视联网云化技术白皮书（2024）.docx

第二代：R字化W2MMIM«tCMMMtM三ft:RiMt2OM-2O17.1J2*asn：ts化20V-4.TWTAItHHon1,IHJ'VC”s*mra*wMTW.nMr*WMHW1.i*«M««CWWUt*NVMMCKM1.R的*三woKMMMQ图1技术发展於势他纳图fift：s4t20i19K>sIWM顺应这一趋势，构建云化技术体系，将为视联网注入融合创新要素。融合云计算、人工智能、大数据等技术优势，实现视频采集、编解码、传输、存:储、分析等全流程的智能化和自动化，推动系统向悬质量、高智能,低成本的方向演进.与此同时，公化转型也将加速视段网与物联网、工业互联网等新兴领域的深度融合，持续催生创新应用.拓展行业发展空间，为社会安全保驾护航，发挥更加广泛而深远的价值。1.3. 标准与规范体系1.3.1. 现有标准化进展当前传统视频监控战网的相关技术标准、标准体系已经覆盖了视频编解码、联网、智能分析、数据、安全、运维、检测、管理等方面，从技术标准角度解决了视频图像联网及共享应用中的若干关键技术和应用问题，基本形成了国家标准、国际标准、行业标准并举、互相配合的局面，在视频联网应用的发屣过程中起到了非常Iii要的指导和支捶作用。国家标准国家标准解决了网络化进程中系统互联互通间的瓶颈技术问题，脚费破解视频联网中最关键的通信信令及媒体格式规范难题，有效推进了视频监控图像资源的广泛共享，节省了视频信息共享应用的社会整体资源成本。故至到24年5月,己批准发布的主要国家标准包括：技术标准，GB/T28181-2022公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求XGB/T25724-2017£公共安全视频监控数字视音频编解码技术要求3布标准有17项，如YD/T2455.1-2013g电信网视频监控系统第1部分：业务需求、YD/T24S5.2-2013电信网视频监控系统笫2部分：总体技术要求3、YD/T3492-2019视频监控系统网络安全技术要求等。该系列标准规范了视频监控系统的业务需求、系统架构、编解码、服务质量、安全、智能分析、监控设备、终端设备网管等方面的技术要求，有效指导了电信网络环境卜.视频监控的业务部署与规模发展。13.2.视联网云化标准体系“十四五”是新一代信息基础设施和融合基础设施大发展时期，集约共建、开放共享,将些基础功能或者能力发展成为新的基础设施形态为更多用户提供服务，才能仃效降低新型基础设施建设和运营成本，提高资源利用效率。另外，IT架构演进、云网切片、视频云、视觉A1.新技术正在改变视频业务边界，丰富云网融合的视频应用类里和场景，助推视摄行业基础架构变革与融合。基丁视频云网融合的视联网基础设施正能体现视领多样化应用场景、视觉泛在化智能和云网基础化承载能力的高质量淞令统o因此.中国电信、信通院、华为等公司机构牵头编制云网融合的视频联网基础设施3系列标准，当前已立项的标准包含业务场景及需求、应用系统架构和协议接口.图2视联网云化标准体系通过研制基丁云网融合等新一代信息技术构建视频业务超融合体系架构和基珈设施标准，重点困绕视嫉入云、超融合体系架构、视频视觉能力、云网边协同、端到端安全质量及运维体系等标准的制定，有助于高质地的供给视频和视觉云网服务，引领全新云化视联网产业链的高质量发展及高水平统一.云节点由计兑、存储和网络三大资源模块构成.云节点间通过离速骨干网互联，形成扁平化拓扑，打破传统数据中心的层级边界。在云节点内部，采用无人值守软件定义基础设施，资源被抽象成统一的对象池，通过集中编排实现智能调度。针对视联网的特点，分布式云网架构优化了区域分布部署、智能调度策略和高可鸵架构设计等关键方面。由于视联网终端遍布各地，云节点采取分布式部署，并通过智能编排实现资源共享和协同工作，可最大限度缩短与终端的网络距离，降低视频上云的时延.