信息產(chǎn)業(yè)經(jīng)過多年的高速發(fā)展，經(jīng)歷了計算機、互聯(lián)網(wǎng)與移動通信網(wǎng)兩次浪潮，2000年后開始步入疲軟階段，在此背景下，物聯(lián)網(wǎng)概念的提出立即得到全球的熱捧，被稱為世界信息產(chǎn)業(yè)第三次浪潮，代表了下一代信息發(fā)展技術。

　　物聯(lián)網(wǎng)技術體系架構分為感知層、網(wǎng)絡層、平臺層、應用層四個層次。感知層由各種具有感知能力的設備組成，主要用于感知和采集物理世界中發(fā)生的物理事件和數(shù)據(jù);網(wǎng)絡層包括各種通信網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)形成的承載網(wǎng)絡，可以將感知層采集的信息通過如2G/3G/4G網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)等通信網(wǎng)絡上傳給平臺層，完成物聯(lián)網(wǎng)感知層和平臺層之間的信息通信;平臺層由服務器、存儲等硬件設備以及數(shù)據(jù)庫、中間件等第三方軟件構成，完成信息處理，為應用層提供能力支撐;應用層通過智能算法實現(xiàn)各類智慧應用。

　　物聯(lián)網(wǎng)為智慧安防奠定了堅實的技術基礎，為智慧安防提供了城市的感知能力，并使得這種感知更加深入、智能;通過圖像、視頻、紅外、磁敏等多種傳感手段對公共環(huán)境、社區(qū)環(huán)境、樓宇環(huán)境、家居環(huán)境等環(huán)境交互感知，實現(xiàn)安防的高度智能化、高效協(xié)同化。隨著安防事件類型的豐富、范圍的擴大、程度的加深、頻率的提高，智慧安防對實時性、準確性、可靠性的要求越來越高。傳統(tǒng)的利用前端設備采集信息、網(wǎng)絡傳輸信息、平臺處理信息的模式已逐漸不能滿足海量信息及時獲取和高效處理的要求，制約了智慧安防的進一步發(fā)展。

　　針對這一趨勢，運營商加大網(wǎng)絡基礎設施建設，旨在提高數(shù)據(jù)承載能力;設備商推出云計算技術，通過虛擬化、分布式計算等手段增強平臺數(shù)據(jù)處理能力;高校、科研機構深入研究并提出多種智能算法滿足行業(yè)應用需求，并通過降低算法復雜度減輕處理壓力，這都在一定程度上緩解了海量信息的傳輸和處理負擔。相較于網(wǎng)絡層、平臺層、應用層技術的持續(xù)發(fā)展和能力的不斷增強，感知層技術的相關研究較少，進展緩慢。

　　前端信息采集作為智慧安防的排頭兵，對安防效果至關重要。傳統(tǒng)模式下，前端信息采集設備僅扮演了數(shù)字化的角色，整個系統(tǒng)對前端設備的要求停留在信息獲取的及時性和準確性上。隨著DSP、ARM等微處理芯片處理能力的提高，前端智能化的呼聲越來越高。2009年8月18日，通用汽車金融服務公司董事長兼首席執(zhí)行官Molina在2009技術創(chuàng)新大會上所提出了海計算的概念。與云計算的后端處理相比，海計算指的是智能設備的前端處理。

　　二、海計算

　　(一)海計算的概念

　　海計算是一種新型物聯(lián)網(wǎng)計算模型，通過在物理世界的物體中融入計算、存儲、通信能力和智能算法，實現(xiàn)物物互聯(lián)，通過多層次組網(wǎng)、多層次處理將原始信息盡量留在前端，提高信息處理的實時性，緩解網(wǎng)絡和平臺壓力。

　　海計算可分為兩個階段，第一階段重點發(fā)展智慧基礎設施，實現(xiàn)個體智能化;第二階段重點研究智慧基礎設施間的協(xié)同聯(lián)動，實現(xiàn)群體智能化。

　　第一階段：發(fā)展融入式智能采集設備，將智能采集設備隱形融入各類基礎設施中，形成智慧基礎設施，實現(xiàn)基礎設施個體智能化。

　　第二階段：在實現(xiàn)基礎設施個體智能化的基礎上，通過智慧基礎設施組網(wǎng)實現(xiàn)局部智能交互，充分發(fā)揮智慧基礎設施的群體優(yōu)勢，利用相互間的分布式處理和信息融合，實現(xiàn)群體智能化。

