主办方在介绍平台在交通应用方面的技术 主办方供图

　粤企发布“视频云”技术 数秒内可从海量视频中搜到相关人像

中新网广州6月9日电 (蔡敏婕)近年来，广东公安借力高科技“外脑”，提升公安战斗力和警务精细管理水平。高新兴科技集团与华为技术有限公司9日发布新一代“视频云联合方案”，通过云计算、大数据和AI等技术视频云结合，实现全省监控视频全接入、全共享。例如，该平台可以在全省范围内“一键调图”“以图搜图”，民警能在数秒内从海量视频中搜索到相关人像。

近年来，广东省建成了较大规模的监控图像系统，但由于各厂家主推的系统各自封闭，视频检索计算能力不足，导致视频侦查主要靠人看，存在“视频在，找不到”“找得到，找太久”等问题。

此外，视频资源与公安业务数据关联难落地，视频资源与案件关联主要依托人工对嫌疑人、车辆、物品特征等案件信息的文本标注来开展，人力投入大，关联效果不理想。

此次高新兴将云计算、大数据和AI领域的能力融入华为视频云解决方案，以立体防控云防系统、交通监测云行系统等核心产品与方案与华为云进行融合，能够实现全省监控视频全接入、全共享，便于大规模视频解析、分析、比对和大数据碰撞。

视频云建成后，可以在全省范围内“一键调图”“图案关联”“以图搜图”，民警能在数秒内从海量视频中搜索到相关人像，可提升民警办案效率。

同时，该平台还具备“秒级发现套牌车、识别真车牌”“分析车辆轨迹”等功能。

高新兴集团总裁侯玉清介绍，2017年10月，高新兴与广东省监管看守所试点项目启动，部署人脸识别、行为分析、云防、拾音等系统，并完成方案输出。(完)

2017年，我省加速推进大数据产业繁荣发展，云计算、大数据在全省智慧政务、交通、医疗、旅游等领域得到全面推广和应用，成为全省信息产业新的增长点。

最近，在青海省大数据有限责任公司，记者看到开发工程师张卫正在为西宁市住房保障信息管理系统做最后的部署测试。他告诉记者，这套系统可以实现对保障对象登记审批、保障资源分配、资金监管等住房保障业务流程化管理，更加科学有效。

青海大数据有限责任公司工程师张卫说：之前他们录数据这些都是通过纸质版的，通过这个系统，一方面能节省人力，另一方面可以快速地识别这些保障对象。申请人可以实时地通过这个系统去查看他的申请进度。

青海省大数据有限责任公司2016年8月成立以来，以“贡献数据智慧、释放数据价值”为目标，运用大数据开展城乡房屋状况调查评估，打造全省大数据领域“产学研用”高端智库，建设西宁市网上社保服务大厅等，充分利用大数据促进保障和改善民生。

青海省大数据有限责任公司运营管理中心高级总监靳彦说：通过大数据技术和产品的应用，一方面可以降低社会综合运行成本，同时也可以提高老百姓获取各类民生服务。

青海地域辽阔、电力充足、气候寒冷、区位特殊，具有发展大数据产业的独特优势。目前，青海大数据已经在智慧教育、民生服务、交通旅游、电子政务、食药安全、安保联防、电子商务等项目中深度融合，使青海信息化步入新时代。

青海省大数据有限责任公司总经理芦树俊说：我们会有针对性的在一些领域进行开展。在青海省智慧城市这方面，会借助贵德县第一个全省智慧城市的上线契机，把青海省大数据公司在智慧城市领域的建设理念等方面，做扎实，做出成绩。

责任编辑：陈近梅

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2017年大数据开始进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，它的应用却正在蓬勃发展，代表成熟度的标志性IPO也正在出现。而大数据在几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上，过去几个月AI所经历的共同意识“大爆炸”与大数据当年相比甚至有过之而无不及。

从2013开始制作大数据版图的Matt Turck刚刚发布了最新的2017年大数据版图，我们一起来看看在这个领域有哪些最新趋势和玩家的分布情况。

高层趋势

大数据+AI=新栈

2016年无疑是机器学习之年，任何目睹过众多pitch的VC都应该能感受到这一点，那就是每一家初创企业都成为了“机器学习公司”，“.ai”变成了必备域名，而“等等，可是我们是用机器学习做到这个的”也成为了pitch deck的必备幻灯片。机器学习正在迅速成为许多应用的关键建构块。

