过去10年中智能手机发展非常重要，iOS的应用数量从几百个到了今天超过200万。另一方面，在过去10年中全球数据量膨胀超过146倍，这个数据还在加速中，最新预测2020年全球数据量可能会达到44000EB，这是非常高速的增长过程。今天我们正处在科技大爆炸、数据大爆炸，包括在未来是人工智能大爆炸的时代，这样的时代带给我们什么样的机会和可能性呢？我们相信未来无论是企业还是社会都要面临这个问题，就是如何更好利用科技处理海量数据，而带来商业的价值或者带来社会运转模式的变化。腾讯云总裁邱跃鹏的这些观点值得我们重视。

       实际上，在过去几年，我们可以看到随着“互联网+”和数字经济发展的趋势，越来越多的企业其实都已经意识到了必须要通过互联网和新科技改变自己的未来去做产业升级。马化腾先生也在去年用很简单一句话描述未来，就是说“未来是在云端利用AI去处理大数据。”非常多企业未来要面临的问题就是数字产业升级的趋势越来越多企业信息要数字化，要把它变成新兴的能源、数据能源，然后再用AI真正挖掘能源背后的商业价值。

       我们可以说云、大数据和AI是智能化的抓手，三者是缺一不可的。规模化的产业其实带来的是降本增效过程，而产业进一步的发展会导致数据的爆发，会对数据的处理提出更高的要求，这就必然推动了科技在大数据处理的存储技术、分析技术和一系列相关技术更优化的升级和进步。

       有了这些新的技术出现之后，也会推动商业化进一步发展，在这个过程中其实像AI就是我们在处理大数据，在大数据领域里面技术发展到今天又一个新的创新代表。在未来，我们在云上处理大数据、推动产业发展这是一个必然的趋势，是我们抓住人工智能风口最最重要的就是我们一定要在云上完成产业升级。
       在升级过程中，刚才有讲从降本增效到创新，另外生态也会非常重要。所有的AI技术发展其实是离不开整个生态的发展，有非常多的新兴公司在提供AI技术，云计算的领头羊会去提供最好的基础设施，相对来讲可以用更廉价或者更性价比的方式去获得新的科技。同时生态在云端发展可以更接近地获得新技术。

        在AI方面最重要的是应用场景，因为你有了相关数据、处理技术、有了最好的算法，但真正在场景中的应用才是AI发挥价值最最重要的。

        今天整个智能化的生态里涵盖了我们在互联网生活的方方面面，有大量场景让AI技术可以去实践、可以看到AI到底在这后面能够带给我们怎么样一些新的价值。有了这样新价值的验证，我们的循环可以不断的优化，新的AI应用之后数据产生、新的算法优化，对我们的计算提出更高要求，所以这是一个非常正向的循环。

        当前，安防大数据的应用也越来越多，但真正将大数据的挖掘和应用落到实处，转变为商业模式的还是很少，目前很多大数据概念都是噱头。后期安防厂家会进行分化，部分传统安防厂家更加专注于某固定安防领域继续深耕，专注于产品和技术，一部分安防厂家会向大安防集成平台转变，专注于业务整合和数据分析处理。

　

一、结合智能计算的大数据分析成为热点　
       包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，其背后的核心技术就是人工智能。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，这一方面得益于计算机硬件性能的突破，另一方面则依靠以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理速度和质量大为提高，能够快速、并行处理海量数据。
二、数据科学带动多学科融合
       数据科学作为新兴的学科，其学科基础问题体系尚不明朗，数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代，许多学科表面上看来研究的方向大不相同，但是从数据的视角来看，其实是相通的。随着社会的数字化程度逐步加深，越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。数据科学作为一个与大数据相关的新兴学科出现，真正支撑大数据发展的学科跨越还没有出现。针对大数据处理的理论研究上，新型的概率和统计模型将是主要的研究工具，学科基础理论的突破还难于在2015年出现。
三、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为重大趋势
　　大数据技术发展的目标是应用落地，因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。由于现有的大数据平台易用性差，而垂直应用行业的数据分析又涉及到领域专家知识和领域建模，目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟，缺少相互的交叉融合。因此，迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究，促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地。
四、大数据与多技术整合综合应用
       大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合，产生很多综合性应用。近年来计算机和信息技术发展的趋势是，前端更前伸，后端更强大。物联网与移动计算加强了与物理世界和人的融合，大数据和云计算加强了后端的数据存储管理和计算能力。今后，这几个热点技术领域将相互交叉融合，产生很多综合性应用。
五、大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实
        内存计算将继续成为提高大数据处理性能的主要手段。以Spark为代表的内存计算逐步走向商用，并与hadoop融合共存，专为大数据处理优化的系统和硬件出现，大数据处理多样化模式并存融合，一体化融合的大数据处理平台逐渐成为趋势。其中有一个观点这种多元化一定程度上成为一体化，未来大数据多样化处理模式并存并且有可能成为一体化的平台。
六、大数据安全和隐私进一步受关注
       这是连续三年关于大数据热点问题趋势的预测，每一年这都是非常靠前关于大数据安全和隐私问题，这个反映专家我们用户一种期盼一种理解一种关注度，但是在大数据的安全和隐私保护方面，以及大数据涉及到资源国家主权这层面，实际上技术层面没有比较多的，这两年多以来没有比较长足的进步，这方面有一定的问题的，所以说大数据的安全持续令人担忧。
七、各种可视化技术和工具提升大数据分析
       进行分析之前，需要对数据进行探索式地考察。在此过程中，可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后，为了方便用户理解结果，也需要把结果展示出来。
八、大数据技术课程体系建设和人才培养是需要高度关注的问题
九、开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择

       探索大数据安防，最核心是要把握大数据给安防行业带来哪些挑战，选择哪些存储方式去解决数据管理的问题。然而，应用才刚开始，监控存储格局也将在大数据时代出现更好的改变，我们拭目以待!

       总体来说，大数据安防市场包括两方面，一是个人消费领域，如家庭和社交媒体产生的数据;另外是城市基础设施建设，平安城市和智能交通大数据安防的规模化应用说明了这个城市基础设施建设是大数据安防应用主流，而个人消费领域还在孕育阶段，期待厚积薄发。不管怎样，大数据带给安防行业化应用的未来可以期待，关键在于如何深耕、挖掘，进而体现数据价值。
       大数据最核心的价值在于对数据进行存储和分析。近几年，大数据不断成为企业、社会和国家层面重要的战略资源，成为机构的资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。
　　未来大数据将趋于更加成熟、更准确，提供给人们更深层次的知识，而非简单的数据统计分析。