視頻、音頻、氣味、生物特征等技術(shù)的發(fā)展和成熟，全面掌控防控場景和目標(biāo)的完整信息成為可能，在安防應(yīng)用中越來越多的部署更多類別的感知設(shè)備，用于從更多維度采集目標(biāo)信息，包括目標(biāo)的各種要素、活動軌 跡以及關(guān)聯(lián)信息等，從而形成一個動態(tài)感知體系，實現(xiàn)防控工作的“無所不在、無所不知”目標(biāo)。

針對某一特定的應(yīng)用場景，相關(guān)前端感知設(shè)備實現(xiàn)全互聯(lián)直通，邏輯上各感知設(shè)備一體化，當(dāng)一個設(shè)備的感知到一條單維度信息后，通知其他設(shè)備從其他維度提取信息，對信息的準(zhǔn)確性進(jìn)行印證，從而實現(xiàn)群防群治，實現(xiàn)在前端就能完成一次感知信息的數(shù)據(jù)清洗，從而保證了感知信息的準(zhǔn)確性。

只有驗證有效的信息才會 上報至后端系統(tǒng)和平臺，在后端再進(jìn)行數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用，最終實現(xiàn)感知的多層運(yùn)用。

一方面，可以提升準(zhǔn)確度，減少誤報；另一方面，通過本場歸并，減少數(shù)據(jù)量，降低后端處理的壓力。

當(dāng)前，安防在感知運(yùn)用上是一個個孤立的垂直結(jié)構(gòu)，需要先由前端感知設(shè)備進(jìn)行目標(biāo)感知和信息采集，然后原始信息報送到后端業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和業(yè)務(wù)語義化，最后業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯總到中心數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用平臺（含大數(shù)據(jù)）進(jìn)行數(shù)據(jù)治理和關(guān)聯(lián)應(yīng)用。

在感知運(yùn)用信息鏈中前端設(shè)備和后端業(yè)務(wù)系統(tǒng)是垂直對應(yīng)關(guān)系，只有到了中心數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用平臺才形成水平關(guān)系，才能面向多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)綜合和關(guān)聯(lián)。

所以，我們在AIoT時代經(jīng)常看到企業(yè)推出的“中樞大腦”。以紫光華智中樞大腦為例來看，一個城市的戰(zhàn)“疫”，全面、精準(zhǔn)、快速、預(yù)測是城市治理與風(fēng)險防控建設(shè)目標(biāo)，紫光華智“四引擎”各就各位并各司其職。

全面采集數(shù)據(jù)——構(gòu)建城市立體管控圈。要駕馭數(shù)據(jù)，端側(cè)的采集是第一步，也是關(guān)鍵一步。所以傳統(tǒng)安防企業(yè)善于在采集端發(fā)力，這也是他們雄踞市場的制勝法則。

精準(zhǔn)感知信息——多維特征融合定位疑似患者。為滿足實戰(zhàn)所需，感知的信息就需精準(zhǔn)，而不是采集之后的眉毛胡子一把抓，同時，口罩遮住了行人的絕大部分特征，非約束場景下的攝像機(jī)無法精準(zhǔn)定位到行人的感染路徑。

快速認(rèn)知知識——強(qiáng)化管控能力。知識是從信息中經(jīng)過歸納、碰撞、流轉(zhuǎn)、沉淀提煉而得到的有用資料，基于推理和分析，還可產(chǎn)生新的知識，體現(xiàn)了信息的本質(zhì)和經(jīng)驗?？焖僬J(rèn)知知識，就是集中資源用最快的速度分析，快速把信息提取完成，讓目標(biāo)查找更便捷。

智慧預(yù)測預(yù)知——區(qū)域風(fēng)險轉(zhuǎn)化。當(dāng)下用戶對AI的期待之一就是能預(yù)測與預(yù)知，既能洞察當(dāng)下，也能預(yù)知未來。復(fù)工開始后，海外的疫情爆發(fā)，哪些區(qū)域的疫情風(fēng)險加大，如何防輸入、防擴(kuò)散、防聚集，及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險因子是考題。