如果說(shuō)2018年是AI企業(yè)的融資年的話(huà)，2019年對(duì)AI企業(yè)來(lái)說(shuō)就是“AI賦能智慧”的落地之年。2018年的寒冬不僅僅是對(duì)AI企業(yè)而言，各行各業(yè)都感同身受，房地產(chǎn)尤為明顯，企業(yè)名稱(chēng)連“房地產(chǎn)”三個(gè)字都去掉了，紛紛改名“發(fā)展”，就是一個(gè)兆頭。

　　寒冬之后，緊縮的就是投資，資本家也沒(méi)有多少錢(qián)了。2019年如果AI企業(yè)不能再依靠講故事、比賽拿No 1、做演講拿融資的話(huà)，如何實(shí)現(xiàn)大規(guī)模擴(kuò)展、招人、再發(fā)展？企業(yè)存在的意義必須有收入、有利潤(rùn)，那么2019年必須用Case來(lái)說(shuō)話(huà)，用中文說(shuō)就是業(yè)務(wù)必須落地，今天AI智道 就是要和大家談這個(gè)話(huà)題。

　　AI賦能智慧落地有幾大場(chǎng)景：

　　?金融：幾家獨(dú)角獸企業(yè)都取得不錯(cuò)的成績(jī)。

　　?醫(yī)療：AI落地的重要場(chǎng)景。

　　?自動(dòng)駕駛：預(yù)計(jì)大規(guī)模落地還需要1-2年的時(shí)間。

　　?機(jī)器人：類(lèi)似于自動(dòng)駕駛，尚需假以時(shí)日。

　　?教育：音頻和文字識(shí)別暫時(shí)是主要場(chǎng)景，視頻技術(shù)剛剛啟動(dòng)。

　　?消費(fèi)：主要是2C的市場(chǎng)，手機(jī)端應(yīng)用是大熱門(mén)。

　　?大安防市場(chǎng)：AI視覺(jué)企業(yè)必爭(zhēng)之地。

　　作為大安防市場(chǎng)的自媒體，紐豪斯并不像和大家過(guò)多的探討其它幾個(gè)場(chǎng)景，主要是想和大家聊聊大安防市場(chǎng)。

　　AI賦能安防場(chǎng)景分析

　　車(chē)牌識(shí)別：爛大街的應(yīng)用，是AI賦能大安防發(fā)展最成熟的市場(chǎng)，廣泛應(yīng)用于卡口、電子警察以及停車(chē)場(chǎng)出入口管理，是傳統(tǒng)安防企業(yè)的海大天（HDT，海康、大華、天地偉業(yè)）、以薩等企業(yè)的天下，AI新貴幾無(wú)可能2019在這個(gè)市場(chǎng)上分得大蛋糕。

　　車(chē)輛大數(shù)據(jù)：如果是基于卡口、電子警察的車(chē)輛大數(shù)據(jù)，自然是沒(méi)有AI企業(yè)的份，主要還是HDT、以薩的市場(chǎng)，以及眾多的大安防SI（佳都科技、東方網(wǎng)力、海信網(wǎng)絡(luò)、高新興、易華錄）的市場(chǎng)。如果將車(chē)輛大數(shù)據(jù)引入更大的“城市交通大腦”，情況完全不一樣，BAT、高德、滴滴均有布局并在2018年取得了不錯(cuò)的戰(zhàn)國(guó)，尤其是阿里巴巴獨(dú)落10個(gè)城市級(jí)大腦工程。四大AI獨(dú)角獸（SKYY，商湯、曠視、依圖、云從）如果能夠積極布局，相信還有很多機(jī)會(huì)，畢竟大腦級(jí)工程的起步尚未超過(guò)2年。

　　人臉識(shí)別：同樣是爛大街的場(chǎng)景。凡號(hào)稱(chēng)安防AI的幾乎沒(méi)有那家沒(méi)有人臉識(shí)別產(chǎn)品或系統(tǒng)的，據(jù)報(bào)道瑞為公司在嵌入式門(mén)禁人臉識(shí)別市場(chǎng)份額很高（有待進(jìn)一步考證），但要說(shuō)基于全國(guó)身份證系統(tǒng)的人臉大庫(kù)做Face ID，算法上優(yōu)秀的當(dāng)算SKYY、云天勵(lì)飛、海康，以廣東飛識(shí)、Huawei VPaaS為例，采用的是多算法融合系統(tǒng)，同時(shí)可以支持以上算法。人臉識(shí)別在2018年飽受非議，主要涉及隱私、GDPR《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》，甚至是微軟公司也發(fā)布了《使用人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)遵循六大原則：公平性、透明性、問(wèn)責(zé)制度、非歧視性、知情同意、合法監(jiān)視》，尤其是在少數(shù)族群識(shí)別上識(shí)別率差強(qiáng)人意，雖然中國(guó)算法公司在這方面做的更好（比如說(shuō)華云智能），但還不至于領(lǐng)先太多。

　　非人臉識(shí)別：有兩種情況是AI企業(yè)需要考慮的，不是所有的場(chǎng)景都可以采集人臉信息（主要涉及隱私保護(hù)/種族等原因），其次是攝像機(jī)沒(méi)有/不支持采集到人臉。就需要大規(guī)模的使用到非人臉識(shí)別技術(shù)，主要包括ReID（行人再識(shí)別）、骨骼檢測(cè)分析、圖像二次識(shí)別、特征識(shí)別等。

　　2019，大安防市場(chǎng)落地趨勢(shì)分析

　　大安防市場(chǎng)紐豪斯曾經(jīng)多次定義，主要包括平安城市、雪亮工程、智感社區(qū)、交通大腦、城市大腦、交通管控、智慧交通、智慧警務(wù)和視頻云工程，對(duì)于比較成熟的平安城市、交通管控、智慧交通本文并不會(huì)細(xì)致展開(kāi)。2019年以下幾個(gè)趨勢(shì)是一定要關(guān)注的：非人臉識(shí)別將大行其道、聚焦垂直行業(yè)、聚焦平臺(tái)級(jí)應(yīng)用、深入了解客戶(hù)的需求、大數(shù)據(jù)的開(kāi)放和整合、兩種模式取其一，說(shuō)的更準(zhǔn)確一點(diǎn)紐豪斯更關(guān)注公共安全市場(chǎng)（PS，Public Security）。