　　(二)海計算的價值

　　海是一個擁有共享機制、協(xié)調(diào)機制的龐大網(wǎng)絡，每一滴水都置身于海中，每一滴水都將自己的信息處理任務分擔在海里，由其它海水分擔;同時，每一滴水也將分擔其它海水的信息處理任務。當海水無法完成信息處理任務時，就會蒸發(fā)成水汽流向天空，由云接收和容納。在物聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)計算模式下，所有基礎信息不經(jīng)海水處理直接蒸發(fā)，給云帶來了巨大的壓力，云可能承受不了從而通過雨水的方式又落回海里;在海計算模式下，大部分基礎信息在海里處理，云只負責處理從海中蒸發(fā)的少量復雜信息，云的負擔大大減輕，形成良性循環(huán)。海計算有效克服了前端采集設備處理、存儲、傳輸?shù)确矫婺芰κ芟薜奶焐毕?，充分發(fā)揮了每個信息采集設備的能力，利用海量前端設備的個體智能化和群體智能化應對海量信息處理，為網(wǎng)絡和平臺提供了更大選擇空間，為各類智慧應用的實現(xiàn)提供了更大可能。海計算改變了前端采集、中端傳輸、后端處理的傳統(tǒng)模式，在成本、性能、網(wǎng)絡、平臺等方面均體現(xiàn)出明顯優(yōu)勢，有利于提升業(yè)務實現(xiàn)效率和效果，延長系統(tǒng)壽命。

　　成本：隨著微電子技術和工藝的發(fā)展，前端采集設備的智能化并不會帶來成本的顯著增加，而海計算緩解了網(wǎng)絡的傳輸壓力以及后端平臺的處理、存儲壓力，減少了網(wǎng)絡和平臺投資，整體建設成本降低。

　　性能：海計算采用前端采集設備和后端平臺相結合的層次處理模式，縮短信息融合和反饋路徑，提高處理效率，降低能耗，提高業(yè)務實時性;通過分散式結構避免出現(xiàn)單一控制點、單一瓶頸、單一故障點，拓展性更好，魯棒性更強。

　　網(wǎng)絡：海計算通過前端個體智能處理、群體智能融合以及存儲本地化顯著減少傳輸信息量，減輕網(wǎng)絡負擔。

　　平臺：海計算通過智能前端設備對原始信息的處理得到特征信息或決策信息，并利用底層網(wǎng)絡融合完成大部分信息融合處理，并實現(xiàn)存儲本地化，顯著緩解平臺的處理和存儲壓力。

　　(三)海計算關鍵技術

　　海計算涉及自組網(wǎng)、時間同步、短距離通信、協(xié)同處理、信息安全等多個技術領域。理論上，參與信息處理的節(jié)點數(shù)目越多、融合信息越多，效果就越好，但同時產(chǎn)生的系統(tǒng)開銷(包括通信資源、計算資源、能耗等)也越大;節(jié)點間交換的信息層次(原始信息層次最低，特征信息次之，決策信息層次最高)越低，包含的信息量越多，需要的通信帶寬也越大。如何通過海計算關鍵技術的研究，在滿足系統(tǒng)性能要求的情況下盡量降低系統(tǒng)開銷，是海計算有效落地面臨的核心問題。

　　1.自組網(wǎng)技術：某些特殊安防場景(如戰(zhàn)場監(jiān)控等)下前端采集設備隨機部署，無法進行現(xiàn)場或遠程組網(wǎng)配置，影響海計算群體智能的實現(xiàn)，需要設備能夠在部署完畢、新設備加入網(wǎng)絡、設備退出網(wǎng)絡等場景下進行自組網(wǎng)。

　　設備部署完畢：在所有設備首次部署完畢之后通過設備搜索、時間同步等技術實現(xiàn)設備間的網(wǎng)絡互聯(lián)，進行正常網(wǎng)絡通信。

　　新設備加入網(wǎng)絡：當有新設備加入網(wǎng)絡時，導致網(wǎng)絡拓撲結構發(fā)生變化。新設備通過向附近設備發(fā)出加入請求以及信息交互，實現(xiàn)新設備的加入。

　　設備退出網(wǎng)絡：當有設備主動退出或因故障退出網(wǎng)絡時，附近設備發(fā)現(xiàn)通過該退出設備的路由斷掉，會通過與周圍設備進行組網(wǎng)信息的交互實現(xiàn)重新組網(wǎng)。

　　2.時間同步技術：信息采集設備之間的時間同步是保證設備間協(xié)同處理有效實現(xiàn)的前提。時間同步受到發(fā)送時間、訪問時間、傳送時間、傳播時間、接收時間、接受時間等多種因素的影響，不同場景對時間同步的算法復雜度、算法精度等要求各異。目前，針對信息采集設備的時間同步機制研究主要包括集中式同步和分布式同步兩種機制：集中式同步機制由根設備生成拓撲樹，拓撲樹的各級設備與上一級設備同步，不能越級同步，單跳偏差逐跳累積，整個網(wǎng)絡的拓撲性差，全網(wǎng)同步收斂速度慢;分布式同步機制無需由根設備生成樹，設備之間采用分布式廣播同步，通過相鄰設備間的信息交互，使設備時間同步到一個虛擬時間上，收斂速度快，擴展性好，魯棒性強，不會因為根設備失效而導致全網(wǎng)重新同步。

