随着视频物联终端规模的指数级增长与智能化场景的多元化演进，视联网正面临海量数据处理、实时响应与资源优化的多重挑战。端云协同技术通过重构计算架构、优化资源调度和强化智能联动，为视联网提供了从基础设施到应用服务的全栈式升级路径，推动视频物联系统向"全域感知、即时决策、自主进化"的智能体形态演进。
1、视联网迈向泛在智能化的核心瓶颈
当前视联网系统已初步实现视频数据云端汇聚与基础AI分析能力，但在应对超大规模终端接入与复杂场景服务时仍存在显著瓶颈：
①算力供需的结构性失衡
传统中心化云架构难以满足千万级终端并发请求（如高清视频流处理、实时行为分析等场景）时，云端算力可能会出现负载激增，导致响应延迟。而在非高峰时段或特定区域却存在算力资源闲置的情况。而端侧设备受制于硬件性能，难以独立完成复杂AI推理任务，形成"边缘算力荒"与"云端资源分配不均"并存的矛盾。
②网络传输的时空损耗
单一云中心架构导致边缘终端视频回传路径过长，4K/8K超高清视频流在跨区域传输中产生百毫秒级延迟，制约实时交互类应用发展。同时，视频数据全量上云造成网络带宽资源浪费，无效视频片段占比过高。
③系统协同的智能断层
现有端云系统多采用静态任务分配模式，缺乏动态感知环境变化的自主调节能力。在突发事件中，端侧设备无法快速联动云端资源形成应急响应闭环，导致从事件感知到处置决策存在分钟级时间窗。
④异构设备的整合困境
视联网终端涵盖安防摄像头、无人机、车载设备等数十类硬件形态，存在协议碎片化、算力差异大、安全标准不统一等问题，传统云平台难以实现跨品牌设备的无缝协同。
2、端云协同的核心架构与运行机制
端云协同架构打破传统“边缘-云端”的层级划分，构建“感知-处理-决策-反馈”的闭环协同体系。在架构层面，端侧设备基于AI算力芯片对采集的视频流进行预处理和特征提取，并将这些关键信息推送至云端；云端作为全局智能中心，融合多源异构数据，实现AI模型构建、资源调度以及智能分析与交互问答；通过数据分层传输机制、弹性任务卸载策略和跨端协同推理框架，构建形成端云协同架构。
通过该架构，用户可通过线上智能体进行交互提问，系统将结合端侧与云端的分析结果，输出精准的问答内容及问题推荐，以提升视频处理效率，优化视频处理流程，降低响应时延，为用户提供智能化、个性化的服务体验。其核心要素包括：
①端侧：实时感知与轻量化处理中枢
分布式智能感知单元：智能摄像头等端侧设备集成轻量化AI芯片，实现视频流的实时预处理与初级特征提取。例如，交通监控摄像头可在端侧直接完成车辆检测、车牌识别与轨迹跟踪，仅将关键特征上传云端，减少90%以上的原始视频传输量。
本地缓存与边缘存储：端侧部署高速缓存与分布式存储节点，实现视频数据的“本地留存+分级上传”。例如，普通监控视频在边缘存储，仅将告警事件对应的关键片段实时上传云端，兼顾数据回溯需求与带宽优化。
实时响应执行单元：端侧具备独立的控制执行能力，可在无需云端干预的情况下完成紧急事件的初步处置。如工厂场景中，边缘节点检测到设备异常发热时，可直接触发本地声光报警并联动关闭设备，同时将事件详情上传云端进行深度分析。
②云端：全局智能与资源调度中心
多源数据融合与知识构建：云端通过分布式计算框架整合全网端侧上传的特征数据、历史记录与外部数据，构建视联网知识图谱，并结合端侧上报的关键信息与云端AI模型分析结果，实现与用户的智能交互问答。
深度模型训练与优化：云端利用海量标注数据与强大GPU集群算力进行AI模型的迭代训练，持续提升识别精度与泛化能力。
全局资源调度与协同决策：云端作为“智能大脑”，根据各边缘节点的算力负载、网络状态与任务优先级，动态分配计算资源。
③端云协同机制：数据流与控制流的双向联动
数据分层传输协议：建立“原始视频流-特征数据-决策指令”的分级传输机制。这是一种高效的传输机制，它可根据数据紧急程度和重要性进行分级处理。正常状态下，端侧仅上传经过处理的特征数据；告警状态下，按需上传原始视频片段；云端则根据事件优先级下发控制指令。
弹性任务卸载策略：端侧根据算力占用率动态卸载非实时任务至云端。
跨端协同推理框架：通过模型切分技术，将复杂AI任务分解为端侧执行的轻量化模块与云端处理的深度推理模块。
3、端云协同在视联网中的应用场景与价值
①智能感知与实时响应的效能升级
复杂环境下的鲁棒检测：端云协同通过“端侧实时预处理+云端模型优化”提升环境适应性。
大规模场景的协同感知：通过端云联动实现跨区域、跨设备的目标追踪。
②数据价值挖掘与智能决策深化
全量数据的时空关联分析：云端利用分布式存储与大数据技术，对全网端侧上传的特征数据进行时空维度的深度挖掘。
预测性维护与主动预警：端云协同构建“实时监测-趋势分析-故障预测”的闭环。
③系统弹性扩展与成本优化
按需分配的算力资源池：端云协同架构支持算力资源的弹性伸缩。
分级存储的成本平衡：通过“端侧短期存储+云端长期归档”的模式降低存储成本。
4、技术落地的核心挑战与展望
①核心挑战
实时通信协议的标准化：为解决端云数据传输存在网络延迟、丢包等问题，需制定标准化的实时通信协议，以支持低延迟、高可靠性的数据传输，确保控制指令的毫秒级响应。
异构算力的统一调度：端侧设备算力差异显著，云端需构建跨架构的算力抽象层，实现任务与算力的精准匹配，提升算力资源的利用率和系统性能。
数据安全与隐私保护：端云数据交互涉及视频隐私信息，需构建“端侧脱敏-传输加密-云端权限控制”的全链路安全体系，确保数据的安全性和隐私性。
②未来技术演进趋势
边缘智能的深度融合：随着边缘AI芯片的算力提升，更多复杂AI任务将下沉至端侧，形成“边缘为主、云端为辅”的协同模式，减轻云端的负担，提高系统响应速度和处理能力。
数字孪生驱动的协同决策：云端基于端侧实时数据构建物理场景的数字孪生体，通过仿真推演优化端云协同策略。
视联网端云协同架构通过重塑“边缘-云端”的协同关系，推动视频监控系统从“分散式感知”向“系统化智能”跨越。未来，随着5G-A、算力网络等基础设施的完善，端云协同将成为视联网智能化的核心引擎，不仅实现“看得清、看得懂”的基础能力，更将构建“全局感知、实时决策、主动进化”的智能监控新范式，为智慧城市、智慧工厂、智慧交通等场景提供更高效、更安全的数字底座。
作者：王晓宇、刘瑜佳
单位：中国移动研究院