2019年隨著互聯網巨頭的大規(guī)模組織架構調整，中臺熱度激增，各行各業(yè)都在探索中臺在企業(yè)或行業(yè)中的落地，同樣也蔓延到了安防領域。盡管此前安防行業(yè)內鮮有提及“中臺”的概念，但伴隨著安防行業(yè)進入到智能物聯網、大數據及人工智能深化應用階段，同時為了響應公安部大數據戰(zhàn)略規(guī)劃要求，更為了滿足用戶層出不窮、變化多樣的安防業(yè)務需求，一些廠商也開始著手在DAAS和PaaS層方面做一些改進，將系統層中共性的、基礎的數據和能力抽象出來作為一個“中臺”來賦能上層應用系統，支撐警務應用創(chuàng)新和警務流程再造。 　　

安防行業(yè) “數據中臺”活躍的契機 　　

2019年安博會上，包括東方網力在內，安防業(yè)內有一部分企業(yè)已經在實踐“數據中臺”戰(zhàn)略，在會上展出了自家的數據中臺架構。為什么數據中臺概念會在當下的安防行業(yè)活躍起來，其實綜合分析主要有這幾方面的因素： 　　

首先，安防行業(yè)的信息化水平相對較高，具備了數據中臺建設的基礎條件;其次，在安防行業(yè)內部細分領域信息化建設的過程中，存在著數據壁壘、分散建設、重復投入等問題，也需要一個平臺進行資源的整合;此外，安防行業(yè)的數據類型多樣、數據的完整性、實時性、一致性得不到保障，對上層智能化應用的效果產生較大的影響，亟待對數據進行治理，提升數據質量。 　　

基于上述分析，可以發(fā)現，安防行業(yè)“數據中臺”的出現并非偶然，和產業(yè)的發(fā)展進程息息相關，數據中臺的誕生很大程度上也是為了解決行業(yè)內現存的一些瓶頸問題。同時也可以看出，無論是從行業(yè)的項目進程還是技術發(fā)展的角度看，智能安防領域都是一個十分適合數據中臺落地的行業(yè)場景。 　　

從國家宏觀發(fā)展戰(zhàn)略上看，今年《政府工作報告》提出“智能+”，并強調“智能+”對于產業(yè)尤其是制造業(yè)的升級賦能作用，意在強化技術創(chuàng)新能力，推動制造業(yè)高質量發(fā)展，煥發(fā)經濟新動能，從“互聯網+”到“智能+”，意味著新技術從消費端到產業(yè)端的深度遷移和升級。其次，在行業(yè)項目進程發(fā)展方面，隨著“平安城市”、“智慧城市”以及“雪亮工程”項目的推廣，視頻覆蓋的網格化程度越來越高，物聯感知設備的應用越來越廣，為數據治理提供了廣泛的設施和數據基礎。 　　

最后，從技術發(fā)展角度而言，人工智能、大數據、云計算、5G通信等技術逐步成熟，通信技術的發(fā)展解鎖了更多高清無線應用場景;人工智能技術的發(fā)展讓視頻中提取的內容越來越豐富、準確，成本越來越低;大數據技術能夠讓我們從海量視頻資源中挖掘更多有價值信息，并且結合其他維度數據提供與更多行業(yè)用戶需求、應用場景緊密貼合的數據服務。這些為安防“數據中臺”的建設奠定了強大的基礎條件和技術能力。 　　

安防“數據中臺”架構建設的意義 　　

中臺架構的構建可以更好地打通各產品的數據和基礎業(yè)務，實現數據和應用的分離，支持業(yè)務應用的快速開發(fā)，提升企業(yè)內業(yè)務條線進行協作的效率。 　　

當下智能安防進入到深度挖掘數據應用價值的階段，而展開數據應用的前提首先是建立起一個良好的數據資源環(huán)境，在這個過程中，數據中臺正好扮演的是以視頻數據為核心的場景級和行業(yè)級數據治理和賦能平臺。 　　

通過構建統一的數據治理、評價、安全體系，形成分布式統一數據治理框架，實現跨部門、跨系統的數據集成、交換、共享?？山鉀Q同源數據在多系統內數據標準性、一致性的問題;解決海量多維數據的檢索、計算效率問題以及數據在流轉、存儲、處理中的透明化問題，協助用戶對數據進行可量化、可考核的數據資產化管理。 　　

此外，以實戰(zhàn)應用需求為例，安防領域數據中臺還應該能夠提供完整的大數據分析挖掘能力，以滿足科信、刑偵、指揮等警種對于數據統計、態(tài)勢分析、對象關系、動態(tài)軌跡、行為規(guī)律、各類標簽的分析及應用，以共享服務的形式提供給實戰(zhàn)應用系統，促進警務流程再造和警務應用創(chuàng)新，實現數據和業(yè)務的雙重賦能。 　　

系統平臺和數據中臺的區(qū)別 　　

很多人可能會混淆系統平臺和數據中臺的概念，但其實兩者有較大區(qū)別。原本智能安防系統中的各種“平臺”更多的是一個個應用系統，而中臺是可以承載和支撐多個應用系統的平臺，可以說是真正意義上的平臺型的產品。相對于平臺的功能角色而言，中臺的價值更在于核心能力的沉淀和共享，提升數據運營能力和業(yè)務的響應能力。 　　在數據層面，中臺首先解決的是不同系統之間的數據孤島的問題，通過將不同應用系統中的數據進行統一匯聚、融合、治理，形成核心數據資產沉淀并服務于業(yè)務。 　　在業(yè)務層面，通過對不同應用系統的通用業(yè)務模塊進行抽象和沉淀，形成各類業(yè)務能力中心，并將通用的數據能力、算法能力、業(yè)務能力等進行復用和賦能，驅動規(guī)?；瘶I(yè)務創(chuàng)新，從而降低創(chuàng)新成本和創(chuàng)新周期，提升業(yè)務的敏捷響應能力。 　　

構建“數據中臺”需要考慮的問題 　　

同樣，搭建中臺架構對架構設計等方面有著較高的要求。在搭建中臺的過程中，整個技術構架上需要考慮可拓展性、敏捷性、可替換，并注重與前臺的交互，靈活地通過服務編排實現應用功能，滿足前臺需求。因此中臺融合分布式、微服務、大數據處理及高可用、高性能、高并發(fā)架構，遵循“高內聚、松耦合”分層解耦的設計原則。 圖片來源：東方網力 　　

而中臺的推進從來不僅僅是個技術問題，而是在中臺推進的過程中會涉及到企業(yè)或者行業(yè)組織架構的調整、演進等相關問題。 　　

通過中臺的構建，可以助力公司強化數據能力，解決數據的完整性、實時性、一致性等問題，全面提升數據質量，為業(yè)務應用提供高質量、高可用的數據資源。同時加強數據的安全管理以及在保障數據安全的情況實現對數據資源的開放和共享。另一方面，充分利用中臺基于業(yè)務提煉的各項能力，進行新業(yè)務應用的快速上線與試錯迭代，構建場景化應用產品，進行規(guī)?；a品創(chuàng)新，提升企業(yè)的核心競爭力。