智东西（公众号：zhidxcom）
作者 | 三北
编辑 | 漠影

在很长一段时间里，云与大数据技术在人们的印象里都是互联网企业的“专利”，但随着技术进入产业，情况早已发生改变。作为具有众多智慧物联成功落地案例的行业玩家，大华如何将云与大数据技术与行业深度结合，赋能客户并形成自己的技术优势？在真实的研发与落地实践中，又有哪些挑战和经验？

10月底，大华股份发布了全新升级的“Dahua Think # 云联万物 数智未来”战略，提出要基于AloT、物联数智平台两大技术战略，赋能城市数字化创新与企业数智化转型。

纵观战略背后，如何将超8000个细分场景、超3800个开发业务组件、500多个行业解决方案等能力更好地使能在城市与企业数智化转型中？这家经历了20年发展的领军企业，正在把其多年在行业中积累的经验沉淀到平台之中。而沿着横跨城市和企业两大领域的数智物联平台的向底层看去，大华股份构建起了一条“云与大数据”的护城河。

近日，我们与大华股份大数据研究院院长周明伟进行了深入对谈，对这些问题进行解答。

一、最新城市/企业平台背后，大华进入数据智能新阶段

首先，让我们先来看一个行业场景。

在山东某个城市指挥中心，一位操作员正对着屏幕上的城市级智能感知视频云平台监测整体城市态势，应急管理、城管市政、水利水务等70余类场景情况尽收眼下，实时掌控。这一平台横向拓展视频资源的应用范围，纵向提升视频资源对各部门业务的支撑能力，助力全市多部门实现数据共享调用、分析算法及事件预警等多类服务，提升这座800万人口的城市精细化管理水平。

这一真实场景是当下政企数字化转型的典型案例，背后，正是基于大华城市平台2.0、巨灵AI开发平台等能力。

城市平台2.0是大华面向城市构建的体系化的物联数智平台，与之对应的还有面向企业级客户的企业平台3.0，可以满足不同客户按需灵活部署数智化应用，治理城市、管理企业。目前两大平台已经合计洞察细分场景超8000个，开发业务组件超3800个，推出行业解决方案500多个。

周明伟告诉我们，在这些强大的城市/企业平台、巨灵AI开发平台背后，都离不开大华的云与大数据技术。

据悉，在大华的城市平台2.0或企业平台3.0背后，有两大重要的视图智能引擎和数据智能引擎。视图智能引擎主要实现视频数据到信息的转化，数据智能引擎则将视频等物联信息与其他结构化信息进行融合，形成决策支持。此外，在大华的一站式AI开发平台——大华巨灵平台，庞大的集群规模也基于大华的底层云计算技术。

纵观智慧物联行业，“视频云”由来已久。视频云早期解决的是数据在线问题、分布式存储、视频基础应用等问题，自2017年以来，当大规模数据能存、能看之后，许多行业的客户则开始寻求更进一步的价值，就是对数据进行分析、应用。

早在2015年，大华股份就成立了大数据研究院。早期，主要解决大规模系统建设中的数据在线问题，通过推出领先行业的分布式存储系统、行业时空数据库等服务，帮助客户做好数据存储。规模数据在线之后，行业并不会满足于基础应用，而是会思考数据的进一步价值，甚至需要数据驱动下的行业智能能力。到了2017~2018年前后，大数据研究院将数据智能作为新的研究重点，布局技术以推动行业走向物联数智新阶段。

二、让行业数据随需而聚，智能无缝联接

提到云与大数据技术，很多人的第一反应是想到互联网企业。

对此，周明伟谈到，虽然云与大数据技术兴起于互联网行业，但在落地于不同行业的时候，却难以直接搬运，特别是在智慧物联行业。

“我们一直比较坚持的是，所有的技术落地都要基于客户需求和行业场景。”智慧物联行业具有其特殊性，在应用、技术和整体性层面存在很多痛点。

“具体来说，从大家都可以看到的应用层面来讲，碎片化其实很严重，面向不同的行业甚至是同行业不同的客户，可能都有不同的痛点，需要不同的方案予以满足，从底层的数据来讲，更加注重数据融合、架构融合。更重要的是，从整体性上来讲，产业对全网统一设计的要求更高。也就是说，我们不再是只在云端的一个大数据平台内实现一个治理活动，而是要在囊括端、边、云多个软硬件环节的整个网路中进行布局。”

