借助分布式 AI 视频分析 完成 SOC 虚拟化

当疫情让很多员工不得不在家办公，许多组织都面临巨大问题。设备和关键基础设施如何在没有人看管的情况下保持安全？

几乎在一夜间，拥有安全技术、由员工监管食品的安全运营中心 (SOC)，变成了威胁人们健康的地方。许多依赖它们的公司必须快速将安全性技术分散化，来让分散各地的员工继续工作。

值得一提的是，许多颇具前瞻性的公司在 30 天内便将安全基础设施转移到线上 – 这项工作挑战重重，能够做到十分难得。但使用传统 SOC 设计的公司面临巨大挑战。如果所有视频都由 SOC 进行存储、处理，安保人员如何在家监控视频？

Agent Video Intelligence (Agent Vi) 是一家 AI 视频分析解决方案提供商，其业务开发部副总裁 AJ Frazer 称，很多公司仍抗拒线上安全运营的原因是“他们需要运营者远程工作，但是却无法让他们访问 SOC 中的视频。”

这家公司的解决方案是使用 innoVi AI 赋能视频分析软件，这是一款分布式分析引擎，采用的技术和城市安全保障中所部署的一样。

Frazer 进一步解释道，“我们在摄像头网络上的低能耗边缘网关运行及其复杂的算法，与云中的中心核心相连。”“我们只需要 1 或 2 千字节的数据返回云端，因为所有复杂工作都在边缘完成。拥有登录权限的运营者可以监控视频并从家里或公司办公室响应事件。”

秘密武器：边缘到云的 AI

人们擅长观看视频并察觉出异常 – 但持续时间通常不超过两分钟。之后，人们便会觉得无聊，难以集中注意力。而 AI 则可以观看无数视频而不感到疲倦。那么当软件完全可以代劳时，为什么安全人员还要花时间解析视频中的有效数据？

Agent Vi 的混合边缘到云架构能够以最高效的方式管理视频数据。边缘软件在客户本地摄像头网络中运行并完成大部分处理工作，之后需要审查的视频便会传送到云端。这样，SOC 或其运营者可以在任何位置工作（图 1）。

innoVi 边缘 – 预加载了 Agent Vi 的设备或软件，在现有硬件上运行 – 负责收集摄像头数据、在本地储存图像、提取元数据。这些信息通过网络或本地网络流向 innoVi 核心中间件（基于云的 SaaS 或本地私人云），用于中央管理、高级分析、生成警告、健康监控和元数据存储。最后，运营者使用基于浏览器的 innoVi 门户监控告警、调查视频并生成报告。

由于采用了 英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件，innoVi AI 模型和算法灵活度高，且可在不同英特尔^® 处理器平台上扩展。软件可在低耗能嵌入式边缘设备上、或连接到成百上千个摄像头的高端服务器上运行。这样客户的硬件环境便不成为限制因素。

保障关键基础设施的安全性

innoVi 的架构对于最近开始需要员工进行远程工作的企业来说是一大福音。Frazer 还说，这样一套分布式视频分析引擎也适用于为道路交通、公用设施和能源部门提供安全保障。路桥或电力供应中断，对于城市来说可能是灾难性的。但到目前为止在这些地方使用 AI 都极具挑战，因为资产所在的地理位置十分分散，且数据网络有限。

现在情况不同了，因为 innoVi 只需要少量带宽。网络限制不再是问题。

因此无论是分布于三个州的公用设施，穿越加利福尼亚的公路，或员工遍布整个国家的公司 – 各组织都能保证员工和结构的安全。AI 赋能视频分析在适用于低数据或高数据环境的配置中可用，实时视频监控也是如此。