全光网 作为算力网络及上层应用的基础网络,400G 全光网络连接边缘和中心集群算力,是算力网络的连接中枢。通过 400G QPSK 高性能编解码技术、C6T+L6T 超宽频谱、饱和光功率动态均衡控制等关键技术75、的创新突破,为枢纽集群算力并网、协同提供了超大带宽、超低时延、超高容量、超高安全、超高能效、超高智能互联等保障,可支撑视联网超高清视频内容的实时传送,提升业务质量及用户体验,推进产业升级。2 2)智能化网络)智能化网络 视联网采用 SDN 技术实现全网统一集中管控,业务配置分钟级全自动下发,中国移动 视联网白皮书(2024)33 并根据视联网在 CHBG 等各类垂直业务不同的网络流量、带宽、延迟等参数动态分配网络资源,实现业务的快速开通及资源的灵活调度。同时,通过 SDN 技术可实现网络的可视化管理,动态检测网络质量,提前识别网络隐患,快速定位网络故障,增强网络自智能力,有效解决视频中断、卡顿76、等问题,支撑视联网业务高质量发展。3 3)确定性保障)确定性保障 SRv6 是基于 IPv6 的新型网络技术,视联网采用 SRv6 技术可实现端到端路径优化,有效降低业务时延,确保实时高清视频传输更顺畅;G-SRv6 在原生 SRv6基础上进行头压缩,显著提升传输效率,为视联网提供更绿色高效的网络服务,打造低时延、低抖动的极致体验。SRv6 结合 iBNG、切片等技术为视联网网络通信提供不同颗粒度的隔离保障,精准匹配视联网在 CHBG 等各垂直业务场景的需求,构建高质量、差异化网络承载能力。4.2.3 云关键云关键技术技术 结合业务属性,云底座统筹全网云能力,保障视联业务规模发展稳步向目标布局77、演进。图 25 云关键技术 可通过以下几种技术手段保障云资源供给:1 1)云原生技术)云原生技术 云原生是算力网络基于异构、多样化、分布式算力提供算力服务供给的重要中国移动 视联网白皮书(2024)34 技术,是利用云计算优势构建和运行应用程序的一种方式。在视联网应用中,云原生技术可以帮助开发并运行高效、可扩展和可靠的视频流应用。云原生技术提供的 Serverless 化、Regionless 化、Platformless 化等技术使得上层视联网平台及各类应用可专注于业务实现本身,达到应用轻量化开发的目标。2 2)算力异构算力异构技术技术 算力异构采用多种类型的处理单元来执行复杂的计算任务,包78、括使用 CPU、GPU、NPU 等,以实现最佳的性能和效率。在视联网应用中,算力异构技术可以极大地提升视频处理和分析的能力,支持高清视频流的实时处理、视频内容的智能分析及识别等复杂任务,同时还能提供强大的 AI 支持,比如面部识别、物体检测等,从而使得视联网应用更加智能化、高效化。3 3)泛在调度技术)泛在调度技术 泛在调度是一种动态资源管理技术,通过算网大脑综合考虑用户的位置、数据流动、业务 SLA 保障等要素,统一调度云、边、端、通、智等多级、多样算力资源,支持更丰富的任务式服务,支持弹性动态调整资源分配,从而实现上层应用的敏捷部署和动态优化。在视联网业务中,可实时根据各类视频业务需求动态79、分配资源,提升视频编解码、渲染和传输速度,确保高质量的视频服务供应。4 4)分级存储技术)分级存储技术 分级存储技术是一种高效的数据管理策略,可根据数据价值和使用频率,把数据智能地分配在不同存储介质上、或者不同存储区域内,同时保证数据的可用性及访问速度,并有效降低整体投入。视联网的云存储方案通过将视频业务数据划分为热数据和冷数据,频繁访问的热数据可靠近用户侧就近存储,以实现快速响应,访问较少的冷数据则规模化迁移到低成本的数据中心,以降低存储成本。满足了视联网对大量数据快速处理与分析的需求,也显著提高了系统整体运行效率和性能。