　　3.短距離通信技術：智能采集設備間距離較短，相互間通常采用無線方式進行通信。傳統(tǒng)的無線技術功耗較高、時延較大，無法滿足頻繁的設備間交互需求。短距離通信技術包含物理層和鏈路層技術、無線通信技術兩部分，該技術采用輕量級的通信協(xié)議，功耗、時延性能明顯改善，是實現(xiàn)海計算模型下智能采集設備信息交互的關鍵。

　　物理層和鏈路層技術：已有藍牙(IEEE 802.15.1)、超寬帶UWB(IEEE 802.15.3a)和低速低功耗通信(802.15.4)等一些技術，為無線通信的實現(xiàn)制定了底層規(guī)范，是無線通信有效實現(xiàn)的基礎。

　　無線通信技術：已有ZigBee、ISA100和Wireless HART等一些技術，建立在物理層和鏈路層技術之上，實現(xiàn)了在短距離情況下智能采集設備間的無線通信和信息交互，為感知層網(wǎng)絡的協(xié)同信息處理奠定了基礎。

　　4.協(xié)同處理技術：由于計算、通信、存儲等能力受限，單個智能設備采集的原始信息和經(jīng)過處理的特征或決策信息存在片面性和零散性，無法滿足智慧安防對信息完整性的要求，需要通過設備間以及設備與平臺間的協(xié)同處理實現(xiàn)群體智能，從而獲取更完整可靠的信息。協(xié)同處理的信息包括上傳數(shù)據(jù)、下行數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)、控制數(shù)據(jù)、功能數(shù)據(jù)。

　　上傳數(shù)據(jù)：包含結果信息和過程反饋信息。

　　下行數(shù)據(jù)：包含任務說明和服務質量需求。

　　狀態(tài)數(shù)據(jù)：包含設備性能、場景特征、狀態(tài)更新等參數(shù)。

　　控制數(shù)據(jù)：包含狀態(tài)控制信息、角色控制信息和任務控制信息。

　　功能數(shù)據(jù)：包含數(shù)據(jù)級信息、特征級信息和決策級信息。

　　5.信息安全技術：傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)信息安全多關注于提高算法魯棒性，而降低算法復雜度的驅動力不強;物聯(lián)網(wǎng)前端采集設備由于處理能力受限，需要輕量級的信息安全體系。為抵御擁塞攻擊、耗盡攻擊、黑洞攻擊、泛洪攻擊等常見攻擊，海計算模型下的信息安全技術研究主要集中在密碼算法、密鑰管理、認證、安全路由、入侵檢測、防DOS攻擊、訪問控制等方面。

　　三、典型應用

　　海計算基于前端設備的個體智能，通過設備間聯(lián)動實現(xiàn)群體智能，全程貫穿智慧安防的事前布防、事中處理、事后追溯等各階段。?？低昐mart IPC是基于海計算理念研制的新生代IPC，在智能編碼、智能偵測、智能控制等個體智能的基礎上組網(wǎng)聯(lián)動，實現(xiàn)群體智能。在日常監(jiān)控時，Smart IPC根據(jù)設定的監(jiān)控方向和計劃進行實時監(jiān)控。

　　出現(xiàn)突發(fā)事件時，事發(fā)區(qū)域的Smart IPC(紅色)及時做出判斷，并通知事發(fā)臨近區(qū)域的Smart IPC(黃色)轉向監(jiān)控事發(fā)區(qū)域，以獲取更全面的現(xiàn)場信息;外圍區(qū)域的Smart IPC(藍色)也進行適當轉向，彌補由于臨近區(qū)域Smart IPC轉向而造成的監(jiān)控盲區(qū);在聯(lián)動處理的同時，Smart IPC還將報警信號上報給iVMS-5000平臺，進而通知附近的公安、交警等部門，便于相關部門及時出警。

　　海計算將海量信息處理、存儲從后端平臺向前端采集設備轉移，通過前端的個體智能化和群體智能化有效分擔網(wǎng)絡和平臺的壓力，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性、持久性，豐富智慧安防的應用場景，提升智慧安防的應用效果。隨著自組網(wǎng)、時間同步、短距離通信、協(xié)同處理、信息安全等關鍵技術的不斷發(fā)展，海計算將助推智慧安防達到新的高度。