智能调度是分布式架构的核心能力。调度系统基于全局资源视图，结合多维度监控数据，运用人工智能技术构建资源负载预测模型。通过模空分析，可提前预知未来一段时间内的资源需求曲线，从而提前规划和调配资源，避免峰值期资源供给紧张，与传统静态调度不同，智能调度采用自主式策略，可根据不同场景制定优化目标，自主寻求满足目标的鼓优解决方案。例如，对低时延高带宽的视频直播场景，将优先保障就近接入和带宽占用，确保直播流畅：而对视频分析存储场景，将在计算能力、网络带宽和存储空间之间权衡资源分配。通过场景自适应，提高资源利用效率.针对视联网业务的高可靠需求，分布式架构采用了多活冗余容灾、自动故障转移等机制。通过在多云节点部署关铤业务组件，实现节点级容错：若单小点故障，将自动切换至其他节点，确保服务连续性。此外，支持在线扩容技术，可按需伸缩资源规模，应对突发业务高峰。通过优化上述关键技术，分布式云网架构为视联网提供了按需调度、智能决策、高可靠的云网资源承载能力，是视联网云化转型的重要基刑.2.2.2. 云化控制技术云化控制技术通过构建统一的云控制平面，结合软件定义的方式对分敢部署的终端设备进行虚拟化和编排管理，打破了传统硬件的封闭边界，赋予系统更强的灵活性和可编程性，是实现视联网云化转型的关键支掠技术。在传统分散式部署模式卜.，各个监控点位上的设备彼此独立，缺乏统一管理平台，给运维和扩屣带来了巨大挑战。随若物联网时代的到来，视联网终端设备种类和数量都将呈现爆炸式增长，如果仍沿用分散管理方式，必将耗费大盘人力物力成本。云化控制技术则为解决这一难题提供了有力路径。它将传统硬件系统中的关键功能如网络连接、视频编解码、智能分析等通过软件化抽象的方式予以虚拟化，使这些原本固化在硬件中的能力获得解放，可被灵活组合、远程编排和集中管理。在视联网云化架构下，所有终湍设符虽然物理位置分散，但均与云控制平面保持连接，接收云端下发的配置指令。终端的部署、升级、监控、故障排查等全生命周期管理操作，均可通过云端统一完成。这种软件定义的云化控制模式，从根本上解决了传统分散式部署模式带来的痛点，大幅提升/运维效率和资源利用率.更羽要的是.云化控制平面赋予了系统强大的灵活性和敏捷性。它不仅能将各类异网络协同的数据分发和处理.通过部署在网络边缘的智能节点，视联网可对异构感知数据进行实时分析和智能调度，动态调整网络切片参数，确保关健业务的服务质量和网络资源利用效率，推动视联网向智能化、高效化和泛在化方向演进。2.2.5. 混合网络组网技术混合网络组网技术是实现云网融合的关键支掾，目的是从根本上至塑网络架构，为不同场景和需求提供高度灵活、可旅和智能的网络承载能力，推动视联网实现按需组网、智能调度、高效传输等目标.通过打造张可苑、高效、智能的混合网络，无缝连接云和各类边缘设备，为视联网应用提供统一的网络承载能力。在混合网络中，不同类型的网络将被抽缴为统一的网络资源池。包括有线网络（如企业专线、城域网等）、无线网络（如5G/6G、Wi-Fi,卫星等）以及新型网络（如低功耗广域网等都可以集成进入。通过SDN控制器统-编指各类网络资源，结合SRv6按需构建出满足不同业务需求的虚拟网络，并动态调盘带宽、延时等关键参数，提供按需定制的网络能力。为满足视联网业务不断增长的带宽、时延、智能化、鹤盖范围等需求，视联承载网络将融合6G、卫星互联网、量子通信等新兴技术，为现有网络提供有力补充。其中，6G网络作为下代移动通信技术，可为混合网络提供更高带宽、更低时延的无线接入能力。卫星互联网则将直接赋能混合网络的全球覆盖和备份冗余。它突破了地理位置的限制，可为全球任何角落提供高带宽、低时延的网络连接，结合智能接入选择和轨道资源编排技术，卫星互联网可与地面网络无健衔接，与6G网络共同为视联网构建泛在互联的网络架构.在偏远地区、应急场景等，卫星互联网可为视联网提供关键的备份通道，显著增强业务的可靠性和适应能力。