　　趨勢(shì)一、非人臉識(shí)別將大行其道

　　雖然說(shuō)人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)爛大街了，但還是有一類(lèi)人臉應(yīng)用是值得關(guān)注的，那就是人臉聚類(lèi)。

　　人臉聚類(lèi)

　　人臉聚類(lèi)將是城市級(jí)的PS應(yīng)用，是一定要關(guān)注的，從公開(kāi)報(bào)道來(lái)看，商湯和依圖已經(jīng)在積極布局。

　　A.商湯人臉聚類(lèi)

　　根據(jù)商湯科技公眾號(hào)報(bào)道，香港中文大學(xué)-商湯科技聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室（MMLab）提出一種有監(jiān)督的Metric用于人臉聚類(lèi)，來(lái)部分解決無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜、依賴(lài)特定Metric、缺乏Outlier控制，以及時(shí)間復(fù)雜度等問(wèn)題。目前在人臉的公開(kāi)數(shù)據(jù)集標(biāo)到了百萬(wàn)級(jí)別，人臉識(shí)別百萬(wàn)里挑一的正確率達(dá)到99.9％（MegaFace Benchmark）之后，發(fā)現(xiàn)再也標(biāo)不動(dòng)了。標(biāo)注員能標(biāo)出來(lái)的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是簡(jiǎn)單樣本，而人臉識(shí)別模型是個(gè)“深淵”，當(dāng)你凝視“深淵”的時(shí)候，“深淵”并不想看到你。

　　深度學(xué)習(xí)時(shí)代的人臉聚類(lèi)，一般采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中提取出來(lái)的特征。人臉識(shí)別的CNN通常把人臉圖片映射（Embedding）到一個(gè)高維的向量，然后使用一個(gè)線(xiàn)性分類(lèi)器，加Softmax激活函數(shù)和交叉熵?fù)p失（Cross Entropy Loss）來(lái)訓(xùn)練。

　　紫色的向量即為人臉特征（圖片來(lái)自商湯公眾號(hào)）

　　這種方式?jīng)Q定了這些經(jīng)過(guò)映射（Embedding）后的人臉在特征空間里分布在不同的錐形（Cone）中（下左圖），因而可以使用余弦相似度（Cosine Similarity）來(lái)度量相似度?；蛘呷绻麑?duì)人臉特征做二范數(shù)（L2）歸一化，那么人臉特征則會(huì)分布在一個(gè)球面上（下右圖），這樣可以使用L2距離來(lái)度量。

　　圖示為2維，實(shí)際在高維空間（圖片來(lái)自商湯公眾號(hào)）

　　有了特征和度量標(biāo)準(zhǔn)之后就是如何選擇一個(gè)聚類(lèi)算法了?，F(xiàn)成的聚類(lèi)算法包括K-Means、Spectral、DBSCAN、 Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC)、Rank Order等以及它們的變種。利用這些方法聚類(lèi)之后將每一類(lèi)中的樣本分配相同的標(biāo)簽，不同的類(lèi)分配不同的標(biāo)簽，就可以用來(lái)充當(dāng)訓(xùn)練集了。

　　使用20萬(wàn)張圖提取特征之后來(lái)測(cè)試一下這些聚類(lèi)算法，K-Means花了10分鐘，HAC花了5.7小時(shí)，DBSCAN花了6.9小時(shí), Spectral花了12小時(shí)。若使用60萬(wàn)張圖片提取的特征來(lái)做聚類(lèi)，K-Means超內(nèi)存了，HAC花了61小時(shí)，DBSCAN花了80小時(shí)，Spectral跑到天荒地老之后也甩了一句超內(nèi)存。當(dāng)圖片數(shù)量增加到140萬(wàn)的時(shí)候，幾乎所有的聚類(lèi)算法都掛了。

　　K-Means, Spectral, HAC等傳統(tǒng)聚類(lèi)方法的問(wèn)題依然存在各種各樣的問(wèn)題：聚類(lèi)算法具有較高的時(shí)間復(fù)雜度、通常認(rèn)為數(shù)據(jù)分布服從某些簡(jiǎn)單的假設(shè)、通常使用某種特定的Metric、缺乏較好的離群值（Outliers）控制機(jī)制。商湯提出了一種有監(jiān)督的Metric用于人臉聚類(lèi)，來(lái)部分解決無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜、依賴(lài)特定Metric、缺乏Outlier控制的問(wèn)題，順便還解決了一下時(shí)間復(fù)雜度的問(wèn)題（CDP做到了線(xiàn)性復(fù)雜度），當(dāng)然性能也提升了一大截。

　　CDP本質(zhì)是學(xué)習(xí)一個(gè)Metric，也就是對(duì)樣本對(duì)（Pairs）進(jìn)行判斷。如下圖，CDP首先使用多個(gè)人臉識(shí)別模型構(gòu)建成一個(gè)委員會(huì)（Committee）， Committee中每個(gè)成員對(duì)基礎(chǔ)模型中相連的Pairs提供包括關(guān)系（是否是Neighbor）、相似度、局部結(jié)構(gòu)等信息，然后使用一個(gè)多層感知機(jī)（MLP）來(lái)整合這些信息并作出預(yù)測(cè)（即這個(gè)Pair是否是同一個(gè)人）。

　　圖片來(lái)自商湯公眾號(hào)

