2021年12月5日至6日，由极客邦科技旗下的InfoQ中国主办的顶级技术盛会GMTC全球大前端技术大会在深圳顺利举办。GMTC全球大前端技术大会聚焦前沿技术及实践经验，面向各行业前端、移动开发、AI 技术感兴趣的中高端技术人员，旨在帮助参会者了解大前端&移动开发领域的技术趋势与实践案例。
来自闪马智能的高级研发经理/高级架构师吴佳浩也受邀在会上发表了题为《Serverless赋能大前端，加速AI落地，闪马的设计与思考 》的精彩演讲。通过本次演讲，吴佳浩向参会者介绍了 Serverless 模型，并分享了 Serverless+AI 技术的实践和未来技术发展的思考。
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何谓Serverless
Serverless，全称是Serverless Computing（无服务器运算），又被称为FaaS（Function-as-a-Service，函数即服务），是云计算的一种模型。在Serverless的概念下， 计算资源以服务而非服务器的形式出现。对于开发者而言，基于Serverless的应用部署可以在服务级别实现，而无需过多地关心服务器的问题，这就为软件开发、软件迭代提供了便利。
Serverless并不是近几年才开始兴起的新概念。早在2006年，Zimki公司便创立了第一个“按照实际调用付费”的提供服务端 JavaScript 应用的平台（当时他们并没有使用“Serverless”一词，第一个使用该称呼的是2012年的Iron.io）。
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2014年，亚马逊推出的AWS Lambda，引领了新一轮的Serverless风潮，国外的IBM、Google等知名厂商先后跟进，而国内也有阿里云和腾讯云等等。但Serverless并不是云厂商的专利。
Serverless主要解决的是在应用开发过程中的部署环境问题，以及治理和编排的架构问题。在传统的开发过程中，所有的开发者都需要关注许多，诸如“服务器在什么位置？部署在什么样的目录？使用何种操作系统来开发？具体用什么语言来开发？”之类的庞杂问题，还需要关注负载均衡等一系列的内容。
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随着时间的推移，应用开发的流程中的一部分工作内容被逐一拆分出来，交由“云端”负责统一托管，从基础架构云（IaaS）、容器化架构云（CaaS）、应用平台云（PaaS）发展到如今的Serverless，原本需要开发者关注的网络、存储、服务器、虚拟化、操作系统、中间件、运行环境、数据、应用，几乎全部都可以在云平台实现。在这样的情形下，应用开发者越来越能够专注于“开发”本身，也就是对应用功能的开发、实现和维护了。
Serverless+AI
在应用Serverless的过程中，闪马智能内部孵化了“SMserverless”开发平台来帮助闪马智能的工程师们更好地完成开发工作，以应对更加复杂的需求和更紧凑的交付周期，满足绝大多数的个性化开发场景的需求。
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如上图所示，绿色标注的8个功能点，分别对应了实时视频播放、视频事件统计、车道流量统计、车辆行驶状况及车辆信息展示等等功能，按照传统的开发模式，实现这些功能大致需要一至两个月的时间，而借助“SMserverless”开发平台，闪马智能的工程师们完成这项工作仅仅需要两天的时间。
在“SMserverless”平台上，开发者仅需要上传算法模型的描述文件，即可在极短的时间内由系统响应出一个实时算法，并得到运用。目前VisionMind视频智能分析平台已经实现了通过单个或多个视频流构建“空间”概念的功能，完成了从视频流算法到时空数据算法的进化。
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在“SMserverless”的帮助下，闪马智能能做的并不止于此。目前闪马智能目前正在研发的第二代ATOM深度学习平台将会为VisionMind视频智能分析平台赋予更为强大的认知能力。通过对于“立体空间”的构建，城市道理交通系统的管理者能够更加方便地获得道路交通的运营信息，系统还将根据不同的天气情况，对于摄像头进行相应调整，适应场景变换，此外，在应用场景上，也将增加对于手机、平板、执法仪等终端的支持。
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正如吴佳浩在演讲中所说，在应用开发的过程中，业务场景才是真正的“一等公民”，所有的技术都是为了业务场景去服务的，只有落到实际的场景中去，技术才是有意义的。
目前，闪马智能的Vision Mind视频智能分析平台和ATOM深度学习平台已经在全国200+城市落地，就应用效果而言，二者已经能够在城市道路交通系统发挥较好的赋能效果。但这仅仅是闪马智能的第一步，闪马智能仍在进化。在未来，闪马智能将会在寻找问题更优解的同时，尝试将技术应用于更多的场景，更好地为城市赋能，成为城市空间智能管理的领导者。