另外，借助光互联网,量子通信等技术也将为视联网络注入新功能.光互联网以光速率传输数据，极大拓展网络带宽；量子通信可实现绝对安全的数据传输，确保视频等敏感数据的保密传辘，推动视联网向安全可信网络演进.除实现网络异构融合外,混合网络组网技术还需要提供智能化的网络控制和优化能力。通过部署在网络边缘的智能网络节点，平台可对网络流量进行实时感知和分析，对异常流的进行及时发现和控制，有效遏制网络攻击。同时，通过大数据和人工智能算法分析用户行为和网络状态，混合网络可对流量进行智能控制，优化带宽资源利用，提升网络的传输效率。2.3.视频融云视频融云提供高效、高质的视频能力。通过智能编码、超低时延传输等创新的视频处理技术与云计算融合,使得视频数据的采集、编解码、传输、存储等环节高度智能化，大幅提升了视频应用的质型和效率，推动视频在更多行业领域的创新应用。取和处理，进一步缩短传输路径。2.3.3. 高效P2P传输技术P2P(Peer-to-Peer)传输技术是视域融云中一种重要的传输手段，针对视缴数据用大、实时性强的特点，通过点对点的方式直接在终端节点之间传输视频数据，可.有效降低中心服务器的压力.传统的客户端-服务器模式在设备操控、视频直播、录像调阅等场景卜存在单点故障风险，且随若并发用户数量的增加，中心服务器的负载压力会急剧增大。而P2P技术通过在终端节点之间建立直接的数据传输通道，将视频流分发至各个边、端节点，从而避免了中心服芬器的瓶颈问题.提升了系统的可扩展性和健壮性。高效P2P视频传输技术的核心在于合理分配上卜.行带宽资源，构建高效的路由拓扑结构，实现视频数据的快速分发.未来，P2P技术将与5G/6G移动网络、IPv6等新一代协议相结合，充分利用移动智能终端的上下行带宽，构建更加智能化的传输网络。同时，层级化P2P等新型架构的引入,将进一步优化资源调度和路由选择算法，提高传输效率和可驿性。层级化P2P还可与CDN相结合，在热点区域部署边缘节点，实现视频的就近存储和面速转发，为视联网提供更好的视领传输支控.2.3.4. 视频流直存技术防若视频数据量的不断增长和视频应用场景的日益丰富，视痂数据的实时存储和管理成为视频融云技术中一个难题传统的视频存储方式是先将视频数据缓存在流媒体服务器端，之后再进行编码转换或格式封装等处理，最终转存到存储介质中。这种方式存在延时较大、占用转发带宽高和存储容量需求裔等问题.视频流直存作为一种创新的存储技术，支持将视频数据流实时存储至分布式云存储,省去传统方式中需先缓存至潦媒体服务器再转存的中间环节，直接将视频数据从源头写入存储系统，有效降低了时延和额外资源开捐。此外，流直存技术还支持按需转码、多码流切片、数据分片等商级功能，有效提升了存储资源的利用效率。在云化视联网环境下，流直存技术可与云存储、云计算等基础设施深度融合，发挥出更大的价值。利用云计算的弹性伸缩特性,流直存技术可根据实际需求动态调整存储资源，实现按需存储。同时，流直存技术与云原生架构的天然契合，也使其具符了良好的可扩展性和高可用性。通过分布式部署和故障隔离，流直存可确保视频数据不去失、不中断。未来，视频流直存技术将进一步融合视频编解码、A1.分析等能力，实现视频实时编码、智能分析等能力与直存一体化部署，满足低延时、移动化、智能化等新需求。2.3.5. 认知驱动流控技术在视频触云中，通过引入认知驱动流控的技术可以进一步优化和完善视频传输的质量和效率.认知驱动流控利用智能算法和反馈机制，根据网络状态和用户体验动态调整视频传输策略，实现视频质量的主动优化。C3CZ)(3(3C3CZ)IU4g植态大操里发展与应用为实现上述能力，视觉大模型将向多模态、主动式和自解锋方向发展。多模态大模型将融合视觉、语音、感知等多源异构信息,形成更全面的世界表征：主动式模型将主动探索环境，自主规划观察路径：自解糅模型则可对决策过程给出合理解择，确保系统的可解释性和可信赖性。