两池一库四平台。“两池”是计算存储资源池、数据资源池，“一库”是算法仓库，“四平台”是资源管理调度平台、数据资源平台、智能应用平台、运维服务平台。两池一库四平台”是实现Hikvision AI Cloud融合计算框架具体的软硬件系统产品，适用于各种复杂环境下的物联网智能化的建设与升级，适用于将智能物联数据与各行业IT信息进行融合应用，适用于如智慧警务、雪亮工程、智慧交通、智慧校园、智慧城管、智慧城市等领域的智能化建设与升级。目前已经在公安、交通、教育多个行业得到了落地应用。
AI Cloud架构中，边缘节点侧重多维感知数据采集和前端智能处理;边缘域侧重感知数据汇聚、存储、处理和智能应用;云中心侧重业务数据融合及大数据多维分析应用。数据从边缘节点到边缘域，实现“聚边到域”;从边缘域到云中心，实现 “数据入云”。域和云中心可多级多类，根据不同应用，边缘域汇聚的数据和传到云端的数据在模型和内容上也会不同。
在物联网领域，AI Cloud将提供四大能力：AI资源的可调度、数据的按需汇聚、应用的场景化响应、运维的一体化建设;实现一个生态目标：可成长的AI Cloud生态圈。
能力一：AI资源的可调度。让AI像电力，成为信息系统的可调度资源。海康威视在边缘域和云中心分别研发了资源管理平台。以“边缘域管理调度平台”为例，该平台可以管理、调度域内计算存储资源池、数据资源池和算法仓库的资源，即“两池一库”。同时，通过建立算法模型规范，支持多厂家的算法在同一个算法仓库中进行管理调度。提供算法仓库标准框架，按需调用各类算法、算力资源。
能力二：数据的按需汇聚。让数据像水源，受控地流向需要的地方。要做到精准传送和存储，无用无效的数据不应混杂其间，否则数据就成了浪费资源的“洪水猛兽”。以视频为例，从边缘节点前端设备采集进来大量的原始数据，通过数据资源管理平台，就近清洗处理无用无效数据、产生可用有效数据，通过数据资源管理平台，让可用有效数据精准流向，多维数据赋能。提供数据治理服务，实现视频、RFID等海量物联数据采集、清洗关联、融合存储功能；按需汇聚物联网数据、业务数据、互联网数据等多维数据，提供多维数据融合分析模型和挖掘分析服务，支撑智能应用、综合应用。 提供数据治理工具包。
能力三：应用的场景化响应。如果说AI和数据是原料，那么应用就是产品。根据应用场景的不同，相同的原料可以组合出不同的产品，产品之间也可以实现彼此的兼容和协同。边缘域提供物联智能应用平台，云中心提供大数据综合应用平台，对用户来说，基于同一平台运行，满足行业不同需求，是关键诉求，用户也可在这个架构下得到很多单一应用以外的收获。这种应用开发模式将是未来AI和大数据驱动下的行业应用开发的主要模式。为第三方提供针对不同场景的应用功能开发工具，支持各种AI+数据+视频的场景应用；提供查询统计、智能搜图、轨迹追踪、关联分析等基础智能应用服务；基于多维数据构建“画像”，支持多维数据的预警布控；实现AR实景+数据的“一张图”，支持基于3D地铁的“立体防控”应用。
能力四：运维的一体化建设。让运维像空气，不刷存在感却无处不在。海康威视研发了统一的运维服务平台，可将边缘节点、边缘域和云中心的各类设备、软件、应用系统全部管起来。该平台为用户提供日常设备资产管理的功能;为运维团队提供电话接报、自动巡检以及故障定位、处置的功能;为维修人员提供移动端应用的功能;为设备厂商和用户提供相应的统计分析功能等。
核心是数据资源平台。
1.数据资源平台
具备了数据的汇聚(标准化工作)，数据治理，数据挖掘，形成多维数据应用提供场景化接口服务。数据信息--->数据资产。
2.边缘计算方便，各种各样的前端摄像机，类似于大华的产品，可提供这一层级的接口，利用接口，客户可以自己定制各种检查算法的训练。厂家也可以提供算法训练服务。
3.边缘域层面有算法仓，实现了算法调度，赋予前端更大的能力和灵活性。在兼容第三方厂家方面还停留在概念上，因为无法做到像自己算法包那样灵活调度，缺乏国标已及第三方厂家的开放对接，这个很难落地。目前海康也只是是根据实际应用他们给具体分析，看如何来解决算法包集成。这一层也可以提供接口。
网站: https://open.ys7.com
https://open.hikvision.com