　　這個(gè)過(guò)程可以類(lèi)比成一個(gè)投票的過(guò)程，Committee負(fù)責(zé)考察一個(gè)候選人（Pair）的各方面信息，將信息匯總給MLP進(jìn)行決定。最后將所有的Positive Pairs組成一個(gè)新的Graph稱(chēng)為Consensus-driven Graph。在此Graph上使用簡(jiǎn)單的連通域搜索并動(dòng)態(tài)剪枝即可快速得到聚類(lèi)。由于MLP需要使用一部分有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練得到，所以CDP是一種基于有監(jiān)督的Metric的聚類(lèi)方法。

　　在復(fù)雜度上，CDP由于只需要探索局部結(jié)構(gòu)，因此除了KNN搜索之外，聚類(lèi)部分的復(fù)雜度是接近線(xiàn)性的。在20萬(wàn)數(shù)據(jù)上，不計(jì)入KNN搜索（依賴(lài)別的庫(kù)）的時(shí)間的話(huà)，CDP單模型的耗時(shí)是7.7秒，多模型的耗時(shí)是100秒。在140萬(wàn)數(shù)據(jù)上，CDP單模型的耗時(shí)是48秒，多模型的耗時(shí)是585秒。試驗(yàn)結(jié)果上看時(shí)間復(fù)雜度甚至低于線(xiàn)性（小于7倍）。

　　商湯在實(shí)驗(yàn)中使用CDP聚類(lèi)后的數(shù)據(jù)加入人臉識(shí)別模型的訓(xùn)練之后，可以讓模型達(dá)到接近全監(jiān)督（使用Ground Truth標(biāo)簽）的結(jié)果。如下圖所示：

　　圖片來(lái)自商湯公眾號(hào)

　　在兩個(gè)測(cè)試集（Benchmark）上，隨著數(shù)據(jù)的增多，用CDP聚類(lèi)結(jié)果訓(xùn)練的人臉模型性能的增長(zhǎng)接近全監(jiān)督模型（所有數(shù)據(jù)都使用Groundtruth標(biāo)注）。有趣的是在IJB-A上商湯的結(jié)果超過(guò)了全監(jiān)督模型，原因可能是訓(xùn)練集的Ground Truth標(biāo)簽會(huì)有一些噪聲（Noise），例如誤標(biāo)注，導(dǎo)致全監(jiān)督模型在IJB-A的某些測(cè)試樣例上表現(xiàn)不佳。

　　聚類(lèi)后的部分結(jié)果如下圖所示：

　　每一組代表聚完類(lèi)后屬于同一類(lèi)（圖片來(lái)自商湯公眾號(hào)）

　　CDP屬于一種自下而上（Bottomup）的方法，因此只能感知局部的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。然而感知全局的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)于聚類(lèi)更為重要，為此，我們最近提出了一種自上而下（Top Down）的有監(jiān)督聚類(lèi)方法，能自動(dòng)學(xué)習(xí)根據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行聚類(lèi)，更加充分地解決上述傳統(tǒng)聚類(lèi)的問(wèn)題。聊得再多就涉及商業(yè)機(jī)密了，有興趣請(qǐng)關(guān)注他們的公眾號(hào)。

　　B.依圖人臉聚類(lèi)

　　依圖認(rèn)為AI有個(gè)創(chuàng)新曲線(xiàn)，從2015年的10萬(wàn)人人臉認(rèn)證到16年的1000萬(wàn)人臉大庫(kù)識(shí)別，2017年發(fā)展到20億人臉大庫(kù)的識(shí)別，這是一個(gè)質(zhì)的飛躍，預(yù)期未來(lái)能夠?qū)崿F(xiàn)千億人臉大庫(kù)的識(shí)別，這是一個(gè)美好的未來(lái)。那么再如此之多的人臉庫(kù)中找到同一個(gè)人，都繞不過(guò)人臉聚類(lèi)這個(gè)功能。

　　依圖把人臉識(shí)別分為3個(gè)時(shí)代：

　　?1.0監(jiān)控時(shí)代：弱智能

　　?2.0識(shí)別智能時(shí)代：攝像機(jī)具有超越人臉的識(shí)別能力，代表技術(shù)包括靜態(tài)比對(duì)、動(dòng)態(tài)布控，代表應(yīng)用包括陳年舊案破獲、逃犯抓捕等

　　?3.0數(shù)據(jù)智能時(shí)代：通過(guò)分析人在物理世界的活動(dòng)規(guī)律從而識(shí)別精度進(jìn)一步提高、智能化的發(fā)現(xiàn)異常情況；其次就是實(shí)現(xiàn)市（?。┘?jí)人像聚類(lèi)，以依圖目前的技術(shù)水平，可以實(shí)現(xiàn)1萬(wàn)路、1億人/天、1年數(shù)據(jù)、1秒返回，并形成三大基礎(chǔ)技戰(zhàn)法及各種專(zhuān)用技戰(zhàn)法，除了人臉之外還能夠?qū)崿F(xiàn)多維數(shù)據(jù)碰撞。

　　依圖的觀(guān)點(diǎn)“數(shù)據(jù)智能”已經(jīng)得到業(yè)界的主流認(rèn)可，無(wú)疑“數(shù)據(jù)”是人工智能的三要素之一（另外兩個(gè)是算法和算力）。PS領(lǐng)域極致的算法能力和大數(shù)據(jù)分析能力是依圖的兩大當(dāng)家法寶。盡管如此，依圖公司依然可以克服目前監(jiān)控中廣泛存在的陰影、模糊、遮擋、低像素、墨鏡等多種情況，通過(guò)歸檔技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高難度照片聚類(lèi)。

　　紐豪斯了解到依圖的人臉聚類(lèi)已經(jīng)在湖南某時(shí)落地案例，該項(xiàng)目擁有3000路攝像機(jī)、數(shù)據(jù)保存100天、?？趲?kù)+抓拍聚類(lèi)檔案總數(shù)800+萬(wàn)人、抓拍國(guó)人數(shù)量2000+萬(wàn)張，助力刑事案件破獲占比約35%。