同时，视觉大模型将与信息物理系统等新兴技术加速融合，在智慈园区、智能物流、应急救援等诸多领域样放巨大应用潜能。发展视觉大模型仍需突破硬件算力、云边端协同、数据闭环、行业生态等诸多挑战。需优化大模型推理，降低资源开销：需引入云边端智能协同，提升实时分析能力；需构建可持续的数据闭环，为模型提供优质训练数据：还需建立开放的行业大模型平台，促进算法完用和场景化迁移，2.4.2. 视频理解技术视频理解技术是计算机视觉技术从静态图像理解向动态视频内容理解的重大跨越。传统的图像理解技术主要关注单一图像帧，从空间维度提取边缘、角点、斑点、直方图等低级视觉特征，支持图像分类、目标检测等基础视觉任务.而视频理解则需要除r空间特征外，还要从时间维度捕次运动、变化等动态信息，对视频流的语义内容进行全面深入的理解和分析。视频理解技术通过时间序列分析方法整合视频中连续帧之间的时空上卜文信息，借助光潦模型捕捉目标运动轨迹，利用递归神经网络（如1.STM）对时间序列进行建模，从而理解视频画面中目标的动态行为。这种动态时空特征表示不仅能描述目标的空间位置和外观，更重要的是能够刻画目标的运动状态和行为模式,为高级视觉应用提供有价值的语义支持。近年来，视频理解领域涌现出多种创新型视觉大模型网络，如TimeSformer、Video容理解支撑。数字视网膜架构的端云协同设计，有效克服了传统架构中端-边-云环境下的模型更用和数据传输瓶预。边绥终端只需承担轻量级特征提取任务，降低r算力需求：云端只需处理高以特征，降低了计算狂杂度：特征流的高效编码则大幅节省门网络带宽资源.通过合理分工和紧密协作，端云两端算力得到充分利用，使整个视频分析流程更加智能、高效和灵活。该架构的灵活性还体现在，终端和云端模型可根据实际需求进行动态调整。如针对算力有限的终端，可部署更轻量级的特征提取模型：针对对延时敏感的实时分析场景，云端可部署高性能的特征融合模型：针对对精度要求更高的离线分析任务，云端则可调用庞大的视频大模型进行全面分析等。通过按需组合，可适配不同的应用场景。此外，该架构还可集成智能训练和在线学习的能力。边缘视网膜终端在实际运行过程中收集的视频和特征数据，可上传至云端用于持续的模型训练和改进，进步提升视频分析和理解的精度和鲁棒性.2.5.安全可信安全可信提供可靠、随私的处理能力。借助防私计算、量子加密、区块链等创新技术,可为视频采集、传输、存储、应用等环节构建更完善的端到端安全防护体系，为用户提供安全可能的服务保障。2.5.1. 隐私计算院私计算技术通过密码学手段,在不泄露数据明文的前提下对加密数据进行计算，成为保护视频大数据除私、促进数据共享和利用的关谚技术途径，有助于打通视频数据孤岛，促进政府、行业、社会各方数据资源的高效整合，推动视频智能分析能力的持续迭代升级.在视联网的应用场景卜.，基于隐私计算可提供陷私保护视频标注、幽私保护视频检索和跨云视频协同计算等创新应用：>Ia私保护视频标注：标注人员无需直接接触原始视频数据，而是对被加密的视频进行标注.利用同态加密技术，只有在标注人切的工作满足特定规则时，加密数据才会被解密。这样可仃效防止隐私数据外泄，提高标注工作安全可信度。XIt私保护视频检索：采用隐私计算技术，用户可在不暴雨杳询内容的前提下，在加密的视频大数据集中进行检索，获得满足条件的视频内容索引。查询方和服务方均无需直接接触原始数据，保护视频随私。，跨云视频协同计算，结合联邦学习等分布式机器学习范式，各方可在不交换隐私数据的前提下，通过数据本地化并协作训练模型，实现跨平台视频分析、隐私视频标注、模型增量更新等应用。视联网汇聚的海量优质视频数据可作为联邦学习的样本贡献方，助力其他行业的模型训练.同时，隐私计算技术还可与同态加密等创新密码学技术相结合，在视频分析、视频交易等环节提供可信任计算的保障，其中，同态加密技术允许在加密数据上直接进行运算，无需解密。