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    海康威視高級副總裁徐習(xí)明做客《超級智能》,對話龔克

    2019-10-11 10:13:34   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點(diǎn)擊:


      近日,海康威視高級副總裁徐習(xí)明做客天津廣播電視臺《超級智能》節(jié)目,與南開大學(xué)原校長、中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院執(zhí)行院長龔克就智能攝像機(jī)、邊緣計(jì)算、云邊融合、海康威視AI開放平臺等話題進(jìn)行對話。從理論探討到案例落地,徐習(xí)明在一個小時的視頻采訪中,分享了海康威視在智能物聯(lián)、物信融合方面的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。
      “AI攝像機(jī)”成為趨勢
      安防行業(yè)經(jīng)過數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、已經(jīng)到了智能化時代,龔克提出,今天攝像頭已經(jīng)逐漸超越純記錄層面,在越來越多的生活場景中開始擁有感知力,就像布滿人體的神經(jīng)觸角向大腦輸送各種感知信息一樣。
      對此,徐習(xí)明表示認(rèn)同,他說,海康威視定位自己是以視頻為核心的智能物聯(lián)網(wǎng)解決方案和大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商,最早的時候,攝像頭是用來做視頻采集的,它是一種物聯(lián)網(wǎng)的終端設(shè)備,但是通過人工智能和其它的物聯(lián)感知技術(shù)的疊加,攝像頭變成了物聯(lián)網(wǎng)的一個智能感知前端。在數(shù)字化時代,大到數(shù)字中國建設(shè),小到企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,扮演著非常重要的角色。
      徐習(xí)明以海康威視雷視一體機(jī)為例,指出雷視一體機(jī)將視覺感知與毫米波技術(shù)進(jìn)行了結(jié)合,同時把它的標(biāo)定體系進(jìn)行了歸一,既方便安裝又方便應(yīng)用。除了道路安全預(yù)警系統(tǒng),這個應(yīng)用還有助于實(shí)現(xiàn)整個道路的數(shù)字化。
      比如說在輔助駕駛領(lǐng)域,海康在鄭州跟宇通合作,實(shí)現(xiàn)了L4級別的自動駕駛運(yùn)作,效果非常好,其中在道路的拐角或者岔路,通過雷視一體機(jī),可以監(jiān)測側(cè)面道路的交通情況,然后通過車路聯(lián)動,使整個自動駕駛體系運(yùn)行得更好。
      從城市管理的角度來講,通過雷視一體機(jī)能夠把整個道路情況進(jìn)行數(shù)字化,對于道路交通的管理疏通引導(dǎo),都很有價(jià)值。
      從“感”到“知”背后的計(jì)算
      龔克提到,從感到知的過程,攝像頭無法自己完成,它背后應(yīng)該有計(jì)算,包括算力、算法等的支持。對此,徐習(xí)明解釋到,“首先要有感知,在此基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯聚,最后實(shí)現(xiàn)認(rèn)知。”
      從“感知”到“認(rèn)知”的過程,必然會涉及到云計(jì)算和邊緣計(jì)算,徐習(xí)明認(rèn)為,云計(jì)算是一個革命性的改變,或者說是一種社會的計(jì)算能力、基礎(chǔ)架構(gòu)層面的改變。但在物聯(lián)網(wǎng)的世界里,邊緣計(jì)算毫無疑問扮演非常重要的角色。“首先很多感知的算力,我們建議把它放在設(shè)備端,或者叫邊緣端,使得前端可以快速地、敏捷地去感知環(huán)境、場景、設(shè)備設(shè)施發(fā)生的情況,然后進(jìn)行一些簡單及時的處置,同時把這些結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)匯聚到云端,通過大數(shù)據(jù)的方法,通過知識圖譜的方法去發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律,從而實(shí)現(xiàn)最終的認(rèn)知。”
      他說,比如停車場門口的車牌通行,算力就不能放在云上,因?yàn)槿绻衍嚺谱R別的算力放在云上,一旦通訊鏈路出現(xiàn)問題,車輛就可能排長隊(duì)了,但是停車場又需要云能力,比如說這輛車是臨牌車,或者識別前端出現(xiàn)問題,就可以通過云端的遠(yuǎn)程值守來幫助解決。
      龔克對此表示認(rèn)同,他認(rèn)為,所有的計(jì)算,既有集中的強(qiáng)大的云計(jì)算在支撐,又有分布在邊緣的、就近的、實(shí)時的計(jì)算。不是用邊緣計(jì)算去替代云計(jì)算,也不是讓云計(jì)算去包打天下,關(guān)鍵是形成二者靈活的結(jié)合。