相应地，一个新兴的技术栈正在出现，在这个技术栈里面，大数据被用于处理核心的数据工程挑战，而机器学习则用于以分析洞察或者行动的形式从数据中析取出价值。

换言之，大数据提供管道，AI提供智能。当然，这种共生关系已经出现多年，只是能实现这个的目前还不多而已。

但是，现在这些技术开始大众化的普及。“大数据+AI”正在成为众多现代应用（不管是消费者型还是企业型）的默认技术栈。无论是初创企业还是一些财富1000强公司都在利用这一新的技术栈。而且在云巨头的努力下，这个技术栈往往还有云计算这个更基础的建构块的加入，以机器学习云的形式出现。

但是AI的大众化是否就意味着这种技术在短期内能实现商品化呢？现实是AI在技术上仍然非常困难。尽管许多工程师都在争先培养AI技能，但全球这方面的领域专家仍然十分稀缺。

不过这股大众化的趋势已经不可逆转，而机器学习早晚都要从竞争优势演变成桌面筹码。

这对初创企业和大公司都会产生影响。对于初创企业来说，除非你把AI软件做成自己的最终产品，否则的话自我标榜为“机器学习公司”将变得毫无意义。对于大公司来说，如果现在你不积极推进大数据+AI的战略，就会有变得过时的风险。AI已经是下一个风口了。

企业预算：一切向钱看

从2016年的情况来看，财富1000强公司已经在纷纷增加预算用于升级核心基础设施以及分析，其关键的关注点正是大数据技术。分析机构IDC预计大数据和分析市场将从2016年的1300亿美元增长到2020年的超过2030亿美元。

而且财富1000强公司里面的许多买家在大数据技术方面正在变得越来越娴熟、越来越目光敏锐。这些公司过去几年做了很多功课，正在进入全面部署阶段。这种情况不仅发生在技术导向型的公司，在很多行业都是如此。

在大公司每隔几年就要发生的旧技术替代自然周期的推动下，这种情况得到进一步加速。大数据遭遇的环境也从逆风变成了顺风。当然，很多大公司仍然处在大数据部署的早期阶段，但是情况似乎在快速演变。

企业数据向云端迁移

直到几年前，把企业数据迁移到公有云上面对于大公司CIO来说还是不可想象的事情，顶多是在开发环境下或者拿非关键的、面向外部的应用来尝试一下。但现在画风开始有所变化，大家对此的态度似乎变得更加开放了，比方说你会听到这样的说法“不管怎么说我们的客户数据已经放到Salesforce云上面了”，或者“在网络安全方面我们永远也不会有像AWS那么多的预算”。但目前里大多数企业都向公有云迁移还远得很，这部分是因为遗留系统和管制方面的原因。不过云供应商正在竭尽全力来加速这一趋势的转变。比如说AWS甚至可以开卡车来运你的硬盘到云端。

2017年大数据版图

作为对比我们先看看2016年版本：

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2017年版本：

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整合要来了吗？

从上图可看出，这张图已经变得越来越拥挤，那么一个显然的问题来了：行业是否濒临大规模整合的边缘了呢？

似乎还没有。至少目前如此。

首先VC仍然继续乐于给新老公司提供资金扶持。2017年的第一季度成长阶段的大数据初创企业拿到了不少的可观融资，其中包括：Looker（8100万美元D轮），InsideSales （5000万美元F轮），DataRobot （5400万美元C轮），Confluent （5000万美元C轮），Collibra （5000万美元C轮），Uptake （4000万美元C轮），WorkFusion （35M00万美元D轮） and MapD （3500万美元B轮）等。去年12月DataBricks也拿到了6000万美元的C轮。

2016年，大数据初创企业的总融资达到了148亿美元，占到了全球技术风险投资的10%。

其次，自去年的大数据版图推出以来，本领域的并购活动一直在稳步推进，但不是特别显著，其中部分原因也许是未上市公司的估值仍然高企。入选2016大数据版图的公司当中共有41家被收购（完整清单参见附注），这个节奏跟上一年是一致的。

另一方面，2017年刚开始就发生了一些大型的并购事件，其中包括Mobileye（被英特尔以153亿美元收购），AppDynamics（被思科以37亿美元收购），以及Nimble Storage（被HPE以12亿美元收购）。

