傳統安防的核心價值在於安全防範，目的是有效應對各種安全風險，應用需求相對比較聚焦，主要集中在看、存、管、控等方面。
進入AIoT時代， 視頻監控成為用户新的信息化基礎設施，用户開始在這個新的基礎設施上構建各種各樣的場景化應用，安全防範僅僅是其中的一部分功能。
在推進AIoT落地的過程中，不同行業用户的關注點和應用需求有很大差異，導致AI算法、業務應用以及工程化的部署方案都需要做定製化處理，需求的場景化成為當前供需市場對接過程中的顯著痛點。
如何更好地滿足用户端越來越細化的應用需求，如何平衡好有限的研發資源和敏捷的交付速度之間的矛盾，高質量交付，這一系列問題無疑是當前市場環境下企業所必須面對的新挑戰。
場景化數據應用是供需雙方共同挑戰AIoT的一個典型特徵是數據驅動應用，數據是核心，以數據為中心來建設各種應用。
數據的消費應用必然是多樣性的、場景化的，不僅是不同行業用户的數據應用需求有所不同，甚至同一行業不同角色用户的應用需求也可能是天壤之別。以公共安全行業為例：
情指中心關心的是指揮調度、警力、警情、報警聯動、處置預案這些業務應用；
治安部門關心的則是智慧安防小區、街面巡邏、檢查站、防控圈、黃賭毒打防管控等應用；
刑偵部門關注的又是如何通過技術手段提升破案效率；
而科信部門關注的則是圖像質量、系統穩定性、安全態勢和資產管理等運維方面的業務應用。
以智慧園區為例，除了視頻的數據和信息之外，還需要融合園區停車、消防、能源環境等相關數據，為園區用户構建起覆蓋訪客、會議、停車、能源環境管理、視聯網信息發佈等各類業務的整體解決方案。
場景化的數據應用是廠商和用户需要共同面對的挑戰。
對於廠商來説，必須要平衡好這樣一些矛盾，包括多樣化的用户需求和有限的研發資源，敏捷的用户需求響應速度和統一的版本質量控制等。
對於用户來説，自身的業務是不斷髮展和演進的，當下很難想清楚未來的每一個需求細節，能力封閉的業務系統肯定不符合用户預期，能力開放也是一項用户剛需。
在宇視科技戰略Marketing總裁張曉琳看來，數據中台和業務中台對於解決以上問題則提供了一種全新的思路。
通過構建一個統一的能力平台，將存儲、算法、算力及數據智能等資源形成一種通用的引擎能力按需輸送到應用層。
之後，通過強化軟件服務能力，根據不同行業的業務需求交付不同的業務軟件，以高可擴展的軟件平台服務來快速響應不同行業用户的差異化需求。
於此，企業就可以靈活高效地針對不同垂直行業的用户交付輕量化的業務軟件，快速響應用户需求。
同時，用户不僅獲得了場景化的SaaS應用，還得到了開放共享的中台能力用以應對未來的需求升級。
中台的核心價值就在於“以不變應萬變”，是供需雙方的共同選擇。
是什麼催生了數據/業務中台？中台概念其實已不是一個新鮮詞彙。
多年前，阿里、騰訊、百度、京東、美團、滴滴等一眾互聯網巨頭就先後啓動建設中台體系。很快，不少中小企業也羣起而效之，吹響了向中台架構轉型的號角。
中台到底是什麼？中台到底應該怎麼建？什麼樣的企業應該建設中台？不少人還是一頭霧水。
某種意義上來説，是場景和業務需求倒逼出了數據/業務中台。
很多企業以往的業務系統是條塊化建設的，例如淘寶和淘寶商城（天貓前身）各自都有貨源體系，但因條塊化建設，阿里巴巴難以看到自己的數據全貌，也無法將數據打通，而數據中台可以做到。
多雲適配，也是推動數據/業務中台出現的重要原因之一。
上雲已成為DT時代企業的共識，但認為上雲就可以消除數據孤島，其實也很大程度上誤導了企業和政府。
這裏一套阿里雲，那裏一套華為雲，大家互不相關，就好像你有一個山頭，我有一個地盤，反而加劇了數據孤島。
國外曾有一篇報道，預測未來五年全球範圍內85%的企業會是多雲環境。既然多雲環境是必然的，底層的數據能力如何整合打通？
