“AI攝像機”成為趨勢
安防行業(yè)經(jīng)過數(shù)字化、網(wǎng)絡化、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，徐習明表示認同，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)的終端設備，但是通過人工智能和其它的物聯(lián)感知技術的疊加，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，小到企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，扮演著非常重要的角色。
徐習明以海康威視雷視一體機為例，指出雷視一體機將視覺感知與毫米波技術進行了結合，同時把它的標定體系進行了歸一，既方便安裝又方便應用。除了道路安全預警系統(tǒng)，這個應用還有助于實現(xiàn)整個道路的數(shù)字化。
比如說在輔助駕駛領域，海康在鄭州跟宇通合作，實現(xiàn)了L4級別的自動駕駛運作，效果非常好，其中在道路的拐角或者岔路，通過雷視一體機，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行得更好。
從城市管理的角度來講，通過雷視一體機能夠把整個道路情況進行數(shù)字化，對于道路交通的管理疏通引導，都很有價值。
從“感”到“知”背后的計算
龔克提到，從感到知的過程，攝像頭無法自己完成，它背后應該有計算，包括算力、算法等的支持。對此，徐習明解釋到，“首先要有感知，在此基礎上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯聚，最后實現(xiàn)認知。”
從“感知”到“認知”的過程，必然會涉及到云計算和邊緣計算，徐習明認為，云計算是一個革命性的改變，或者說是一種社會的計算能力、基礎架構層面的改變。但在物聯(lián)網(wǎng)的世界里，邊緣計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、設備設施發(fā)生的情況，然后進行一些簡單及時的處置，同時把這些結構化的數(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，從而實現(xiàn)最終的認知。”
他說，比如停車場門口的車牌通行，算力就不能放在云上，因為如果把車牌識別的算力放在云上，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程值守來幫助解決。
龔克對此表示認同，他認為，所有的計算，既有集中的強大的云計算在支撐，又有分布在邊緣的、就近的、實時的計算。不是用邊緣計算去替代云計算，也不是讓云計算去包打天下，關鍵是形成二者靈活的結合。
物信融合是智能化時代的數(shù)據(jù)經(jīng)絡
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)中需要的模型進行組織，并在信息網(wǎng)中實現(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)結合在一起，實現(xiàn)整個場景和環(huán)境的數(shù)字化，”徐習明說。
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。在這個過程當中，海康和新中大一起實現(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，這里也會運用到視覺的手段，車進去了以后，作業(yè)操作也需要運用視覺感知。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)
徐習明認為，視頻數(shù)據(jù)是內(nèi)容最豐富，也是很難被應用的大數(shù)據(jù)。其中一些主流的應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，但是真正的應用還是有很多碎片化的場景。
比如說電瓶車識別，因為電瓶車進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對這些碎片化場景。
AI需求非常旺盛，但AI在實體經(jīng)濟中落地并不容易。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，海康構建一個開放平臺，讓用戶可以構建自己的AI能力，極大地降低了成本，其先進性還在于：第一、基于很少數(shù)據(jù)，快速生成滿足場景化的算法；第二、算法訓練、編譯、優(yōu)化全部自動實現(xiàn)，一站式服務；第三、基于海康的硬件基礎，開放了具有強大感知能力的產(chǎn)品。
徐習明表示，除了AI開放平臺作為引擎，海康還提供相應的視頻聯(lián)網(wǎng)，甚至是物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)管理平臺和架構，海康有基于公有云的一個聯(lián)網(wǎng)架構，叫海康云眸。 “同時也有基于私有云的企業(yè)級的簡單的應用，我們是一個統(tǒng)一架構軟件，和我們基于城市級的應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合、物信融合體系。所以我們希望幫助用戶，他們不用去關心設備的接入，也不用花很大的精力訓練碎片化的算法，而是能夠?qū)Ｗ⒂谧约河刑厣姆⻊眨瑢τ谝恍┯泻軓娝惴芰Φ钠髽I(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用推向市場，” 徐習明說。
海康威視作為智能物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的重要一員，徐習明表示，智能物聯(lián)網(wǎng)的落地是一個非常復雜，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，堅定地推動整個產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。
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