隨著5G、數據中心等新基建領域的建設步伐加快，邊緣計算作為大數據環境下重要的網絡技術之一，也將迎來更廣領域的應用，與邊緣計算聯系密切的安防行業就是其一。

邊緣計算推動智能安防應用落地

邊緣計算的優勢使得安防行業與之緊密聯系在了一起，在邊緣計算的部署下安防場景能夠更好更快地落地實施。

其中視頻監控系統是安防行業重要的物理基礎，視頻監控系統位于最前端，很多子系統都需要通過與其相結合才能發揮出自身的功能，是安防行業的核心環節。

攝像機作為前端采集設備，目前已經實現了從“看得見”到“看得清”的轉變，接下來正在向“看得懂”邁進。

而邊緣計算一方面可以就近計算，對龐大的人臉數據、人群分析、生物識別、等分析結果進行高效的處理，比如在人臉識別應用當中，通過前端抓拍+中心分析的前后端智能相結合的模式，將人臉識別智能算法前置，在前端攝像機內置高性能智能芯片，通過邊緣計算，將人臉識別抓圖的壓力分攤到前端，解放中心的計算資源，以集中優勢計算資源做更高效的分析。

這樣不但能夠極大地降低信息傳輸系統和后端設備的負擔，同時還能夠提高視頻圖像分析的效率，加快整個監控系統的響應速度。

另一方面分布廣泛的攝像頭因為邊緣存儲服務的就近存儲，也可以把海量的監控數據就近存儲起來，既減少無效視頻的存儲，降低存儲空間，又最大化存儲“事中”證據類視頻數據，增強證據信息的可信性，提高視頻數據的存儲空間利用率。

隨著智慧城市、智能交通、智慧家居等行業快速發展，在邊緣計算加持下，安防行業也將拓寬自身邊界，加快智能化進程。

邊緣計算安全問題仍需重視

在邊緣計算推進安防行業發展的過程中還需要注意：在充分享受邊緣計算帶來的便利之前，也需要解決邊緣側設備的數據備份、連通、協作以及數據安全等問題。

一方面，云中心處理方式必不可少。邊緣計算和云計算兩者實際上都是處理大數據的計算運行的一種方式。邊緣計算更適合實時的數據分析和智能化處理，相較單純的云計算也更加高效而且安全。因此，邊緣計算的興起并不會取代云計算。邊緣計算是云計算的補充。目前二者融合的趨勢越來越明顯，將在未來相互配合，共同提升計算效率。

一方面，但由于邊緣計算分布廣、環境復雜、數量龐大，并且很多應用在設計之初未能完備的考慮安全風險，傳統的安全防護手段已經不能完全適應邊緣計算的防護需求。對此，聯合平臺、企業、人三個要素，提高前端設備自身安全指數，對前段設備進行持續監測，構建協同聯動防御體系，保障邊緣側數據安全。

結語：邊緣計算極大提高了設備數據處理的效率，拓寬智能安防行業與其他行業融合的可能。下一步，思考如何保障邊緣側數據安全、高效，也將是企業加快戰略布局的著重點。