　　考慮到人臉識(shí)別的爭(zhēng)議性，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域紐豪斯更加關(guān)注非人臉識(shí)別，典型應(yīng)用包括：圖像二次識(shí)別、ReID和骨骼檢測(cè)系統(tǒng)，雖然也有很多其它類(lèi)型的應(yīng)用，但最有希望在2019年實(shí)現(xiàn)落地的應(yīng)該集中在這三個(gè)方面。

　　圖像二次識(shí)別

　　AI對(duì)人類(lèi)最大的價(jià)值來(lái)自于兩個(gè)方面：減少人工節(jié)約人力和降低成本。如果AI擁有比“人”更加強(qiáng)大的能力，效果更高的話(huà)，相信會(huì)得到快速的普及。以典型違章數(shù)據(jù)處理為例，目前的交通違章均需要通過(guò)人工進(jìn)行二次識(shí)別，如果能夠采用AI技術(shù)進(jìn)行二次識(shí)別，事先將模糊、非違章的照片去除，就可以大大降低人力水平，同樣如果把這些技術(shù)也用于行人闖紅燈警示，而可以大大減少交通事故的發(fā)生。

　　ReID行人再識(shí)別

　　之前的公眾號(hào)文章我們?cè)?jīng)探討過(guò)ReID，后續(xù)還會(huì)有一篇專(zhuān)題文章來(lái)進(jìn)一步探討。ReID是近2年得到迅速發(fā)展的非人臉識(shí)別技術(shù)，華云智能、云從科技和千視通都取得了技術(shù)上的突破，并能夠?qū)崿F(xiàn)商用。對(duì)與ReID而言最實(shí)用的當(dāng)屬以圖搜圖功能了，有望在2019年得到較大規(guī)模的落地。

　　ReID（Person Re-identification），也稱(chēng)為行人重識(shí)別、行人再識(shí)別、跨鏡追蹤，是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)，廣泛被認(rèn)為是一個(gè)圖像檢索的子問(wèn)題，目前主要應(yīng)用于安防領(lǐng)域，未來(lái)與人臉識(shí)別相結(jié)合能夠應(yīng)用于更多更豐富的場(chǎng)景。

　　ReID的優(yōu)勢(shì)在于實(shí)時(shí)分析，對(duì)攝像機(jī)沒(méi)有太高的技術(shù)要求，我們可以假定一個(gè)場(chǎng)景，春運(yùn)過(guò)程中當(dāng)一位媽媽攜帶一名子女在購(gòu)買(mǎi)車(chē)票的過(guò)程中發(fā)生小孩走失的情形，警察在接到媽媽的報(bào)警后，通過(guò)給媽媽拍照采集人臉，通過(guò)同行人找到小孩的人臉照片，再通過(guò)小孩的照片用ReID技術(shù)進(jìn)行跨鏡追蹤，就可能找到小朋友的軌跡，這具有極大的實(shí)用價(jià)值，避免報(bào)案人口頭描述不清、無(wú)法準(zhǔn)確掌握小孩外貌/衣服特征的情況下，尤為管用。

　　骨骼檢測(cè)系統(tǒng)

　　骨骼檢測(cè)技術(shù)和ReID技術(shù)有異曲同工之妙，差異在骨骼檢測(cè)僅檢測(cè)“骨骼”和衣服的顏色不相關(guān)，就可以大大減少顏色特征帶來(lái)的誤報(bào)，通過(guò)身高、步態(tài)、姿勢(shì)來(lái)判斷一個(gè)人來(lái)實(shí)現(xiàn)分析，從目前的技術(shù)發(fā)展來(lái)看，已經(jīng)具備在2019年實(shí)現(xiàn)小范圍落地的可能性。

　　人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)于描述人體姿態(tài)，預(yù)測(cè)人體行為至關(guān)重要。因此人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)是諸多計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的基礎(chǔ)，例如動(dòng)作分類(lèi)，異常行為檢測(cè)，以及自動(dòng)駕駛等等。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)效果不斷提升，已經(jīng)開(kāi)始廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的相關(guān)領(lǐng)域。

　　趨勢(shì)二、聚焦垂直行業(yè)

　　主流企業(yè)采用矩陣式管理已經(jīng)非常常見(jiàn)，尤其是在A(yíng)I圈，既要布局全國(guó)市場(chǎng)，設(shè)立分公司、辦事處，也要布局垂直市場(chǎng)。紐豪斯曾經(jīng)在公眾號(hào)（AI智道）發(fā)布《城市級(jí)大安防項(xiàng)目市場(chǎng)分析報(bào)告》，典型的垂直市場(chǎng)包括公共安全（PS，Public Security）和交通（涵蓋交通管控和智慧交通），這里不在贅述，對(duì)于A(yíng)I企業(yè)落地大安防市場(chǎng)而言，這兩大市場(chǎng)是必爭(zhēng)之地。

　　趨勢(shì)三、聚焦平臺(tái)級(jí)應(yīng)用

　　紐豪斯多次和讀者探討城市級(jí)大安防應(yīng)用，這是典型的2G市場(chǎng)，而2C和2B的市場(chǎng)相對(duì)分散而不成熟。對(duì)于SI而言，只有擁有平臺(tái)級(jí)應(yīng)用（殺手锏）才能立于不敗之地，對(duì)于A(yíng)I企業(yè)而言，如果不能擁有自己的大安防平臺(tái)很難和大型SI擁有討價(jià)還價(jià)的能力。尤其是漫天蓋地的新聞?wù)f，某某城市又建設(shè)了一個(gè)大腦、一個(gè)平臺(tái)的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)機(jī)會(huì)又被友商撬走了，心里確實(shí)很著急。

　　那么城市級(jí)大安防市場(chǎng)的平臺(tái)應(yīng)用有哪些？

　　?平安城市：聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、運(yùn)維平臺(tái)、一機(jī)一檔