去年还有一个显著的现象，那就是大型技术公司纷纷收购AI初创企业，尤其是那些解决水平问题、有着很好团队的AI初创企业。其中包括Turi（苹果）、Magic Pony（Twitter）、Viv Labs（三星）、MetaMind（Salesforce）、Geometric Intelligence（Uber）、API.ai（Google）以及Wise.io（GE）。当然，这种现象未必能持续太久，因为对AI的需求太旺盛了，人才实在是不够用了。

第三，一些较大的大数据初创企业羽翼渐丰，正在成为独立的上市公司。Snap无疑引领了技术公司IPO的复兴，但是目前为止是大数据公司借了这股东风。

2016年只有Talend一家大数据公司上市，但2017年大数据公司已经呈现出爆发之势。其中Mulesoft和Alteryx已经上市并且表现不错，而Cloudera也即将上市，其最新估值（41亿美元）与收入（2.61亿美元）之间的差异将延至“独角兽”估值现象的成色。另外，MapR以及定位智能公司Yext也已经在排队等待了。

下一个会是谁呢？也许是Palantir这个超级独角兽。这家多年以来保持神秘的公司已经公开表达了上市的兴趣。其最新估值达到了200亿美元，如果上市的话必将引起轰动。

云大战

虽然大规模并购尚未出现，但业界的另一股趋势值得注意，这就是“功能性整合”，这种现象在云端尤其显著。一些关键的玩家正在通过自研产品和开源计算引擎的实现逐步构建“大数据+AI”的基础构件，面向众多客户群提供其所期盼的“一站式”的服务。

AWS在产品发布的速度和幅度方面继续给人留下深刻印象。目前AWS几乎提供了大数据和AI方面的所有服务，包括分析框架、实时分析、数据库（NoSQL、图谱等）、商业智能以及日益丰富的AI能力，尤其是深度学习方面的能力。按照这种速度发展下去，AWS产品几乎就要把大数据版图的所有的基础设施和分析细分领域都占据了。

加入云大战稍晚的Google一直在积极开发广泛的大数据产品（BigQuery、DataFlow、Dataproc、Datalab以及Dataprep等），并且把AI视为跨越式发展的杀手锏。在AI方面Google去年做了很多事情，包括推出了新的翻译引擎，聘请了李飞飞和李佳领导新成立的Cloud AI and Machine Learning部门，推出了视频识别的机器学习API，并且收购了数据科学家社区Kaggle。

其他大型的IT供应商，比如微软、IBM、SAP、Oracle以及Salesforce等也在努力推出大数据产品（包括云端和本地）。除了技术自研和进行收购以外，这些玩家还越来越重视通过合作来打造生态链，其合作的重点是手上有数据的公司以及有“头脑（AI）”的公司。IBM与Salesforce的合作以及SAP与Google的合作就是值得注意的案例。

用企业IT的行业标准来看，云供应商还比较小，但是其不断膨胀的野心（其中包括从企业栈底层的IaaS向应用发展的企图）与企业数据逐渐向云端迁移的趋势结合，将打开庞大的企业技术市场大门，与传统IT供应商展开激战，而大数据和AI将是核心战场。

2017数据生态体系概览

基础设施

去年的许多趋势今年仍将延续，比如流处理技术，这方面Spark目前是主宰，不过像Flink这样的有趣竞争者正在出现。此外，还有以下一些趋势：

SQL正式回归

在给NoSQL当了10年副手之后，曾经的霸主SQL数据库正式吹响了回归的号角。Google最近发布了Spanner数据库的云端版。Spanner和CockroachDB（Spanner的开源版）都提供了可行的、强一致性的、可伸缩的SQL数据库。Amaozn推出了Athena，跟Snowflake等产品类似，这是一款SQL数据引擎，可直接查询S3下的数据。Google BigQuery、SparkSQL以及Presto等在企业逐渐获得采用——这些都是SQL产品。

数据可视化

与公有云采用相关的一个有趣的趋势是数据可视化。旧的ETL处理需要转移大量的数据（而且往往要建立冗余数据集）并且建立数据仓库，而数据可视化可以在数据保持不动的情况对其进行分析，提高了速度和敏捷性。许多下一代的分析供应商现在都可以同时提供数据可视化和数据准备服务，并让客户可访问存储在云端的数据。