由于大华在城市、企业等业务方面有广泛的实践机会，因此在数据存储、数据治理、数据分析、数据安全等多个行业数据智能环节具有独到见解和方法。

首先来看数据存储，这是最基础的一个问题。

比如，在互联网行业，我们经常刷的各种视频等，背后的存储系统都是“对象存储”，这是在互联网行业应用非常广泛的优秀系统产品。但是，如果说把这个产品应用到智慧物联领域，7×24小时视频流打到对象存储上，则会带来比如说IO（Input&Output）碎片化、实时性不佳等问题。

对此，大华会进行选择。针对对象存储的技术优势，如它的架构简洁、横向扩展的空间大等特点，这比较适应城市及大型的方案；但其对象实时性不高、生命周期管理复杂等特点，相对来讲并不适合物联行业应用，因此我们结合对象存储、文件存储的优势，打造出适合行业客户需求的方案。

这种技术不匹配的现象不少，同样是视频存储，但面向客户不同需求它的诉求完全不一样。

再比如数据分析环节，当下在大部分的数据分析行业里，大多是以结构化数据分析为主，或者将各种非结构化数据进一步分析、计算成结构化数据以后，再对结构化数据做一些分析计算。

智慧物联行业对异构数据的融合分析要求比较高，比如，视频、图片、特征码等数据，都要与结构化数据做融合计算。“这些其实都是行业特殊性对技术带来的新挑战，我们不断去解决这些问题，一方面能够满足客户的需求，同时也给到我们走在前列的机会。” 为促进技术的快速成熟，大华自建了一个超千台服务器规模的数据中心，专门模拟大数据各种场景需求，支持大华在数据存储、数据治理、数据分析等多方面去做全流程试验，从而保证技术领先性和稳定性。

此外，针对数据安全，大华拥有一个网络安全研究院，专门研究、制定、执行相关安全策略、储备安全技术等，并指导各技术领域的落地。大华也积累了众多安全相关技术，以数据安全为例，大华在其一站式的数据智能引擎上提供了面向数据传输流转的很多安全管控措施，如实现项目隔离、数据隔离，权限隔离、访问隔离、安全审计等。

可以看到，正如在战略升级发布会提出的，大华正以数据为燃料、以智能为引擎，构筑起一个体系化的物联数智平台，在一张多维感知体系的网络上，让数据随需而聚，一站式数据智能引擎，释放行业数据价值，普惠数智创新。

三、立足行业，大华全面拥抱云与大数据

“这一路发展过程中，我们遇到最大的困难不是技术，而是在于我们在业务洞察上能否抓住业务的痛点与本质。”周明伟说。

面向大数据时代，没有一项技术能解决所有问题，技术的不完美让选择变得更重要。企业必须锚定客户需求做好取舍，更快、更好地服务客户。

“我们的技术之所以能够快速地应用和服务于各个行业、各个方案里，这也得益于我们拥有一个强大的组织保障，内部形成了一个由五大研究院、产品与解决方案、软硬件产品线和省区开发中心组成的共创机制。”

在企业跨部门共创下，大华基于云与大数据技术的方案已经基本成型——算力资源池在端、边、云全网覆盖，从而支持从数据采集和治理之初起，就实现物联和信息数据的关联，按需抽取数据。

同时，大华提供一站式引擎来提供数据全流程处理和融合运算，在数据流转的多个环节中，加载智能能力。此外，数据智能引擎提供极致的弹性伸缩，也大大降低行业降低门槛，让大家用得起数据智能，为行业普惠数智创新贡献一份力量。

“我们一直在畅想全面的智能，但这个命题非常大，所要经历的历程也会非常长。”回归到行业现状，周明伟指出，大华一直在思考如何更好地推动行业发展，怎么能往前多走一步。“我们看到了大数据、云计算在这个行业上的加速发展趋势，接下来的步伐肯定会走得更快一些。”

结语：立足行业，大华要让物联数据“活”起来

云联万物，让物联数据按需而聚；视图智能，让视频技术助力行业发展；大数据挖掘多维数据价值，让数据驱动业务创新，这家拥有20年历史的企业，已进入了一个新的物联数智发展阶段，建立自己的云与大数据“护城河”。

当云与大数据技术逐步走入各个产业领域，我们看到在数据存储、数据治理、数据分析、数据安全等多个环节都面临这不同的挑战与需求，都需要企业结合行业洞察去推出帮客户解决实际问题的方案。正如周明伟所说，面向大数据时代，没有一项技术能解决所有问题，从行业业务出发，以服务好客户为目标，深入行业场景，才能做出正确的技术选择，才能做好技术。