4.2.4 AI 关键技术关键技术 人工智能技术的迅猛发展正在彻底改变80、着人类社会的方方面面,也引领着视联网进入智能化升级的新纪元。视联网智能化涉及的主要技术包括:大数据存储与处理、视频的采集与传输、计算机视觉与图像处理、大模型与多模态融合、云中国移动 视联网白皮书(2024)35 边端一体化等技术。其中大模型与云边端一体化作为推动视联网实现高阶智能化的关键技术,共同推动视联网向数字化、全智能、高效率的方向发展。1 1)大模型)大模型技术技术 大模型是指具有数千万甚至数千亿参数的机器学习模型,通过巨大的数据和参数规模,实现了智能的涌现,展示出类似人类的智能,可极大丰富视联网的智能化水平,扩宽应用场景。大模型相较于小模型通常具备模型规模巨大、涌现能力、高性能、高泛化81、能力、多任务类型支持、海量训练数据集、预训练和自监督学习方式、训练计算资源消耗大、多领域知识融合、人工反馈增强等特点。图 26 多模态大模型技术 其中多模态大模型则能够处理视联网内多种不同类型数据,如文本、图像、视频、音频等多种模态数据,这类大模型兼具 NLP 模型和 CV 模型的能力,以实现对多模态信息的综合理解和分析,从而能够令视联网更全面的理解和处理复杂数据。多模态对齐和融合是多模态大模型技术的核心,它涉及到如何将不同模态的信息进行有效的关联和整合,这些对齐融合技术包括自注意力机制、协同学习以及跨模态交互。多模态大模型能有效的融合大语言模型和 CV 模型的特性和优点,使得提示词工程、RL82、HF(人类反馈强化学习)等技术同样可用于 CV 算法模型的精度提升、误报过滤等领域。2 2)云边端一体化)云边端一体化 云边端一体化在视频联网中的作用是将数据处理能力从中心下沉到边缘设备,实现对视频数据的实时处理和分析,提高系统的响应速度和效率。中国移动 视联网白皮书(2024)36 图 27 云边端一体化技术 云端计算:云端计算是指将数据存储和处理任务集中在云服务器上进行,通过云平台提供的强大计算资源来进行数据分析和模型训练。在视联网中,云端计算可以用于处理大规模的视频数据,进行复杂的数据分析和模型训练。边缘计算:边缘计算是指将数据处理任务下放到网络边缘的边缘计算设备上进行分析与处理。在视联83、网中,边缘计算可以用于在 AI 边缘计算盒、边缘服务器等设备上进行实时视频分析和处理,减少数据传输和处理的延迟,提高系统的实时性和响应速度。终端智能:终端智能是指在终端设备上集成智能算法和模型,实现对视频数据的实时分析和处理。在视联网中,终端智能可以用于智能摄像机、智能监控器等设备上,实现对视频内容的实时识别、分析和处理,降低对网络和云端资源的依赖性。一体化管理:云边端一体化需要建立一体化的管理平台,实现对云、边缘和终端设备的统一管理和协调。这包括对设备的部署、配置、监控和维护,以及对数据和模型的管理和调度,确保整个系统高效稳定的运行。算法评测模块:算法评测模块需要建立一整套大模型算法评测体系84、。该评测体系是对大规模机器学习模型性能进行评估的一套方法和标准。对于 AI 大模型,如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域,评测体系尤为重要。一个全面的大模型算法评测体系需包括数据集选择、性能指标、对比实验、超参数调优、公平性和无偏性、实际应用测试、可持续性和环境影响、伦理和社会影响、持续学习和更新等方面。综上所述,大模型和云边端一体化是视联网智能化的关键技术。大模型通过深度学习技术和多模态技术实现对视频数据的理解和分析,提高系统的智能化水中国移动 视联网白皮书(2024)37 平;云边端一体化则通过整合云端、边缘和终端设备的资源和功能,实现对视频数据的实时处理和分析,提高系统的实时性和响85、应速度。两者共同推动了视联网智能化技术的发展和应用。