此亚马逊云科技解决方案有何用途 ？
此亚马逊云科技解决方案有何用途 ？
消费级智能视觉应用在以视觉为核心，多元产品联动安防、养护、生活娱乐等场景，主要包括但不限于家用摄像头、智能猫眼、可视智能音箱、智慧电视、智能视觉扫地机器人等，实现安防预警、危险警报、休闲娱乐、便捷生活等多元功能。具体部署层面，主要由家用智能视觉产品和云端处理系统(云平台)两部分构成。
消费级智能视觉应用在以视觉为核心，多元产品联动安防、养护、生活娱乐等场景，主要包括但不限于家用摄像头、智能猫眼、可视智能音箱、智慧电视、智能视觉扫地机器人等，实现安防预警、危险警报、休闲娱乐、便捷生活等多元功能。具体部署层面，主要由家用智能视觉产品和云端处理系统(云平台)两部分构成。
消费场景智能视觉面向的客户
消费场景智能视觉面向的客户
面向自有智能视觉产品，需要构建物联网 OEM 制造商
- 通过产品的智能化升级，改善使用体验
- 通过 IOT 数据提供增值服务
- 利用客户使用数据的收集，改善产品设计和精准营销
- 典型客户如：安克创新、Arlo、Wyze、西门子智家
提供智能家居中控平台，实现物联网应用的 OEM 制造商
- 专业从事智能家居控制面板/智能音箱/智能网关的 OEM 制造商
- 典型客户如：积加、Control4、Honeywell, ABB
构建智能视觉生态的平台商
- 生态平台商，如涂鸦、苹果（HOMEKIT）, savant、小米（米家）
- 消除每一款智能产品都自带APP 的缺点，实现智能家居的集中，并允消费者自定义场景，进行产品的自动化控制与联动。
消费级智能视觉解决方案
消费级智能视觉解决方案
架构总览
消费级智能视觉参考架构旨在帮助客户构建端到端解决方案，从芯片层面基于 SOC/WiFi/MCU 不同芯片实现 Amazon SDK 集成，基于方案 / 模组厂商、品牌商的智能硬件、边缘网关（Station/NVR/DVR/AI BOX）实现视频流、控制流、消息 / 日志流采集和传输，云端提供多种方式实现接入层，核心业务基于容器微服务化，提供多种数据留存方式。数据消费场景从两个维度展开：一方面基于结构化、半结构化数据实时 / 批量分析构建智能湖仓，一方面围绕 AI/ML 针对 CV 场景、声学场景、二维 / 三维场景、运营场景构建 AI 能力，最终实现多终端智能化展现。
解决方案分解
解决方案分解
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端侧集成
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设备接入
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实时观看对讲
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云端存储和回放
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AI 集市
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机器人仿真
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Alexa 集成
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端侧集成
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易于集成的 SDK
Amazon 提供了丰富的适配不同芯片的 SDK，能够让开发者轻松地验证、开发以及测试，为快速验证、快速上线提供了便利。
多种操作系统支持
大多数智能硬件采用 FreeRTOS/Linux 操作系统，设备侧 SDK 支持 FreeRTOS/Linux 操作系统，满足常用操作系统的需求。
多种形态支持
对于低功耗和长电场景，端侧 SDK 都能支持，Amazon IoT SDK 能运行在对资源受限的可编程 Wi-Fi 模组上。
支持低功耗场景
对于低功耗场景，Amazon 提供了运行在可编程 Wi-Fi 侧的 IoT SDK 和基于 FreeRTOS 的 WebRTC SDK，能够满足低功耗场景的需求。
架构图
架构图
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设备接入
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安全可靠海量接入
使用 Amazon IoT Core 让您可以安全地连接数十亿个 IoT 设备，并将数万亿条消息路由到 Amazon 服务，而无需管理基础设施。
广泛通信协议支持
支持多种通信协议，包括 MQTT、HTTPS、MQTT over WSS 和 LoRaWAN，满足不同设备形态需求。
低成本轻松运营
使用 Lambda 让您无需预置或管理基础设施即可运行代码，而且只需为您使用的计算时间付费，从而节省成本。
架构图
架构图
