腾讯云智能视图计算平台：通过云边端协同降低40%运维成本与存储投入

应对传统视频监控系统五大瓶颈

随着市场变革，以本地化部署为主的传统视频监控系统面临以下具体挑战：

1. 存储成本前置： 需一次性购买存储设备，且采购后无法根据业务需求灵活调整资源。
2. 集中管理难： 监控设备分散在多个地域，数据集中管理难度高。
3. 数据可靠性差： 本地化存储存在硬盘故障、人为篡改等风险。
4. 综合投入高： 项目建设周期长，多品牌多私有协议并存，导致长期的人力运维投入居高不下。
5. AI能力单一： 端侧AI算法单一，算力不足，无法应对用户复杂场景下的需求。

相比之下，云计算利用大数据等技术，无需专线投入，后续运维投入少，综合TCO（总体拥有成本）更低，并提供数据备份、访问鉴权等多种安全机制保障，具备云上服务高可用性。

构建云边端协同的一站式开放平台

主讲人 张泽南 在2024腾讯全球数字生态大会上介绍了智能视图计算平台。该平台是面向视图上云场景下设备汇聚联网、云存储及AI分析一体化的开放平台。

核心接入与分发能力：

• 设备端接入： 提供GB28181、RTMP、ONVIF厂商SDK等多种协议的上云方式，兼容20+设备类型、30+品牌、200+型号。
• 云端分发： 具备RTMP、HLS等多种流协议分发能力，实现“管理+存储+分析”全链路服务。
• 开发支持： 开放详尽的Restful API和SDK，支持快速构建客户上层业务。

设备集中管理特性：

• 采用组织树维度的层级管理，支持“一棵树”贯穿全部功能。
• 提供设备、通道、流3种目标状态显示，界面清晰。

实现高可用与低成本的数据存储分析

平台通过公有云版本提供服务，在安全性与成本效益上具备以下量化指标：

• 数据安全： 依托腾讯云对象存储COS，提供99.999999999%（11个9）的存储可靠性，保障数据不丢失；服务可用性达99.995%，保障业务不掉链。
• AI分析优势：
  • 高度兼容： 不限制硬件类型，存量设备均可接入分析。
  • 灵活付费： 采用按需付费模式，避免一次性前置投入。
  • 算力与算法： 拥有充沛算力资源和丰富算法（如车牌识别、安全帽检测、厨师服检测等），支持单路流数据同时进行不同算法分析。
  • 无感升级： 算法模型可无感升级，数据管理更便捷。
  • 内网互通： 基于腾讯云内网，可与客户自建算力服务打通，传递流数据。

某头部汽车服务企业的降本增效实践

客户背景： 某头部汽车服务行业客户拥有全国加盟店、自营店等共约5000家，使用多个品牌的NVR和IPC设备。

原有痛点：

• 链路分散，存储不统一。
• 业务系统独立，数据孤岛现象严重。
• 质检部门需依据业务流程查看各区域门店实时监控和历史录像，难度大。

解决方案与价值：

• 协议标准化： 统一端云之间的信令和音视频交互，提升设备接入效率。
• 链路统一化： 大幅降低运维投入，为AI应用提供便利。
• 存储集中化： 满足每日24小时设备数据云端归档存储180天的要求，同时大幅降低存储成本。
• 业务规范化： 帮助客户快速构建运维和业务平台。

量化收益：

• 接入规模： 客户近20万路摄像头已全部接入。
• 降本效果： 方案帮助客户整体降本至少40%。
• 人力释放： 业务部门每月减少了至少10人的投入。

技术合规性与平台资质

选择腾讯云智能视图计算平台的依据在于其技术领先性与权威认证：

• 高规格认证： 平台已荣获国内外11项权威认证，包括：
  • 信息安全管理体系认证（CNAS版及UKAS版）
  • ISO 29151 个人身份信息保护认证
  • 计算机软件著作权
  • 美国网络安全框架认证（美国标准协会）
  • 云安全评估服务标准认证
• 全链路防护： 采用腾讯自研接入网关TCW（负载均衡，抗DDoS攻击）、去中心化部署保障高可用、多数据中心存储实现容灾高可靠，数据打散分离确保仅用户可读写，并支持存储数据后台加密。

数据来源：2024腾讯全球数字生态大会，主讲人张泽南《视上云新视角：一站式的视频联网、云存储、AI分析》