4.2.5 大数据关键大数据关键技术技术 视联网内的摄像机、移动设备和其他物联网设备每天都会产生大量的数据。这些数据不仅数量庞大,而且类型繁多,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等,传统大数据平台主要面向结构化或半结构化数据的处理,无法充分挖掘视频的价值。围绕视联网业务构建的大数据平台以视频、图像等非结构化数据为核心,基于物联感知数据和静态业务数据进行汇聚、治理、开发、共享和应用,基于业务场景需求,融合物联感知数据和静态业务数据,从海量“无效”的原始数据高效提取“有效”信息,让数据活起来,让信息串起来,提升视联网数据价值密度。图 2886、 大数据关键技术 视联网大数据平台通过统一元数据服务打通传统结构化数据与视频网数据,与传统大数据平台相比,需具备以下四点关键技术要求:1 1)视图逻辑数据湖视图逻辑数据湖 打通视频、图像类非结构化数据的大数据分析能力:提供视频和图像的编解码、特征提取等符合业务场景的算法能力,在计算过程中,视频和图像数据无需中国移动 视联网白皮书(2024)38 搬迁,无需重复存储,提高存储效率。2 2)视频视频和和数据数据融合分析能力融合分析能力 当前视频和图像的解析只针对当前时刻数据中的特征,无法满足复杂业务场景对跨时空关联分析的需求,需要视联网大数据平台能够基于前置视频、图像及其他相关多源数据进行关联解析87、,通过业务模型计算,解决复杂视图业务的需求。3 3)数据定义计算数据定义计算资源与存储资源能力资源与存储资源能力 前置数据算法筛选、精准识别,缩小视图分析范围,使算力使用效率数倍甚至数十倍领先于传统模式。针对不同价值的数据,实现不同存储策略管理,高价值视图数据可长期甚至永久存储,并使用 SSD 加速等机制提高访问效率。4 4)兼具)兼具传统大数据平台各项能力传统大数据平台各项能力 面向结构化数据的接入、存储、组织、治理、开发等。一套系统既满足传统大数据业务需求,又满足视图分析、图数融合分析的复杂业务需求。未来,视联网大数据技术将以视图数据为核心,面向各行业的数据场景化需求,打造新一代视联网大数88、据核心能力,助力千行百业实现数智化转型。4.2.6 数字孪生数字孪生关键技术关键技术 视联网平台整合了视频、数据、AI 及数字孪生等能力,提供基础公共服务组件和对外能力开放服务。其中数字孪生作为视联网平台未来发展演进所需的关键技术之一,涉及虚实融合与可视化、数据能力支撑等关键技术。这些技术不断的演进和发展,共同提升数字孪生的精准性、灵活性、实时性和交互性。图 29 数字孪生关键技术 中国移动 视联网白皮书(2024)39 1 1)虚实融合与可视化)虚实融合与可视化 数字孪生的虚实融合离不开各类前端实时感知数据的驱动,因此将实时视频与数字孪生场景结合的视频融合技术也已成为视联网朝着沉浸式方向演进89、的关键技术。虚实融合将实时视频与数字孪生场景结合并应用在视联网中,可把视频画面、AI 分析及物联网感知等实时数据,融合到利用点云、图像、卫星图、无人机影像等多源数据的融合、分割、识别而生成的虚拟三维数字化环境中,构建一个以视频为主,实时动态的、沉浸式的孪生世界。这种结合可以应用于城市综治、园区管理、环境保护、工业生产、智能制造等领域,以提高管理效率、生产效率、优化资源利用、提升安全性,并降低运营成本。2 2)数据能力支撑)数据能力支撑 物联网、人工智能、大数据、大模型支撑着数字孪生的数据传输、处理及预测能力。在数字孪生构建过程中,需要将来自设备、环境等物联网传感器数据与各类模型对接,并支持数据90、的实时分析。需实现多源异构数据采集、集成、处理的共性能力,不同的场景往往需要不同的大数据处理能力,IoT、大数据成为数字孪生实现多源异构数据采集、集成、处理的共性能力。