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- 客户端获取绑定码，用来进行后续与设备端的绑定
- 客户端 LAN 配网，将 SSID、PSK、绑定码等发送给设备端
- 设备端使用获取到的信息连接路由器并向 IoT Core 注册设备
- 设备端向服务端发送绑定请求
- 客户端轮询查询绑定状态，完成客户端与设备端的绑定
- 客户端获取绑定码，用来进行后续与设备端的绑定
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实时观看对讲
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海量安全可扩展
Amazon Kinesis Video Streams with WebRTC 可以轻松处理大规模视频流，支持数百万的视频流并发，并提供提供端到端的数据加密和身份验证，同时您也可以使用 EC2 搭建自研的 P2P 集群。
实时低延时传输
Amazon Kinesis Video Streams with WebRTC 支持实时低延迟的流媒体传输，可以在数百毫秒的延迟下传输高质量的视频和音频数据需求。
无需管理基础设施
Amazon Kinesis Video Streams with WebRTC 为您管理所有基础设施。尽管视频流数量会不断增加，但您也不必担心配置、软件更新、故障或扩展问题。
架构图
架构图
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- 客户端向后台获取绑定的设备信息
- 对于低功耗设备，客户端通过 IoT Core 向设备发送唤醒指令
- 设备唤醒后再连接到 KVS with WebRTC 或 P2P 集群，对于长电类设备，不需要额外的唤醒动作
- 客户端连接 WebRTC 或 P2P 服务成功后即可与设备进行实时观看和对讲
- 客户端向后台获取绑定的设备信息
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云端存储和回放
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安全可靠海量接入
Amazon Kinesis Video Streams 提供各种软件开发工具包，使设备可以轻松而安全地将媒体流式传输到 Amazon Web Services，用于播放、存储、分析、机器学习和其他处理，同时您也可以直接将数据存储到 S3。
可搜索的持久存储
Amazon Kinesis Video Streams 使用 Amazon S3 作为底层数据存储，这意味着您的数据可以持久可靠地存储。借助 Kinesis Video Streams 您能够根据设备和服务生成的时间戳，快速搜索。
无需管理基础设施
Amazon Kinesis Video Streams 为您管理所有基础设施，尽管视频流数量会不断增加，但您也不必担心配置、软件更新、故障或扩展问题。
架构图
架构图
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- 设备端向 KVS 或 S3 推送事件视频
- 设备端向后端上报事件消息
- 后端调用 Rekognition 获取视频并进行识别
- Rekognition 将识别结果存储到 S3 和送达至 SNS
- SNS 向客户端推送事件消息
- 客户端向后端查询事件内容
- 客户端向 KVS 或 S3 请求播放视频
- 客户端也可以从 S3 中获取 AI 识别的图片
- 设备端向 KVS 或 S3 推送事件视频
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AI 集市
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端边云灵活选择
根据成本灵活选择方案，端侧的基础模型检测快速但精准度有损失，边缘侧部署少量模型可做到超低延迟，云端有海量模型，能做到批量检测。
融合更具优势
在端边云融合，可以平衡体验和成本，在端侧粗筛可以过滤误检、漏检，在边缘增强，可交付低延迟 AI 能力，在云端兜底，可多模型部署，老设备赋能。
低延迟和实时性
在端侧执行 AI 检测可以减少数据传输时间，从而实现更低的延迟和实时性要求。
架构图
架构图
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机器人仿真
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基于云的模拟服务
使机器人开发人员能够在不管理任何基础设施的情况下运行、扩展和自动化模拟。
自动化回归测试
将多个并行模拟连接到您的队列管理软件中进行测试，并在持续集成和持续交付 (CI/CD) 管道内自动化测试。
训练强化学习模型
通过大量迭代试验训练强化学习模型。
架构图
架构图
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- 将机器人代码部署到开发环境
- 打包代码到 S3