這時候大家發現，無論是什麼樣的IT系統或者雲架構，無論是在哪朵雲上，通過數據中台，都可以讓自己的這些系統的數據互聯互通，在企業購買和使用的多個雲環境中的數據自由流動。
正是多雲環境的產生，決定數據中台未來會變成企業的一個必選項。
如果説數據是能源、是生產資料，那麼數據中台可以看作是一個數據大腦，能為下一個階段的智能化打好基礎，它的構建大致可以分為五步：
第一步——數據資產盤點，就好像盤點家裏有多少食材，能做多少菜，梳理完才知道想做什麼，能做什麼；
第二步——數據中台建設，這就需要一個具體產品來做支撐；
第三步——數據的清洗和加工，好比造房子前要先打地基，乾的都是髒活、累活，而這部分工作也是最會被誤解的，因為業務方看不見；
第四步——數據的應用，對於很多企業來説，他們最關注的就是數據能不能用起來。
第五步——持續迭代，真正的數據中台需要持續迭代，而不是一勞永逸的。
做數據中台的核心，還是要強調數據在業務上發揮價值。
如果説任何一家機構的業務需要利用到數據去改善或提升它的業務價值，那它就適合做數據中台，只是這個數據中台的大腦運行速度有快有慢罷了。
就好比每個人都需要代步工具，有的人買汽車，有的人買自行車，功能大同小異，但速度會有所差別。
眼下是信息化2.0時代，數據中台把數據彙集在一起，形成企業的數據大腦。到了信息化3.0時代，會真正形成智能化趨勢，未來所有的企業都是數據化企業，需要利用大數據來作為驅動力。
數據中台的服務對象不會止於某個特定的行業或羣體。再過十年，不管是什麼類型的客户，都需要數據中台。
就像ERP之於企業，所產生的價值是滲透到企業中的角角落落。
中台必在AIoT 時代扮演重要角色回到安防AIoT時代， 中台作為場景化的感知終端和場景化的應用需求的連接中樞，必然要具備強大的開放能力， 才能匹配其“以不變應萬變”的價值定位。
同時，一定程度上，中台的作用和傳統的安防管理軟件平台有些許類似，容易混淆。
表面上看，二者都是為了幫助用户解決應用的問題，但二者在架構和理念上又有所不同。
平台更強調系統的建設，而中台更強調能力的服務。
傳統的各種軟件平台主要聚焦於解決某類問題，注重縱向的整合，能力相對封閉，設計建設的思路是煙囱式，即使有些平台構建在雲上，數據層和應用層也是耦合在一起，總結起來，其特點就是平台即應用。
而中台的核心理念是分層解耦，IaaS、PaaS、DaaS、SaaS全部分離，每一層都聚焦於自身核心能力的提供，上一層按需使用下一層提供的能力，最終通過SaaS來完成服務閉環。
站在用户業務應用的角度看，中台提供的是能力，而平台提供的是服務。
站在廠商的角度看，平台的核心能力下沉而為中颱，平台的應用能力上升而為SaaS，當然這其中會有一些技術架構上的調整。
從技術演進的角度看，可以把中台視為平台的一種自然進化，並非全新物種。
中台的最大挑戰在於生態構建無論是數據中台還是業務中台，中台的建設更多是理念性的，建設過程中倒不存在技術或資源的門檻。
最簡單的來説，把平台的核心能力下沉也可以算是中台。
不同中台的區別可能只在於其支撐能力的多寡和應用生態的豐儉。
對於企業而言，搭建中台架構，可能需要對內部組織和技術架構做一些調整。
張曉琳介紹，宇視此前就將原來的平台軟件開發團隊拆成兩個團隊，一個團隊專門負責中台架構，提供開放的能力支撐；另一個團隊則負責面向行業用户交付業務軟件，以及合作伙伴生態的構建。
用户的核心需求始終還是應用，建設中台只是一種技術路徑。
即使廠商的中台能力完全開放，用户最多隻能完成有限程度的自主建模應用，更多的需求還是需要SaaS來完成服務閉環。
所以，強大的中台必須搭配豐富的SaaS生態夥伴，才有可能滿足用户場景化的、敏捷的業務需求，完成商業閉環。雷鋒網雷鋒網雷鋒網