基于人工智能模型和机理模型共同配合,实现诊断和预测分析,或通过人工智能模型来绕过复杂机理构建仿真推演模型。人工智能和大数据全面融入数字孪生,助力构建更强的基于数据驱动的分析与预测能力。4.2.7 安全关键安全关键技术技术 为保障视频网的安全稳定运行,需确保视联网端到端全链路安全。中国移动针对视联网终端设备、云专网及接入、数据要素、AI 能力、业务应用、内容、用户租户安全面临的安全风险,提供端到端一体化全程可信的技术方案。中国移动91、 视联网白皮书(2024)40 图 30 安全关键技术 1 1)视频终端设备安全)视频终端设备安全 通过严格的设备入库测试来保障终端设备安全,结合设备防克隆码、一机一密、安全 SDK、固件加密、终端威胁检测等安全技术能力,实现终端设备可感可控。2 2)云专网安全)云专网安全 通过建设视联网业务的“专网专防专控”云网安全能力矩阵,推出视联网安全专网,实现专网数据的隔离保护、加密存储及访问控制,满足视联网业务高可靠、低时延、强安全的要求。3 3)数据要素安全)数据要素安全 通过媒体数据的全帧加密、隐私计算、视频水印、数据脱敏等安全技术,实现数据安全流通与溯源管理,保障视联网数据全生命周期安全,促进92、数据安全合规使用,保护用户隐私。4 4)AIAI 能力安全能力安全 针对 AI 大模型在视联网领域的应用场景,聚焦视联网大模型自身算法、数据等安全风险,对 AI 能力安全性进行加强;同时,使用“AI+”安全能力保障大模型安全,赋能风险防护与安全治理等工作。5 5)业务应用安全)业务应用安全 践行 SDL 开发标准把安全能力嵌入到业务的全生命周期中,在设计、开发、测试、上线全过程中遵守视联网安全技术标准,以安全合规为基础,结合 API安全、安全评估、渗透测试等安全技术,保障业务应用安全。6 6)视频内容安全)视频内容安全 中国移动 视联网白皮书(2024)41 构建强大的内容安全能力,在视联网领93、域聚焦用户隐私保护和公共视频合规内容监测,使用内容识别、AI 行为分析及数字水印等技术,进行视频内容的安全审核,过滤非法内容,保护版权,保障视频内容健康合规。7 7)用户租户安全)用户租户安全 在用户侧实现移动端安全认证接入,保障用户视频访问安全;针对云上租户,基于云原生安全能力,结合多租户隔离、身份认证与访问控制技术,保障视联网服务的用户租户安全。中国移动 视联网白皮书(2024)42 5 5.发展倡议发展倡议 5.15.1 愿景与展望愿景与展望 视联网将是下一个巨型蓝海,并逐步向系统化、场景化演进,呈强交互性、强延伸性、强连续性等特性,正在成为全球技术和产业竞争的高地。技术的不断创新将推动94、视联网持续演进。人工智能和深度学习的突破将使实时视频分析和处理、目标识别和跟踪更加快速和准确,进一步实现更高层次的智能感知和分析;5G 及 6G 技术的广泛应用将为视联网提供更高带宽和更低延迟的无线传输服务,可支持更快速、更稳定的视频数据通信;云网技术的持续发展将为视联网提供更加灵活资源配置和服务等级,实现资源的动态分配、高效使用和成本优化。未来视联网系统将不仅局限于对视频数据的处理,还会融合多维感知数据,如位置、温度、湿度、报警等,以此实现多模态的数据融合和分析,并在家庭看护、城市管理、智能交通、工业制造、环境监测、医疗保健等各领域得到更加广泛的应用,迎来更广阔的发展空间。5.5.2 2 推95、进倡议推进倡议 1 1)共同)共同完善完善视联网技术体系视联网技术体系 为了更好的推动视联网技术的发展,呼吁产业各方继续加强协作,围绕构建统一的标准体系、统一的技术路线和统一的目标架构,共同投入到视联网的关键技术攻关、标准制定、业务应用创新的工作中来,不断产出视联网科技创新成果。