物联网资产大脑
随着城市区域不断扩大、人口增加及流动、自然灾害的突袭、世界反恐形势的严峻，在城市中部署了大量维护公共安全和提升社会治理效率的摄像头和物联网传感器设备。通过强大的资产数据库，资产大脑能够对上百种类型的物联网资产进行自动识别和实时状态采集，并通过适配用户业务场景来扩展和增强数据资源池，结合资产视觉组件向用户呈现百万量级的资产可视化效果。
随着城市区域不断扩大、人口增加及流动、自然灾害的突袭、世界反恐形势的严峻，在城市中部署了大量维护公共安全和提升社会治理效率的摄像头和物联网传感器设备。通过强大的资产数据库，资产大脑能够对上百种类型的物联网资产进行自动识别和实时状态采集，并通过适配用户业务场景来扩展和增强数据资源池，结合资产视觉组件向用户呈现百万量级的资产可视化效果。
目前国内应用于用户网络、雪亮工程、特定行业/机构的监控摄像机已达到上亿台，如何低成本、高效率的对海量前端资产及后端监控数据进行管理，并保障海量前端资产的健康运行，充分实现视频网投入价值最大化?
在国内独家采用基于plug&play的前端数据采集技术，能够针对现有视频网络的前端设备、网络接入、网络传输、平台服务器、数据存储等，提供设备状态分析、环境干扰预警、视频优化、故障诊断、一键运维、业务数据治理、大数据统计/分析/挖掘等功能，实现对新技术环境下监控业务“全天候、全过程、全方位”的全景式运维。
现有基于图像数据的业务网络（如视频专网），图像的实际应用水平并不高，主要原因就是大量不合格的垃圾数据拉低了整体的业务计算价值。
基于网未图像识别引擎，能够对深度学习算法进行场景化增强，从而应用到各类基于图像数据进行业务分析的物联上下文中，剔除垃圾数据，提升物联数据有效性30%以上。结合NVIDIA高端GPU，释放出领先同行的业务挖掘能力，搭建用户在物联时代的大数据生产力工具。
如同人体机能老化，物联设备的硬件或系统也会存在“亚健康”状态，在发生故障前，会表现出不稳定或性能衰退。传统运维手段无法及时察觉，不仅无法预测故障点，甚至对已发生的故障都难以进行定位，导致实际业务表现大大低于投资预期。
通过关键指标的大数据采集，及AI技术对各类故障的趋势学习、模型训练及模型部署，设备运行过程中发生了什么问题、为什么发生问题、将发生什么问题等均能被及时地发现和准确地判别和预测。网未“云诊断”技术能够集成上百种物联场景的故障传感参数，形成标签分类，迅速找到故障的同质化载体和预警阈值，及时止损，加速物联业务表现。
由于物联网络传感设备及业务系统与PC网差异极大，行业中缺乏专业手段进行安全保障，传统安全工具在物联网中水土不服，难以有效应对合规性要求和突发事件。
通过多年对物联传感设备的研究，网未物联深度安全引擎立足于丰富的物联网数据仓库，能够迅速适配各种复杂物联环境，无须防火墙即可抵御各类物联网威胁，并灵活适配已有安全组件，帮助用户快速搭建物联网立体安全框架，满足合规要求。
