在當今社會，大規模視頻監控系統在各個領域都發揮著重要的作用，從安全防范到生產管理，無一不體現出其價值。然而，隨著監控點位的增加和終端設備的龐雜，以及系統層級的日益復雜，大規模的視頻監控系統面臨著諸多挑戰。其中，網絡吞吐和系統平臺算力的問題尤為突出。因此，引入智能硬件，行使邊緣計算功能，成為解決這些問題的關鍵。
一、智能硬件在感知層的應用
在運維物聯系統的感知層中引入智能硬件，可以大大降低網絡吞吐，減輕平臺算力的負擔。智能硬件具備信息收集、加工分析處置的能力，可以在終端設備上完成對數據的初步處理，多數情況下只是向管理平臺匯報處置結果。這樣，網絡只需傳輸經過初步處理的數據，大大降低了網絡吞吐的壓力。同時，終端設備的處理能力也減輕了系統平臺的算力負擔。
二、解放平臺算力
通過智能硬件的邊緣計算功能，我們可以將寶貴的平臺算力從低價值的信息接收、分類整理、儲存調用、分派下發等日常瑣碎活動中解放出來。這樣，系統平臺可以將更多的算力投入到宏觀戰略層面的工作中，如大數據分析、趨勢研判等。這樣的工作模式可以充分發揮系統平臺的信息整合優勢，使其在數據分析和趨勢預測等方面發揮更大的作用。
三、為系統平臺的優化升級預留寬廣通路
采用智能硬件的設計，不僅可以解決當前的問題，更為系統平臺的未來優化升級預留了寬廣的通路。隨著技術的不斷發展，我們可以根據需要更新智能硬件的功能和性能，甚至可以將其升級為更高級別的智能硬件，從而使整個系統保持穩定的運行狀態。
綜上所述，在大規模視頻監控系統中引入智能硬件，可以使運維物聯系統的感知層發揮更大的作用。它不僅可以降低網絡吞吐，還可以將平臺算力從低價值的日常工作中解放出來，使其更多地投入到宏觀戰略層面的工作中。同時，采用智能硬件的設計也為系統平臺的優化升級預留了寬廣的通路。因此，我們應該充分認識到智能硬件在大規模視頻監控系統中的重要價值，并在未來的工作中積極探索其應用前景。