数据治理与安全

随着大数据在企业侧走向成熟，以及数据的多样性和体量的不断发展，像数据治理这样的主题也变得日益重要。许多公司已经选择了“数据湖”作为把所有数据收集起来的手段。但除非你知道里面有什么东西，并且能够访问到合适的数据进行分析，否则的话数据湖再大也没有意义。但是想让用户方便地找到想要的东西同时管理好权限并不容易。除了数据湖以外，治理的另一个集中的主题是以安全的、可审计的方式为任何人提供对可靠数据的便捷访问。Informatica、 Collibra、Alation等大小供应商提供了数据目录、参考数据管理、数据字典以及数据帮助台等服务。

结论

通过大数据与AI的黄金搭档，我们正在进入大数据技术的“收获”阶段。其潜能将非常巨大。随着核心基础设施不断走向成熟，以及在AI推动下应用侧的爆发，2017年的大数据（以及AI）生态体系将开足马力，驶向光明的未来。

云计算是什么？云计算与大数据要学啥？云计算的虚拟空间无限大，物联网和互联网产生的大量数据，要找一个地方集中存储和处理，就要用云来存储。比如我们平时手机或电脑存储空间不够的情况下，会把一些图片及视频存在云盘，云端。

云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在最有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。以前你要玩最新的大型3D游戏或者做了个大型3D动画需要渲染，首先想到的都是重新买一台更高配置电脑或者换个显卡等；

有了云计算之后，你只需要一台显示器，连到服务商的云计算平台上，如果想玩两天新游戏，就单独购买这两天的高配CPU和显卡，只付两天的钱，玩腻了就恢复成普通的配置；如果你今晚要做大量渲染，就买今晚几个小时的高配，第二天早上拿到成片，就可以恢复原来的配置。所有这些计算和渲染工作都在云计算服务商的数据中心统一完成，你只需要按小时甚至按分钟计费，不用再自己买电脑和服务器了。做云计算的服务商都会自建数据中心。

大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。比如传统的市场调研方法，就是去大街上或者网上发问卷，能得到成百上千份结果就很不错了，或者邀请几个典型用户到会议室访谈一下；大数据的做法是把收集所有人的数据进行分析，把每个人都当做独立个体进行分析，而不是找群体特征。大数据的结果就是更精准，更细致，更个性化。

再比如我们经常会看一些现代谍战片，侦察部如何找到罪犯？就是通过全城监控录像，在海量数据中搜索一个人的面孔，犯罪分子只要出现在监控中都会保留一条数据及位置，从而更好地实施下一步方案，大大提高破案效率。这也是企业为什么在极力追捧云计算大数据技术。再比如京东、淘宝、今日头条、新浪、百度、网易、等购物网站，就是采用这种技术。今天看过或搜过的，下次再打开就会主动推送什么类型的文章。

简单的说大数据就是超级存储的意思，海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。在在各行各业均存在大数据。比如天气预报，气象中心会通过卫星发送回气象局无数条关于空气温度、湿度、密度、空气微粒等的数据，运用大数据技术，从而分析判断出这些数据。得出天气状况、空气质量、温度及风量。再比如将几千辆车的数据位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况。大数据必须有云作为它的基础架构，才可以推广并体现出强大的实用价值。云计算和大数据是相辅相成的。

人眼睛看到的世界是最真实的世界，如果有一个机器平台能像人的眼睛一样，辨别视频当中的画面，并且把辨别的画面用另一种计算机语言的方式记录下来，我们想找这个画面的时候可以在海量的视频当中快速准确的找到所有关于这张图片的相关信息，在以前是完全不可能的，现在随着人工智能、深度学习、计算机视觉技术的发展，已成为可能。

在公安领域，当前各省市都实现了“天网”工程，增强了安防监控，但同时大规模的摄像头，海量的视频数据，也给公安人员带来了困惑，当案件发生时，由于视频的量级非常大，在浩如烟海的视频中找相关的人、车， 等同于大海捞针。以前案件侦破过程中完全靠人工对视频查看，记录相关信息，将与案件有关的人、地、事、物、组织关联起来，这需要大量的人力，效率非常低，成本非常高。

