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先来回答第一个问题，如今云厂商可信度已经不是特别大的问题了，第一点是因为：不管是云厂商本身，或是引入了第三方机构一直在跟云厂商合作，包括国家级的等保合规，第三方可信云，都会对引入第三方认证机制来认可云厂商本身的安全跟防护机制是完全可靠的。

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在面临大流行的时代，商业需要“思考教育”，教育也必须“思考商业”——个人学习必须采取商业和教育两种态度。

有了满足学生需求和喜好的定制化材料，学生可以充分发挥他们的潜力。

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数据集中化：相对辅助驾驶能力，自动驾驶的一个核心突破是能够将车内外的所有数据集中到一起去处理，真正发挥出数据的价值，而不是每个模块的数据作为孤岛进行独立运作。

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软件迭代：算力+算法构成了智能化的最终目标，然而算法不可能完美无瑕，我们会根据逐渐积累的自动驾驶数据不断进行算法的升级，使软件系统能够不断的升级以获得更佳的自动驾驶效果。

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云原生不友好：这些方案其中很多都是针对传统系统的，对于云原生的支持相对较弱，而且方案本身部署和使用代价都很高，不符合“云原生”这种一键部署、开箱即用的使用方式。

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OpenTelemetry最核心的功能是产生、收集可观察性数据，并支持传输到各种的分析软件中，整体的架构如下图所属，其中Library用于产生统一格式的可观察性数据；Collector用来接收这些数据，并支持把数据传输到各种类型的后端系统。

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随着人工智能技术深度应用，视频分析技术智能化发展，视频监控已从被动识别过渡到了主动获取、分析、预测的阶段。视频监控与视频分析、深度学习、云计算等领域资源不断整合，摄像头的功能不断深化、使用场景不断丰富，成本、算法、带宽容量不断优化，产业边界不断拓宽。

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人工智能、深度学习浪潮直观的反映出行业往深度智能阶段发展的趋势走向，这并非偶然现象，几大应用市场需求的驱动，上游深度学习芯片和算法的开源，行业所具备的天然的海量数据训练集特征等多维因素一起推动了安防走向深度智能化。

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.带宽容量进一步扩大

AI视频监控系统的海量数据会占据很大带宽容量，如果与客户的其他业务共用网络通道，将影响其他业务网络通信质量。边缘计算等新一代技术的应用将在一定程度上减少数据流量，但视频取证等功能仍然会占据较大的带宽，因此服务器等全部基础设施将会进一步提高。

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安防行业作为人工智能技术天然的训练场和应用场，对于人工智能的落地应用有着迫切的需求，基于安防行业的天然属性，未来安防行业的人工智能化必将迎来巨大的发展。而当前人工智能技术的迅猛发展，积极推动着安防领域向着一个更智能化、更人性化的方向前进。