现在整个运营商体系里面，有大量的视频转云存储的需求，但是视频云存储有一个比较大的痛点，就是成本！

• 成本一：存储成本；

我们以1000路2M视频转云存，存储时间为90天为例（B端存储时间有时候会更长）：

就简简单单存储个2M的视频3个月，就要用到这么大的存储量，这个一年在云存上要多少钱？

每年200多万，不知道我有没有算错？

• 成本二：转存成本；

现在还有一个问题，就是现在大部分的云存储不能直接从摄像机取数据进行存储，而是需要一台转存服务器，先通过调用摄像机的RTSP、GB28181或者是SDK协议，取到实时流，转成mp4或者ts文件，存储到天翼云存储这种S3类型的对象里面去，这个计算一下成本，以一台1000M带宽的主机为例，能转存多少路？

1. 2M码率*200路摄像机=400Mbps单台转存
2. 1000路摄像机/200路每台转存=5台

要实时消耗5台主机，不停地从摄像机取数据转云存储，这个一年的成本是多少？

服务器成本：建设成本+耗材成本+运维成本；
电费成本：相比于整个项目占比不是很多；
带宽成本：这个运营商可以给的很低，毕竟带宽这东西在运营商体系里面，就像河里的水，今天不取，明天就流走了；

所以，从B端的角度来看，这个视频云存储，成本好大啊，即使是带宽不要钱，转存的成本也是很高很高，有没有办法降低成本？

如果说，这5台主机，都挂上磁盘阵列，就是将原有的一年几百万的云存成本，全部换去买磁盘，算笔账：

云存储-》磁盘陈列：每年几百万变成每年几十万（硬件成本+维护成本）
转存主机-》存储一体机：CPU配置基本可以持平，电费每年要多个几千块钱；
转云存带宽-》直接就地存储：不知道会省多少钱；

这么算下来，直接边缘存储就这么1000路摄像机，一年少说也能省下100万吧！

突然感觉很吃惊，我是不是算错账了，就1000个摄像机，一年要这么高的存储和维护成本，够请10个菲佣了啊！！！

人工智能算法能不能再给业主省点钱？

对啊，现在都人工智能时代了，还按照老套路的存储方式，会有大量的浪费啊，比如：

1. 长时间静止的画面没必要存了，例如长时间无变化的场景、慢慢长夜漆黑一片的场景、没有人员入侵的画面场景，完全可以由算法检测，统一成“俺也一样”，降低存储消耗；
2. 图像差分算法：动态码率其实有一些差分算法的意思了，那么如果是 25fps降到5fps，再加上差分算法，是不是能降低存储和带宽的消耗？
3. 图像超分算法：我认为超分可能是一条路径，比如按照上面说的，我们将2M的1080P主码流存储成为1M的720P子码流，整个存储成本节省一半，再结合超分算法做回放，整个效果跟2M的1080P相差不多，而且回放是一个低频动作，算力能耗成本很不高！
   
   
   这么看来，低分辨率存储+超分回放，可能会是一个省钱的路径哦。