2 2)共同加快视联网产业成熟)共同加快视联网产业成熟 视联网发展仍处在起步阶段,应加强产业链上下游企业的紧密协同,注重视联网与各垂直场景的融合创新,不断催生新业务、新模式,促进视联网的智能化、融合化、高质量发展,并为数字经济的高速发展注入“数智力量”。3 3)共同推动视联网生态繁荣)共同推动视联网生态繁荣 中国移动 96、视联网白皮书(2024)43 未来视联网发展需更广泛的汇聚全球产学研用伙伴,在更大范围、更宽领域、更高层次开展生态合作,吸引更多用户和企业加入视联网生态圈,推动视联网技术的开放与共享,促进生态系统的多元化和活力,共促视联网高质量发展。中国移动 视联网白皮书(2024)44 缩略语列表缩略语列表 缩略语缩略语 英文全名英文全名 中文解释中文解释 IoT Internet of Things 物联网 AI Artificial Intelligence 人工智能 BASIC6 Big data、AI、Security、Integration Platform、Computility network97、、6G 中国移动面向大数据、人工智能、安全、能力中台、算力网络、6G六大领域实施的科创计划 SDN Software Defined Network 软件定义网络 RedCap Reduced Capability 轻量能力,3GPP标准化组织定义的一种5G技术 CMNet China Mobile Network 中国移动互联网简写,是中国移动独立建设的全国性的、以宽带互联网技术为核心的电信数据基础网络 CPU Central Processing Unit 中央处理器 GPU Graphics Processing Unit 图形处理器 NPU Neural Processing Unit98、 神经网络处理器 VR Virtual Reality 虚拟现实 AR Augmented Reality 增强现实 中国移动 视联网白皮书(2024)45 参考文献参考文献 1 5G 时代智能安防十大应用场景白皮书R,华为技术有限公司,2019.2 中国移动算力网络白皮书R,中国移动研究院,2021.3 视频物联网关键技术与应用,中国工信出版集团,电子工业出版社,2023.中国移动 视联网白皮书(2024)46 编写单位及作者编写单位及作者 (排名不分先后)(排名不分先后)中国移动通信集团有限公司:中国移动通信集团有限公司:管晓培、高蓓、康小强、周旦、刘秋男、张鹏飞、邹洪强、管晓培、高蓓、康99、小强、周旦、刘秋男、张鹏飞、邹洪强、白立荣、万奇、常诚、尹瑶瑶、方桂彬、蒋英杰、高雨菲、赵晴晓、晏旭、姜婧、王宇波、白立荣、万奇、常诚、尹瑶瑶、方桂彬、蒋英杰、高雨菲、赵晴晓、晏旭、姜婧、王宇波、刘京、王亚丽、郭亚婧、石奥博、黄鑫鑫、任昊、王常红、车咏秋、张浩田、邵华、王志刘京、王亚丽、郭亚婧、石奥博、黄鑫鑫、任昊、王常红、车咏秋、张浩田、邵华、王志强、张庚、张慧勇、刘博、纳磊、白一凡强、张庚、张慧勇、刘博、纳磊、白一凡 中国移动通信中国移动通信集团有限公司集团有限公司研究院:研究院:喻炜、杨蕾、郭勐、刘磊喻炜、杨蕾、郭勐、刘磊、吴亦川吴亦川、胡跃、王春梅、胡跃、王春梅、李萌李萌 中移(杭州)100、信息技术有限公司中移(杭州)信息技术有限公司:程宝平、张叶蒙、汪胜、王建凯、张钦龙程宝平、张叶蒙、汪胜、王建凯、张钦龙 中移物联网有限公司:中移物联网有限公司:刘昶刘昶、廖川廖川、徐亮徐亮、刘于菡刘于菡 中中国移动通信集团设计院:董昭、卜忠贵、刘蕾、何熙源国移动通信集团设计院:董昭、卜忠贵、刘蕾、何熙源、徐帅、林怡徐帅、林怡 中国移动通信集团信息安全管理与运行中心中国移动通信集团信息安全管理与运行中心:张峰张峰、江为强江为强、王光涛王光涛 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