　　?雪亮工程：除了平安城市的平臺(tái)，再增加一個(gè)網(wǎng)格化平臺(tái)（一標(biāo)三實(shí)）

　　?智感社區(qū)：居民信息登記系統(tǒng)、社區(qū)綜合信息查詢(xún)系統(tǒng)、社區(qū)警務(wù)管理服務(wù)系統(tǒng)、社區(qū)警務(wù)管理服務(wù)APP、社區(qū)綜治平臺(tái)、警務(wù)平臺(tái)、一標(biāo)三實(shí)平臺(tái)等，目前BATH、東方網(wǎng)力、佳都科技、科達(dá)、商湯、曠視、力維等企業(yè)均有積極布局

　　?交通大腦：城市交通大腦平臺(tái)，主流廠(chǎng)商包括阿里巴巴、高德、滴滴、方緯科技等

　　?城市大腦：城市大腦平臺(tái)，影響力最大的廠(chǎng)商當(dāng)屬阿里巴巴，大約有10個(gè)城市的落地

　　?視頻云：AI賦能安防最高級(jí)的應(yīng)用當(dāng)屬視頻大數(shù)據(jù)和視頻云建設(shè)，只有足夠多的數(shù)據(jù)才能夠產(chǎn)生更多的應(yīng)用和技戰(zhàn)法，未來(lái)的視頻監(jiān)控當(dāng)屬于市級(jí)甚至是省級(jí)的視頻云平臺(tái)，在2018年已經(jīng)有較多的落地案例，相信在2019年會(huì)出現(xiàn)更多的視頻云和大數(shù)據(jù)平臺(tái)

　　?智慧警務(wù)：涉及的平臺(tái)最多，也最復(fù)雜，各警種都涉及多種平臺(tái)，典型應(yīng)用包括治安、管控、指揮、偵查、監(jiān)管等

　　應(yīng)用參考：阿里城市大腦3.0

　　來(lái)自雷鋒網(wǎng)的報(bào)道，城市大腦是技術(shù)進(jìn)步的產(chǎn)物，也是城市發(fā)展的產(chǎn)物。綜合來(lái)說(shuō)，云數(shù)物智技術(shù)積累、國(guó)家政策支持、本地政府配合、后期龐大城市訂單等等因素，促成了天時(shí)地利人和的形成。AI、IoT、云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)管理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)迅速進(jìn)入爬坡期，互聯(lián)網(wǎng)科技公司、運(yùn)營(yíng)商、硬件廠(chǎng)商參與城市建設(shè)有了便捷的通道，但由于智慧城市是一個(gè)跨系統(tǒng)交互的大系統(tǒng)，是“系統(tǒng)的系統(tǒng)”，不是硬件的堆疊與軟件的重復(fù)建設(shè)，而是需要有一個(gè)中樞神經(jīng)式的城市指揮系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)必須具備全面、實(shí)時(shí)、全量的決策能力——這成為“ET城市大腦”誕生的基礎(chǔ)。

　　2016年10月，云棲大會(huì)城市大腦首次亮相，由王堅(jiān)發(fā)布；

　　2017年4月，城市大腦落地蘇州；2017年8月，城市大腦落地澳門(mén)；

　　2017年10月，杭州城市大腦1.0正式發(fā)布；

　　2017年11月，城市大腦入選新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)；

　　2018年10月，杭州城市大腦2.0正式發(fā)布；

　　2018年12月29日，杭州城市大腦綜合版發(fā)布，將進(jìn)入3.0時(shí)代。

　　雷鋒網(wǎng)注意到，城市大腦1.0版本到2.0版本用了整整一年，而2.0版本到3.0版本只花了不到3個(gè)月的時(shí)間。2013年，閔萬(wàn)里加入阿里任職阿里云機(jī)器智能首席科學(xué)家，先后打造了ET城市大腦 、ET工業(yè)大腦、ET農(nóng)業(yè)大腦等。加入阿里之前，閔萬(wàn)里在Google和IBM工作過(guò)，而IBM還是智慧地球的倡導(dǎo)者。

　　雷鋒網(wǎng)注意到，阿里城市大腦團(tuán)隊(duì)的重點(diǎn)在公共安全、城市管理、交通治理3大領(lǐng)域。在2018年10月，該團(tuán)隊(duì)還在社招一些在自然語(yǔ)言處理（NLP）、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有3-5年研發(fā)經(jīng)驗(yàn)的人才。隨著2018年11月阿里云事業(yè)群升級(jí)為阿里云智能事業(yè)群。科學(xué)家出身的閔萬(wàn)里在阿里云內(nèi)部繼續(xù)承擔(dān)著打通各個(gè)行業(yè)大腦數(shù)據(jù)的使命，用數(shù)據(jù)智能推動(dòng)城市大腦的商用。

　　此外，在阿里達(dá)摩院，北京大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)博士，IEEE Fellow華先勝領(lǐng)導(dǎo)城市大腦實(shí)驗(yàn)室，主抓城市大腦在視覺(jué)方面的技術(shù)研究。華先勝的職位是阿里巴巴副總裁、達(dá)摩院城市大腦實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人。在城市大腦項(xiàng)目上，閔萬(wàn)里和華先勝的團(tuán)隊(duì)緊密合作。

　　阿里云想的很明白，做好行業(yè)大腦必須把握好3個(gè)能力：AI能力、云計(jì)算大數(shù)據(jù)能力、垂直行業(yè)整合能力。在城市大腦背后的技術(shù)架構(gòu)上，分布著4大平臺(tái)，涉及與城市交通、醫(yī)療、城管、環(huán)境、旅游、城規(guī)、平安、民生八大領(lǐng)域有關(guān)的計(jì)算能力、數(shù)據(jù)算法、管理模型等。在城市大腦視覺(jué)AI的項(xiàng)目組成上（這部分由華先勝團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)），目前分為天曜、天鷹、天機(jī)、天擎四個(gè)部分。前三部分比較偏應(yīng)用，最后一部分是平臺(tái)。