这使得视联网可对加密的视频流数据进行智能分析，在不泄露隐私的前提卜.挖掘视频价值。同态加密可应用于视频监控数据的外包分析、基于视频的云计算等场景。通过除私计算等一系列技术手段的融合应用，视联网将解决数据隐私保护与利用的矛盾,为跨界数据融合和价值挖掘提供安全可信的技术支掠，推动视频数据要素资源向更高层次的聚合和创新应用。2.5.2. 量子加密量子密码学利用量子力学原理实现理论上绝对安全的加密通信，是下一代网络安全的重耍突破方向。与传统密码学不同，量子加密不依赖密钥长度和算法笑杂度，其安全性源于量子态的不确定性和量子测量的不可克隆性。量子密钥分发是星子加密最典型的应用场景.在视频触云中，量子加密可应用于保护视频数据的传输安全和存储安全。通过利用量子密钥分发技术，视频传输双方可在认证信道上协商出一个理论绝对安全的密钥，并使用该密钥采用堆次密钥加密的方式对视频数据进行加物传输。即使存在计算能力无限强的攻击者，也无法破解该密钥，确保视频传输的绝对安全。除视频传输外,量子加密也可应用视频数据的安全存储,通过量子随机数生成器产生无规则的量了密翎，并使用这些密钥对云端或终端存储的视频数据进行加密保护。即使存储介质或设备被窃取，攻击者也无法获取密钥，视翔数据得到根本保护.针对量子密钥分发在视频场景下的实际应用需求，需要突破以下几个技术问题：X高速量子密钥生成和分发针对视频应用对带宽要求高、传输速率快的特点，需要研发高速量子随机数生成器和乱速地子密钥分发设备，确保密钥生成和分发速度满足视频业务需求。“景子加密设备小型化和集成化.址子加密设备目前体积较大，需进一步小型化和集成化，实现与普通视频传输设备无缱对接。可在芯片级上集成量子密钥生成和加密处理模块，开发专用的量子视频加密芯片或安全模块。，视频业务智能调度.结合实际场景智能调度量了加密机制。对安全性要求极高的重要视频业务开启量子加密保护，对普通业务采用经济型的高强度加密方案，实现量子加密与传统加密的混合使用，有效提高资源利用效率.除保障视频数据传输和存储的安全性外，量子加密技术未来还可与址子通信网络深度融合，进一步扩展视联网的业务范围。例如利用量子通信网络提供远程的监控、运维等服务.通过持续推进量r加密关键技术攻关，并与下代通信网络相淞合.任了加密将为视频融云系统提供坚实的安全防护.助力视联网迈向更高水平。2.5.3. 区蝴区块链作为新型分布式数据技术，与视联网仃着天然的契合性。通过结合区块涟技术，可为视频数据赋予更有力的存证、追溯、防伪和交易保障，助力打造可信视联网牛.态.利用区块链构建视频存证徒条，将视频原始数据、元数据及传输路径信息以分布式的方式记录在链上，任何筑改都将导致区块校验出错，从而确保视频证据的不可伪造性。通过与视频指纹提取'时间微服务等技术相结合，还可溯源视频数据的来源，为视频作为司法证据提供可拈的技术支撑。施于区块链的智能合约技术，可实现视频数据跨平台、跨区域的点对点安全流转.视频买卖双方订立条件合约，对交易内容、版权收费等进行编码，待条件满足时自动执行交易，过程完全透明、公正、不可篡改。在视频监管领域，公安、检察等监管部门可基于联盟链架构建立互信的跨区域共享平台，在不泄群隐私的前提卜.，允许对视频数据进行合规的交换和证据追溯。结合联盟链的高性能共识机制，可确保大规模的视频数据在多方之间的快速同步，支持对视频数据的实时存取.提升证据传输和审理的效率。未来，随著技术的深入演进，区块链将在视联网中发挥越来越重要的作用。结合5G/6G,边缘说算等技术，将能提供视频证据的实时上链和无处不在的存证服务。与人工智能相融合，可实现视缴内容的自动摘要和上链，进一步提高视频管理效率.第三章视联网云化技术实践3.1. 云化技术发展路径结合新一代信息通信技术的创新发展，视联网正加速推进“云网融合、视频触云、云智一体、安全可信”四大领域的技术突破和应用创新。