      物信融合是智能化時代的數(shù)據(jù)經(jīng)絡(luò)
      從數(shù)據(jù)的視角看,只有將智能物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)按照信息網(wǎng)中需要的模型進(jìn)行組織,并在信息網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)融合,才能夠使物聯(lián)數(shù)據(jù)很好地為信息系統(tǒng)所用,為用戶所用。
      所有的計(jì)算都依賴數(shù)據(jù),海康威視提出物信融合。“把物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和信息網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)合在一起,實(shí)現(xiàn)整個場景和環(huán)境的數(shù)字化,”徐習(xí)明說。
      以杭州新中大為例,新中大是建筑ERP軟件的龍頭企業(yè),其中建筑業(yè)有一個很重要的管理需求,就是地磅。比如今天運(yùn)來了水泥,車過一下地磅,卸貨以后,車再過一下地磅,這個差就是交接量。在這個過程當(dāng)中,海康和新中大一起實(shí)現(xiàn)了無人地磅管理。一方面地磅本身就可以通過物聯(lián)網(wǎng)手段把車的信息采集并傳輸,通過視覺識別,又能做到車牌識別、車輛的污損程度、車牌的安裝程度識別等等。
      在地磅過磅的時候,有沒有一些異常或舞弊的現(xiàn)象,這里也會運(yùn)用到視覺的手段,車進(jìn)去了以后,作業(yè)操作也需要運(yùn)用視覺感知。這些感知手段要和人工料法環(huán)這樣的ERP系統(tǒng)打通,今天采購多少,結(jié)算了多少,這里面就是通過物信融合,形成了管理閉環(huán)的數(shù)字化。
      AI開放平臺智賦百業(yè)
      徐習(xí)明認(rèn)為,視頻數(shù)據(jù)是內(nèi)容最豐富,也是很難被應(yīng)用的大數(shù)據(jù)。其中一些主流的應(yīng)用都有大的廠商投入大量人力物力去研究,然后去做產(chǎn)品化,但是真正的應(yīng)用還是有很多碎片化的場景。
      比如說電瓶車識別,因?yàn)殡娖寇囘M(jìn)樓道是一個巨大的消防隱患,物業(yè)需要大量人力、時間去做到每層巡查。再比如說制藥企業(yè)里面很多GMP(藥品生產(chǎn)質(zhì)量管理規(guī)范)動作,它是不是合規(guī),之前很難監(jiān)測到。但AI可以省時省力的去應(yīng)對這些碎片化場景。
      AI需求非常旺盛,但AI在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中落地并不容易。數(shù)據(jù)、算法、算力、產(chǎn)品和系統(tǒng)如五座大山橫亙眼前。顯然只有極少數(shù)的頭部企業(yè)可以去突破這些瓶頸,傳統(tǒng)行業(yè)和小微企業(yè)玩家?guī)缀醪豢捎庠健?/div>
      針對用戶需求的碎片化和場景化,海康構(gòu)建一個開放平臺,讓用戶可以構(gòu)建自己的AI能力,極大地降低了成本,其先進(jìn)性還在于:第一、基于很少數(shù)據(jù),快速生成滿足場景化的算法;第二、算法訓(xùn)練、編譯、優(yōu)化全部自動實(shí)現(xiàn),一站式服務(wù);第三、基于海康的硬件基礎(chǔ),開放了具有強(qiáng)大感知能力的產(chǎn)品。
      徐習(xí)明表示,除了AI開放平臺作為引擎,海康還提供相應(yīng)的視頻聯(lián)網(wǎng),甚至是物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)管理平臺和架構(gòu),海康有基于公有云的一個聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),叫海康云眸。 “同時也有基于私有云的企業(yè)級的簡單的應(yīng)用,我們是一個統(tǒng)一架構(gòu)軟件,和我們基于城市級的應(yīng)用像城市智能交通調(diào)度等,我們叫AI Cloud,它是一個典型的云邊結(jié)合、物信融合體系。所以我們希望幫助用戶,他們不用去關(guān)心設(shè)備的接入,也不用花很大的精力訓(xùn)練碎片化的算法,而是能夠?qū)W⒂谧约河刑厣姆⻊?wù),對于一些有很強(qiáng)算法能力的企業(yè),我們支持他們,把他們的算法下載到我們的硬件平臺,讓他們能夠更快速的把應(yīng)用推向市場,” 徐習(xí)明說。
      海康威視作為智能物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的重要一員,徐習(xí)明表示,智能物聯(lián)網(wǎng)的落地是一個非常復(fù)雜,各個環(huán)節(jié)緊密銜接的過程。在這個過程中海康威視將全力以赴,堅(jiān)定地推動整個產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。
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