　　在杭州，杭州城市大腦塑造了經(jīng)典的案例。作為長(zhǎng)江三角洲城市群中心城市之一的杭州，曾經(jīng)上下班高峰期堵車(chē)非常嚴(yán)重，而目前，受益于“城市大腦”，杭州交通效率不斷提高。依據(jù)公開(kāi)的城市季度報(bào)告，在全國(guó)最擁堵城市排行榜上，杭州從2016年的第5名下降到今年第二季度的第57名。2018年9月，杭州云棲大會(huì)上，浙江省公安廳副廳長(zhǎng)金志在現(xiàn)場(chǎng)宣布：杭州市“城市數(shù)據(jù)大腦”交通V2.0正式發(fā)布。金志表示，杭州城市大腦2.0將覆蓋主城區(qū)、余杭區(qū)、蕭山區(qū)共420平方公里，一年擴(kuò)大28倍。接管1300個(gè)路口信號(hào)燈、接入4500路視頻，通過(guò)7大生命體征全面感知城市交通，并通過(guò)移動(dòng)終端直接指揮杭州200余名交警。

　　截止到今天，阿里城市大腦已成為全球最大規(guī)模的人工智能公共系統(tǒng)之一，已覆蓋交通、安防、醫(yī)療、旅游、市政建設(shè)、城市規(guī)劃、工業(yè)、環(huán)境、政務(wù)民生等領(lǐng)域，為阿里也為產(chǎn)業(yè)界帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。這些場(chǎng)景中，交通、城市治理、政務(wù)民生是最具吸引力的場(chǎng)景。

　　阿里想緊緊抓住的是智慧城市領(lǐng)域的第一波創(chuàng)業(yè)者和研究者，而這種想法在其他廠(chǎng)商中間似乎不多見(jiàn)。雷鋒網(wǎng)注意到京東智能城市研究院的成立，引入在計(jì)算機(jī)、AI、自動(dòng)化、仿真技術(shù)、城鄉(xiāng)規(guī)劃、視覺(jué)感知等方面的6位中國(guó)工程院院士，其城市計(jì)算平臺(tái)也在逐漸匯聚產(chǎn)業(yè)鏈上下游的垂直企業(yè)。同時(shí)，阿里云緊密與專(zhuān)業(yè)廠(chǎng)商進(jìn)行積極合作，對(duì)外宣布的包括浙大中控、銀江科技、浙江大華、圖盟科技等公司，以期望能夠?qū)⑵渥钚录夹g(shù)注入到傳統(tǒng)廠(chǎng)商的方案當(dāng)中。

　　趨勢(shì)四、了解客戶(hù)的需求才能夠有效落地

　　只有最切近用戶(hù)需求的應(yīng)用才能夠更有效的落地，任何不落地的AI技術(shù)和產(chǎn)品都是沒(méi)有辦法產(chǎn)生利潤(rùn)的。2019年是70周年大慶之年，而2020年正是十三五的收官之年也是十四五的規(guī)劃之年，也許十四五的規(guī)劃在2019年就要開(kāi)始了，對(duì)趨勢(shì)的準(zhǔn)確判斷將決定未來(lái)7年AI企業(yè)的命運(yùn)，所謂運(yùn)籌帷幄之中,決勝千里之外。

　　最近參加的論壇、演講、聚會(huì)、年會(huì)很多，也多了一些和用戶(hù)面對(duì)面的交流機(jī)會(huì)。以公共安全市場(chǎng)為例，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)解決了人盯人的問(wèn)題，減少了現(xiàn)場(chǎng)的巡邏人員，解放了一部分警力。之后視頻監(jiān)控系統(tǒng)越來(lái)越智能，逐漸可以解答“車(chē)去了哪里了？”“你是誰(shuí)？”諸如此類(lèi)的問(wèn)題，最早提出來(lái)智能應(yīng)用的起始年應(yīng)在2013年，大規(guī)模進(jìn)入試用的年份當(dāng)從2016年開(kāi)始算起。

　　雖然人工智能技術(shù)、人臉識(shí)別技術(shù)最近顯得火熱，但實(shí)際上很早已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，卡口和電子警察是最早實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用的，第一個(gè)解決的就是車(chē)牌抓拍（典型的人工智能）。2011年之后各省市區(qū)逐漸建立了人臉靜態(tài)大庫(kù)，開(kāi)啟了人臉識(shí)別的算法應(yīng)用，逐漸試水動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別算法，不過(guò)這個(gè)時(shí)候四大人臉獨(dú)角獸企業(yè)SKYY還沒(méi)有誕生或者剛剛起步，一些人臉識(shí)別的先驅(qū)企業(yè)推動(dòng)了AI技術(shù)的應(yīng)用，不過(guò)比較令人失望的是大部分這些企業(yè)并沒(méi)有在A(yíng)I熱浪中崛起，前期的巨額投資在現(xiàn)在看來(lái)肯定是要打折扣了。

　　新的AI企業(yè)崛起之后，更多的告訴用戶(hù)的是實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)、識(shí)別率，或者是世界大賽又拿了幾個(gè)世界第一，過(guò)度的宣傳或者鼓吹，造成用戶(hù)期望值的巨大落差，為什么我找了四家、五家世界第一的AI公司還是不能解決我的問(wèn)題？這是一個(gè)誤區(qū)，企業(yè)說(shuō)的很好做的很差，2019年建議企業(yè)還是務(wù)實(shí)比較好，盡可能做出來(lái)的效果就像說(shuō)出來(lái)的效果那般。其次數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡(luò)安全也很重要，這個(gè)需要進(jìn)一步的探索和解決，需要重視，尤其是當(dāng)視頻專(zhuān)網(wǎng)延伸到社區(qū)之后，更加需要重視這個(gè)問(wèn)題。