人工智能的分支计算机视觉技术的发展，使公安人员在海量监控视频当中快速找出重要的人、车线索成为可能，有效的帮助公安民警提高了办案效率，节省大量人力。

公安监控视频是典型的视频大数据，记录了大量真实可见的视频数据信息，目前是公安在案件中最有利的协助手段，也是最有利的证据，要解决在视频当中对人地事物组织的挖掘，首先需要解决的问题就是通过计算机视觉技术将视频内容结构化，结构化后，可以通过计算机语言方便的查找相关案件线索。视频结构化是一种将视频内容中的重要信息进行特征提取的技术，利用它对视频内容按照特征关系，采用图片分割、特征提取、对象识别、深度学习等处理手段，形成可供计算机和人理解的结构化文本信息。在实际应用中，文本信息可进一步转化对公安有价值的案件情报信息，实现非结构化视频向结构化情报信息转换。

视频大数据分析要解决的问题

嫌疑车辆缉查：通过以图搜图、特征搜索来迅速锁定嫌疑车辆，将嫌疑各种特征记录下来（车牌号码、车辆品牌、车辆子品牌、车辆类型（小车、面包车…）车辆颜色、遮阳板、号牌类型（黄牌，蓝牌）、监控地理位置、经过时间点），为定位分析提供重要可查询线索。

嫌疑人员缉查：通过以图搜人或特征搜索快速精准锁定嫌疑人，嫌疑人特征包括（性别、年龄、朝向、打伞、发型、帽子、背包、拎东西、上下装款式及颜色、经过时间点、路口信息、卡口信息等）。

缉查布控：通过各种布控手段协助公安破案，如：嫌疑人员、嫌疑车辆缉查布控，办案民警可以通过车牌布控、人员形体布控、号牌遮挡布控、套车布控、范围圈定布控、有损车辆布控、车型布控等布控手段锁定嫌疑人、嫌疑车辆。

大屏展示：特征提取人、车分类展示，车流量展示，人流量展示，告警记录及处理情况展示，嫌疑人、车库及处理情况展示，当日、当月识别情况报表展示。

警务大数据分析：结合视频结构化后的数据信息，公安现有业务系统信息实现大数据分析，帮助公安完成案件侦破，主要分析手段：人、车落脚点分析，人、车行踪轨迹重现，嫌疑人身份确认，初次入城分析，车辆昼伏夜出分析，车辆徘徊分析。

资源协调：PGIS资源管理，卡口资源管理，摄像头资源管理，接口管理，历史数据对接及上传分析管理，处理单元集群管理。

时代在进步，学习方式也在随之改变，但经典之所以称为经典，自然是有其不可磨灭之处。现在学习大数据，方式有很多，视频学习，直播学习，面授学习……视频学习讲究的是时间、空间双向自由，直播学习讲究的是空间自由，而面授讲究的是学习质量、学习成果！

尤其是我们一些靠技术吃饭的程序员，没有技术就没有工作，没有好技术就没有高工资。为什么跟自己一个专业出身的同学却拿着高出自己两到三倍的工资？同样大数据开发课程，面授和视频的学习效果就能将你的工资拉开一大段距离！

想要报云计算大数据开发培训班的，肯定对很多培训机构都有所了解，每个人关注的点可能不同，有的人看中学费，有的人看中大数据课程，但在这之中你们很容易忽略的一个点就是授课方式！

虽然大数据课程是我们学习的根本，这很重要，但如果你看到的是全部，而化为自身的东西只有一小部分，那这华丽的课程又与你何干？所以我们在学习大数据开发技术之前，不但要看我们即将要学习的课程，还要关注每个学校的授课方式，面授能让我们学的更深，学的更多！

学习云计算大数据培训课程设置紧贴行业发展、着眼未来需求，课程内容包括开发、收集、存储、计算一站式技术，涵盖大数据体系中的核心技术Hadoop、Storm、Spark等，全面涵盖大数据人才所需的技术点；大数据课上所用的实战项目都来源于企业真实的项目，学员学完此课程可胜任企业中相关领域的设计、开发岗位的需求。

7年，超288%的规模增长率,这就是中国视频监控市场！

（数据仅统计商业视频监控领域）

从上世纪70年代末期到80年代初视频监控进入中国发展至今，在软、硬件技术方面不断更新。IP技术的出现则是推动了整个行业的变革潮。IP应用的成熟,加上云端运算的成熟,使得用户不必再承担高额的设备搭建和维护费用，同时服务商可以为用户提供除安防以外的更多服务。