- 配置模拟仿真环境
- 选择引擎运行仿真
- 部署程序到物理机器人
- 将机器人代码部署到开发环境
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Alexa 集成
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全托管服务支撑
利用 Amazon Lambda 无需管理基础设施的特性，自动响应业务请求量变动。使用 Amazon DynamoDB 搭建个位数毫秒级性能，几乎无限的吞吐量、存储的 NoSQL 服务，满足 IoT 场景快速、灵活需要。
便捷接入
在接入 Alexa 过程中，使用 Amazon Lambda 和 Amazon KVS with WebRTC，更便捷地对接 Alexa WWA 技能和 Echo Show 实时音视频通话。
丰富的行业生态
集成 Works With Alexa、Alexa Built-in，可以快速融入智能家居生态，实现跨品牌、跨平台互联互通。在 Amazon.com 上显示 Alexa 认证徽标，获得更好搜索、展示效果。
架构图
架构图
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- 通过 Login with Amazon 建立账号关联和认证
- 使用 Amazon IoT Core 进行设备连接、管理
- 主动更新或者异步响应授权等流程
- 通过 Alexa 应用和设备下达指令到 Alexa 云
- Amazon Lambda 搭建 Smart Home Skill Service，Alexa 云调用对应 Service 处理指令
- Amazon Lambda 搭建 Service 后端业务系统
- 在摄像头和 Echo Show 间，通过 Amazon KVS with WebRTC 建立低延迟、对等、双向媒体流式传输
- 设备状态、指令执行信息等存储在 Amazon DynamoDB，关系型数据存储在 Amazon Aurora
- 通过 Login with Amazon 建立账号关联和认证
Well-Architected 支柱
Well-Architected 支柱
当您在云中构建系统时，Amazon Web Services Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 Amazon Web Services 管理控制台中免费提供的 Amazon Web Services Well-Architected Tool，您可以通过回答每个支柱的一组问题，根据这些最佳实践来检查您的工作负载。
上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。
当您在云中构建系统时，Amazon Web Services Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 Amazon Web Services 管理控制台中免费提供的 Amazon Web Services Well-Architected Tool，您可以通过回答每个支柱的一组问题，根据这些最佳实践来检查您的工作负载。
上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。
卓越运营
- 使用 Amazon Web Services 托管服务，每项服务都会向 Amazon CloudWatch 发布监控指标集，可以轻松监控错误。
- 使用CloudTrail记录和整合用户活动和 API 使用情况。
安全性
- 使用 IoT Core 的双向身份验证和端到端加密保护设备连接和数据。
- 启用 S3 存储桶的服务器端数据加密和使用 HTTPS 传输加密。
- Amazon Kinesis Video Streams 通过使用 Amazon Identity and Access Management (IAM) 来控制对流的访问。
可靠性
- Amazon S3、Amazon Kinesis Video Streams 和 Amazon Redshift 等可扩展且高度可用的服务专为数据分析工作负载构建。
- Amazon Kinesis Video Streams 使用 Amazon S3 作为底层数据存储，使数据可以持久可靠地存储。
性能效率
- 通过使用 Amazon Lambda，自动响应任何规模的代码执行请求，从每天十几个事件到每秒数十万个事件不等。
- Amazon IoT Core 为 MQTT 消息定义可编程规则，以高效处理消息并将其路由到目标目的地.
成本优化
- 该架构采用无服务器优先的方法，尽可能根据负载进行扩展。
- 使用 Amazon Lambda 只需为您使用的计算时间（按毫秒计算）付费，而不必预先为峰值容量预置基础设施，从而节省成本。
可持续性
- Amazon Web Services 托管服务有助于根据业务需求和流量扩大和缩小规模。
- 使用无服务器架构可实现基础设施管理流程的自动化，使其更具可持续性。