　　應(yīng)該怎么做？用戶(hù)有幾個(gè)建議。

　　首先就是平臺(tái)異構(gòu)?，F(xiàn)在的企業(yè)，老死不相往來(lái)，排他性很強(qiáng)，總想獨(dú)霸一個(gè)市場(chǎng)。其次就是產(chǎn)品軟硬件一體化，把軟件固化在硬件中，列硬件參數(shù)控標(biāo)，這樣導(dǎo)致用戶(hù)的機(jī)會(huì)成本很高，及時(shí)第二家公司免費(fèi)提供產(chǎn)品和服務(wù)，客戶(hù)依然要付出巨大的代價(jià)。尤其是大型項(xiàng)目的預(yù)算、決算流程涉及多個(gè)部門(mén)，這些因素都要考慮，即使是最終用戶(hù)也需要被監(jiān)督、被審核。最好的方法就是實(shí)現(xiàn)平臺(tái)異構(gòu)、互相兼容，多算法融合，共榮共生。

　　其次就是深挖行業(yè)深度應(yīng)用。目前大多數(shù)的應(yīng)用都屬于比較淺層次的、容易被滿(mǎn)足的需求。因地域性、環(huán)境、文化多從因素造成客戶(hù)的需求千差萬(wàn)別，及時(shí)同一個(gè)廠(chǎng)家通過(guò)定制開(kāi)發(fā)也會(huì)形成多個(gè)軟件版本，最終就出現(xiàn)了難共享、難擴(kuò)容、難兼容的問(wèn)題，即使采用了共同的國(guó)標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)，但最終的互聯(lián)互通只有親身經(jīng)理才能夠感同身受?；诖撕芏嗫蛻?hù)提出了視頻云的解決方案，要求引入競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，所有的廠(chǎng)商不管是硬件、算法、算力、數(shù)據(jù)都放在云端，每家都分配一定的比例，按照共同的標(biāo)準(zhǔn)建視頻云，由最終使用者決定用哪家的服務(wù)。以算法為例，引入競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，如果平臺(tái)同時(shí)支持SKYY（商曠依云）、HDT（海大天）、云天勵(lì)飛的算法，每種算法都給推薦結(jié)果（TOP 3），由用戶(hù)決定采用哪種算法，久而久之，競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制出現(xiàn)，優(yōu)勝劣汰，也有助于算法廠(chǎng)商提高自己的算法水平，這實(shí)際上也是一個(gè)平臺(tái)異構(gòu)的問(wèn)題，也是深挖客戶(hù)需要的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。

　　數(shù)據(jù)共享和開(kāi)放是趨勢(shì)。做過(guò)公共安全市場(chǎng)的讀者都知道，現(xiàn)實(shí)情況是AI領(lǐng)域應(yīng)用存在著多個(gè)專(zhuān)網(wǎng)（比如視頻專(zhuān)網(wǎng)、政務(wù)網(wǎng)）和公網(wǎng)（比如互聯(lián)網(wǎng)），每個(gè)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)都不同，網(wǎng)和網(wǎng)之間可能是隔離的、有邊界的，故而需要將硬件、軟件、數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)三解耦，把原先錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行剝離、梳理清楚，之后再推進(jìn)數(shù)據(jù)共享，不管現(xiàn)狀如何，相信2-3年內(nèi)這種共享的障礙必將逐漸消除，對(duì)企業(yè)而言必須實(shí)現(xiàn)規(guī)劃好一旦數(shù)據(jù)打通后的系統(tǒng)架構(gòu)問(wèn)題。

　　通過(guò)云化解決區(qū)域發(fā)展不均衡的問(wèn)題。地域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡是普遍存在的，即使是在廣東省這樣經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份，也存在粵東西北發(fā)展比較落后的情況。按照經(jīng)驗(yàn)，城市級(jí)安防項(xiàng)目的建設(shè)通常由所在的地市區(qū)縣財(cái)政承擔(dān)，那么如果統(tǒng)一規(guī)劃，勢(shì)必會(huì)有部分區(qū)域因?yàn)橘Y金問(wèn)題沒(méi)法建設(shè)最新的AI系統(tǒng)或引入最新的AI技術(shù)，那么云化就是一種比較好的解決方案。通過(guò)建立數(shù)據(jù)服務(wù)器集群、GPU群，多個(gè)縣、市、區(qū)可以供用一個(gè)視頻云，按需申請(qǐng)、按需使用，如果全省、全市一片云的話(huà)，就可以由上級(jí)部門(mén)統(tǒng)一建設(shè)。順便補(bǔ)充說(shuō)明的是市縣的財(cái)政決定視頻系統(tǒng)建設(shè)的規(guī)模，尤其是AI的投入，畢竟屬地責(zé)任在財(cái)政。目前來(lái)看廣州市、深圳市、杭州市、上海市都走在視頻云建設(shè)的前列。

　　用戶(hù)需求逐漸轉(zhuǎn)向精細(xì)化管控。比如發(fā)生群體性事件，有關(guān)部門(mén)希望能夠通過(guò)AI技術(shù)來(lái)識(shí)別到底是誰(shuí)在表達(dá)訴求？是不是本地人？如果不是，背后是誰(shuí)？第一時(shí)間要掌握，也可以同樣適用于醫(yī)鬧。另一類(lèi)的精細(xì)化管控需求包括特定外籍人員精細(xì)化管控，我們都知道人臉識(shí)別技術(shù)在對(duì)有色人種識(shí)別的時(shí)候有著比較低的識(shí)別率，到底如何解決？造成了落地困難的問(wèn)題。其它的精細(xì)化管控包括城市到底需要安裝多少只AI攝像機(jī)？如何布點(diǎn)更有效？安裝高度如何？財(cái)政支撐的上限在哪里？投資的盡頭在哪里？這些都需要精細(xì)化考量。