近期（20242025年）1 .云网融合方面，建立覆盖广泛的视联网承载网络，将视频数据接入就近的边缘云,利用SDN/NFV等技术实现视频网络与石平台的资源协同调度、弹性伸缩，初步形成端到端的全云化视频传输通道.在端侧，突破前端智能视频采集、边缘智能分析、云湍智能兑法等核心技术，通过智能视频编码芯片和智能分析算法，实现前端数据的智能化采集与筛选：在云侧，建设人工智能算法平台和模型库，提供视频结构化、人车物识别等智能服务，初步形成瑞云协同的智能视频分析体系。2 .视频触云方面，围绕编解码、传输、存:储等方面开展技术创新。实施施于AI的智能端码技术，提升视频压缩效率：优化视频云存储架构，提高海星视频数据的读写性能；同时，积极探索基于5G网络的低时延传输技术，充分发挥5G大带宽、低时延特性。3 .云智一体方面，持续完善视频大数据中心，汇聚各地区、各行业的视频数据，建立PB级视频数据湖，为智能兑法平台提供丰富的训练素材。在云端构建深度学习平台，实现智能模型的自动训练和快速迭代，不断提升智能服务水平。探索视觉大模型关键技术，通过融合多模态数据，提升视频理解、视觉问答、异常检测等例能分析能力。4 .安全可信方面，引入量子加密技术，保障视频数据的传输安全和存储安全：建立健全视频数据采集、标注、共享等环节的隐私保护机制，助力视频数据的合规流通。堪于可信硬件、可信平台等技术，构建视联网系统的可信基础设施，提升系统防篡改、防攻击能力。中期（20262027年）5 .云网融合方面，全面实现视频专网与通用云、行业云、政务云的互联互通，建立统一的资源管理和调度平台,实现网络切片、智能编排等关钺能力，满足不同行业领域的差异化需求。在端侧方面，进步增强感知能力，研发多模态智能传感器，支持音视频与环境数据的滋介分析：构建端云协同的分布式智能分析框架，在前端终端实现实时分析预警，在云端进行全局态势研判，提升跨部门、跨区域的协同指挥效率。同时，积极探索6G技术在视联网中的应用，为超高清视频、全息影像等创新应用提供更优质的网络保障。6 .视频融云方面，突破P2P组网、边缘CDN等视频分发关键技术，提升视频服务质量；通过沉浸式视频技术在视联网的落地应用，实现异地实景漫游、全息远程会议等创新场景.7 .云智一体方面，升级视须大数据中心，突破大规模分布式存储、分布式计算等技术，进步提升视频数据存储容量和处理能力。打造视联网人工智能开放平台，整合各领域优秀算法，构建视频A1.算法市场，推动视频智能分析在更多领域和场景的普及应用。深化视觉大模型、视频理解等前沿技术的研究与应用，建立行业知识图谱，支持多源异构数据的关联分析和场景化应用。8 .安全可信方面，部署院私计算技术，支持隐私保护视频标注、隐私保护视嫉检索等创新应用，构建可信可控的数据交换平台。探索将区块链、陕邦学习等新兴技术应用于视联网安全可信体系建设，实现多方协同治理。同时，持续优化视联网系统的主动防御、态势感知等智能安全防护能力。远期（20282030年）9 .云网融合方面，视战网将与自动过驶、工业互联网、远程医疗等跨行业专网实现互联互通，满足各行业数字化转型的个性化需求.结合6G、丑星互联网,贵子通信等前沿技术，进一步提升视联网时延、带宽、覆盖等核心指标，打造全域覆盖、高速泛在、安全可驱的新型视频传输网络。在端恻，智能终端将进步小型化、低功耗化，内置自学习算法，支持个性化算法的实时加载和执行，满足垂直行业差异化的智能分析需求。10 视频触云方面，探索元宇宙、数字挛生等新技术与视频云的融合创新，打造商度数字化、智能化的虚实融合平台，催生更多视频应用新业态、新模式。11 云智一体方面，依托多行业海量数据积累，建成覆盖安防、交通、政务、医疗等各行业的视频知识图谱，实现多源数据的关联分析和场景化应用，提供精准、全面的智能洞察服务。