早在北美以及世界上其他一些发达地区,“智能视频”已经成为一个非常热门的名词。当网络摄像机具备智能分析功能时,摄像机本身就可以对视频数据进行预先处理,并决定何时向后端设备发送数据。

在中国，“视频监控”早已不仅仅是单纯的安防用途，智能视频背后的“视频数据”运用无疑将成为未来视频监控行业的又一发展趋势。依托中国千万连锁企业，视频监控及其数据运用将是一个巨大的蓝海市场。

在“互联网+”的运用之下，视频监控市场会是又一个站在风口的猪吗？

视频大数据应用初露端倪

近年来随着互联网技术的凸起，视频监控数据的二次运用已经在国内的连锁企业成为一种趋势。以悠络客为例，其早在2年前就开始尝试运用“云开放技术平台+视频大数据”，为连锁企业提供智能化“安防管理+店员管理+客流分析”服务。

悠络客创始人沈修平认为，摄像头带来的海啸机会已经来了。如果企业和行业将海量的摄像头视频信息进行云端存储，并进行深层次的大数据分析，电商、金融、零售、餐饮等行业的业务提供模式会有很多想象空间。

在悠络客模式下，视频大数据已不仅是安防用途而已，更是帮助连锁企业解决企业管理疼点、提升管理效率的工具。通过云端实时监控、远程随时调用、后端数据分析等技术手段，连锁企业可以实现收银经营防损、店铺人员管理、客流智能分析。未来，连锁企业的人事管理、门店新增关闭等决策可能都离不开这些大数据。

运用的改进，必然需要技术的支持。从悠络客方了解到，悠络客是国内较早解决“实时传输、稳定流畅”等技术问题的企业，目前已获得了4项发明专利。六年的技术沉淀，悠络客实现了永久在线技术，让前端设备与云端超级节点时刻保持连接；搭建了亿级互联网视频网站构架，支持多用户、海量并发，适应复杂的网络环境等传输问题，为视频大数据再运用打下了良好的基石。

资本看好“大数据+视频监控”

以往传统安防企业想要融资、甚至上市是非常艰难的。近年来，国内安防龙头积极从产品制造商向解决方案提供商进行转型，通过提供个性化的服务，获取更高的附加值，并增加用户粘性，以形成竞争优势。

随着大数据、云计算等“互联网+”概念的加入，传统视频监控企业商业模式也开始不断优化，资本市场所关注的盈利“爆点”开始涌现。

在近期股市如此剧烈变动之中，海康威视、大华股份等安防板块股依旧被市场重点看好。同时近年来，风投们亦开始关注起这批企业，并逐步有资本开始进入视频监控企业。2013年，视频监控平台Dropcam获得了总计4780万美元的融资；悠络客获得国际顶级投资机构KPCB（凯鹏华盈）数千万A轮投资。

据知情人士透露，悠络客日前已完成一笔可观的B轮融资，近期就会公布。随着云时代的来临，大数据运用对持续激发商业模式创新、不断催生新业态的作用已毋容置疑。投资人此番大举入注悠络客，让外界不得不猜想在“视频大数据应用”上悠络客究竟在下一盘怎样的棋？

悠络客能否收获亿万级的中国市场？

数据显示，截止目前悠络客已与14万家用户签约，为用户创造直接营收超32亿，服务店铺用户流量超10亿人次。这组运营数据在外界看来，对于一个视频监控企业来讲，已经是一个相当可观的表现了。但悠络客相关负责人表示，现阶段只是悠络客对视频大数据运用的开端。在视频技术、云计算等运用上，悠络客开发出了一个更具创新价值的产品，近期就会发布。在新产品的作用下，悠络客相信这组数据未来将呈现更飞速的增长。

目前中国连锁企业管理的痛点在于人员管理成本高、人员管理难、客流分析难等方面。悠络客表示，即将推出的这款新产品就是完全依据企业痛点而来的，从功能上倒逼技术攻破长久以来无法实现的实时远程监控、云存储等难题。同时还将实现与企业内部管理系统进行无缝对接，提供超完善管理体验。

抓用户痛点研发产品、充分尊重客户体验，这让我们感受到以悠络客为代表的一批视频监控企业已不再是传统的企业，他们也开始具备了强烈的“互联网”基因。在互联网技术、互联网思维的融合下，悠络客或许能把握中国视频监控行业发展的风向标，把握亿万级的市场机遇。让我们一同拭目以待悠络客的下一步棋。

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