探索自监督学习、强化学习等前沿AI技术在视频场景中的应用，使视频智能系统具备自主学习、主动进化和认知决策等能力。12 安全可信方面，持续优化端到端安全防护体系，确保视频业务可旅运行。升级视频数据的隐私保护和安全共享机制，支持数据按需访问、最小化使用，推动跨领域、跨组织的数据价值释放。建立科学的数据治理机制，强化数据全生命周期的合规管理，构筑值得信赖的视联网数字基石。3.2. 中国电信云化实践3.2.1. 视联网云化平台架构天翼视联网云化平台架构立足于中国电信'、一个平台、朵云、张网”理念，充分利用中国电信在''云、网、边、端、数、智、安”等多方面的综合能力，构建起超大规模的视领监控业务平台。作为中国电信云网融合的典型应用，天翼视联网平台打造了全国最大的视频监控数字化平台。图6中国电伯视联网平白体系架构图天翼视联网云化平台架构立足中国电信在云网方面的能力优势，采用大量分布式架构、智能调度、全链路监控、云边端协同等多种创新技术，有效解决了海量异构终端接入、跨域资源调度、服务质量保障等关键挑战.通过构建统一开放、弹性安全、智能融台的云化平台，结合云网边端林化的服务能力，为行业客户提供可苑、灵活、高效的视频云网服务，助推视联业务的规模化发展。3.2.2. 关键领域实践云网融合天翼视联网充分发挥中国电信在云计算、网络等领域的综合优势，在云网融合方面取得了一系列创新突破，为行业转里升级奠定了坚实基础。构建统一的云网资源协调平台天翼视联网采用SDN、网络切片等技术，建立了集中统一的资源管理和调度平台。该平台能够对云计算资源和网络资源进行联动编排，实现资源的按需分配和弹性调度。同时，平台利用大数据分析等手段，动态感知网络状况和业务需求，智能调整网络切片参数，确保关键业务的服务质量。'，实现云网深度融合天翼视联网招云资源下沉至网络边缘，部署分布式的边缘计免节点。通过将计算、存储等资源就近部署，大幅降低了数据传输时延，提升了业务响应速度。同时，边缘节点与中心云平台实现了业务协同和容灾互备，增强了整体系统的可靠性.构建开放融合的网络架构天翼视联网将骨干网、城域网和接入网融合为一体化的云化网络“利用SRV6、FIeXE等新技术，搭建r高速、可靠的视频专网。该网络架构实现了路云、路网、路域的业务协同，为视频融合应用提供了坚实的网络基础。推动标准和生态建设中国电信天翼视联科技仃限公司积极参与云网融合相关标准的制定，建立了统的网融合标准体系。同时，推动与行业、区域、垂直云平台的互联互通，探索多方协同发展的新路径，促进了云网融合生态的繁荣。视频触云天翼视联网围绕提升视频编码、传输、呈现等关键能力，在视频融云方面开展了一系列创新实践。应用新一代编解码在编解码技术领域，平台支持了H.266VVC、AVS3等新一代视频编码，并积极跟进SVAC3.0等下一代视接编码的标准制定和应用支持,通过对视须内容的深度理解和分析,实现了基于视频内容的自适应编码，在保证视频质员的同时大幅降低了码率。优化超低延时视频能力针对视缴传输，天翼视联网自主研发了基于WASM的播放播引擎，突破r浏览器无插件音视频通信的技术瓶颈，显著提升了视频通信的便槌性。对于弱网环境，平台优化设计了自适应传输协议和链路自意算法，动态调整传输策略以保障视频的流畅性和稳定性。平台还创新采用SRV6、FIeXE等云网融合技术，构建了高速、可靠的视频专网。云智一体在云智一体方面，天翼视联网充分发挥在视频大数据和A1.领域的技术优势，打造了云智一体化平台.汇聚海量视图数据平台汇聚J'EB级视频数据,建成国内规模最大的视频数据中心.通过分布式存储和大数据计算框架，实现了海量视频数据的高速检索和深度分析。构建A1.视觉大模型能力在A1.技术方面，天翼视联网自主研发的视频大模型在国内领先，具备电越的特征学习能力，广泛应用于F1.标检测、人脸识别、车辆识别等智能分析。平台还构建了行业知识图谱，实现了视频、图像、文本等多源数据的关联分析。依托分布式算力基础设施基于中国电信云智、训推一体和云网边端协同的分布式修力基础设施，支持对豫力资源的集约供给、统一调度。利用多个具备千亿参数以上训练能力的公共智算中心，为视联网应用提供智能算力基础。安全可信为确保视联网系统的安全可靠运行，大我视联网构建r端到端的安全防护体系。建设全方位防护体系在终端接入、网络瓦联、系统平台、用户交互等多个安全域，天翼视联网采取了丰富的安全技术手段，包括前端设备安全加固、边界防护、应用安全、身份认证等，实现了全方位的安全防护。X应用安全创新技术通过引入内生安全理念和动态防御能力，平台实现了对新型安全威胁的快速感知和主动防御。同时，运用量子加密、随私计算等前沿技术，有效保护了视频数据在传输和存储环节的安全与隐私。第四章总结与展望随若云计算、人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展，视联网正迎来云化转型的重大机遇。未来，视联网将深度融合前沿技术，走向更加智,能、开放、泛在的新时代。在云网融合方面，视联网聘构建统一的云网边端资源调度能力，实现各类资源的协同调度和云化控制.同时，6G、卫星互联网、量子通信等新兴技术将助力视联网成为全域也盖、乱速泛在、安全可靠的新型视频基础设施。在视频融云方面，智能编码、超低时延传输等关键技术将不断突破，大幅提升视频应用的质量和效率，保障用户的极致体验。在云智一体方面，多模态视频大模型、视顽理解、视网膜协同计兑等前沿技术将持续突破，赋予视联网更强大的感知、理解、决策能力，为各行业提供精准、全面的智能化服务。在安全可信方面，完善的端到端安全体系建立以及隐私计算、量子加密、区块链等创新技术的应用，将有力保障视频数据全生命周期的安全与隐私，让视联网成为各行业值得信赖的数字底座。到2030年，视联网将全面形成泛在普惠、智能协同、融合开放的新型视频生态，助力我国在云计算、人工智能、大数据等数字技术领域走在世界前列，成为全球视联网产业发展的新高地.未来的视联网，将以“云+网+边+端”的泛在智能,重构人与人、人与物、物与物的连接，开启全新的智能互联时代。视联网将成为践行网络强国、数字中国、智熬社会的国家级数字化平台，为经济社会发展注入源源不断的新动能。创新引领未来，让我们携手并肩，勇于创新、敢于担当，共同推动视联网产业生态繁荣，共同开创视联网云化发展的美好明天！缩略语列表缩略语英文全名中文!哪CCTVC1.osed-CircuitTe1.evision闭路电视系统DVRDigita1.VideoRecorder硬盘录像机IPCInternetProtoco1.Camera网络摄像机SDNSoftware-DefinedNetworking软件定义网络NFVNetworkFunctionsVirtua1.ization网络功能虚拟化SRv6SegmentRoutingoverIPv6基于IPv6的分段路由FIexEF1.exib1.eEthernet可编程以太网WebRTCWebRea1.-TimeCommunicationWeb实时通信SRTSecureReIiabIeTransport安全可靠传输QUICQuickUDPInternetConnections快速UDPff.联网连接CDNContentDe1.iveryNetwork内容分发网络P2PPeer-to-Peer点对点QoEQua1.ityofExperience用户体验质量1.STM1.ongShort-TermMemory长短期记忆WASMWebAssembIyWeb汇编SVACSurvei1.1.anceVideoandAudioCoding安全防范监控数字视音频编解码技术标准AVSAudioVideocodingStandard数字音视频编解码技术标准H.266/WCVersati1.eVideoCoding多功能视频编码