　　人防、物防、技防，那個(gè)更合適?以發(fā)達(dá)城市平安建設(shè)為例，每路攝像機(jī)平均投資7-8萬(wàn)元，多采用5-6年BT模式建設(shè)，算下來(lái)1.2+萬(wàn)元/年/路，1000元/月/路，那么請(qǐng)一個(gè)安保人員一個(gè)月按5000元工資計(jì)算，那個(gè)更劃算？按照最新的AI投資測(cè)算，僅考慮算法每路視頻監(jiān)控的投資大約在1萬(wàn)元，如果建設(shè)3萬(wàn)路視頻監(jiān)控AI部分就要投資3億，如果同時(shí)考慮算法+服務(wù)器+后臺(tái)應(yīng)用，則投資成本可能高度3+萬(wàn)元/路，這還是在新增深度應(yīng)用不足的情況下，如果引入更多的AI應(yīng)用，也許需要更多的錢(qián)。

　　好消息是2019年是PS行業(yè)信息化建設(shè)的關(guān)建年，AI企業(yè)還有很大的機(jī)會(huì)。2019年是視頻云大規(guī)模建設(shè)的一年，2018年之前已大量建設(shè)了基礎(chǔ)設(shè)施，之后就要充分挖掘視頻系統(tǒng)的潛力。

　　那么針對(duì)用戶(hù)的需求，推進(jìn)AI安防工程化落地有什么更好的解決方法嗎。合理的控制成本、確保交付的質(zhì)量、全面整合數(shù)據(jù)、精細(xì)化的深挖客戶(hù)的需求。多了解需求的場(chǎng)景，比如重點(diǎn)關(guān)注的晝伏夜出、同行人、特定區(qū)域/時(shí)間的計(jì)算等。構(gòu)建高效的計(jì)算框架，提供系統(tǒng)的識(shí)別率，了解當(dāng)前客戶(hù)的現(xiàn)狀解決系統(tǒng)的落地，否則都是空話(huà)。

　　趨勢(shì)五、大數(shù)據(jù)的開(kāi)放和整合

　　在A(yíng)I賦能安防的大背景下，主要應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺(jué)，那么毫不夸張的講，未來(lái)的格局得攝像機(jī)者得天下、得攝像機(jī)的得數(shù)據(jù)，這是對(duì)AI而言。我們都知道公共安全領(lǐng)域的有四偵：圖、刑、技、網(wǎng)，四偵合一一直是努力的方向，并向合成作戰(zhàn)方向邁進(jìn)。制約數(shù)據(jù)共享和開(kāi)放的因素一直都存在，故而警務(wù)大腦的商機(jī)若隱若現(xiàn)，但機(jī)會(huì)只留給準(zhǔn)別好的人。最早看到商機(jī)的當(dāng)屬Huawei安平BG，他們的戰(zhàn)略就是“長(zhǎng)期戰(zhàn)略投入，做深做透PS行業(yè)”。

　　城市級(jí)的視頻大數(shù)據(jù)一旦被充分挖掘，再整合多個(gè)維度的開(kāi)放數(shù)據(jù)，其潛力和前景都是值得提前布局的。

　　趨勢(shì)六、兩種模式取其一

　　在A(yíng)I企業(yè)如何落地這個(gè)問(wèn)題上，有兩個(gè)模式可以參考。

　　A模式：系統(tǒng)做大了就得做總包，做中標(biāo)人，這是阿里模式。以城市大腦為例，在2018年多采用單一來(lái)源方式招標(biāo)，系統(tǒng)技術(shù)實(shí)在是太新了、太復(fù)雜了，很難找到第二家供應(yīng)商。

　　H模式：自己供設(shè)備、軟件和系統(tǒng)，讓生態(tài)鏈企業(yè)去做，這是Huawei模式。這個(gè)前提是企業(yè)的產(chǎn)品要足夠好，可以被集成，也將是未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)最激烈的、多方博弈的市場(chǎng)。

　　還有第三種模式嗎？A+H模式，我們期待這樣的企業(yè)出現(xiàn)，在傳統(tǒng)安防市場(chǎng)上曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)像Tyco、Siemens、Honeywell、JCI這樣的企業(yè)，確實(shí)走的A+H模式，但貌似在中國(guó)都不太成功。

　　2019，未來(lái)市場(chǎng)預(yù)判

　　2019其實(shí)就是為2020年做準(zhǔn)備的。未來(lái)市場(chǎng)會(huì)出現(xiàn)各種的變局，這篇文章里我們僅探討幾個(gè)。

　　數(shù)字視網(wǎng)膜

　　中國(guó)工程院院士、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)高文早在2018年（或者更早）就提出了數(shù)字視網(wǎng)膜的概念，紐豪斯在雷鋒網(wǎng)舉辦的首屆中國(guó)人工智能安防峰會(huì)上聆聽(tīng)了高文院士的演講，其后在多個(gè)場(chǎng)所多次聽(tīng)到數(shù)字視網(wǎng)膜，其獨(dú)特的觀(guān)點(diǎn)和技術(shù)領(lǐng)先性值得深思和參考，而且數(shù)字視網(wǎng)膜和鵬程實(shí)驗(yàn)室、深圳龍崗智能視聽(tīng)研究院也有關(guān)聯(lián)，這也是紐豪斯感興趣的。

　　根據(jù)雷鋒網(wǎng)的整理報(bào)告，數(shù)字視網(wǎng)膜分為傳統(tǒng)的高效視頻編碼和實(shí)時(shí)特征提取兩部分。高院士認(rèn)為現(xiàn)在的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，從一開(kāi)始就面臨數(shù)據(jù)量太大、存儲(chǔ)量太大，查找數(shù)據(jù)不易等一系列挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)可以歸納成三個(gè)問(wèn)題：難存儲(chǔ)、難檢索、難識(shí)別。這種新型的數(shù)字視網(wǎng)膜可以被稱(chēng)為慧眼，這種慧眼不僅能看，還能夠感知。如果整個(gè)社會(huì)均由這種慧眼構(gòu)造成，那系統(tǒng)會(huì)非常強(qiáng)大，智慧城市和公安公共視頻的處理也會(huì)變得更加得心應(yīng)手。

　　實(shí)際上承載數(shù)字視網(wǎng)膜的攝像頭能做兩件事：做好編碼，為后面的識(shí)別提取出需要的信息。如果把識(shí)別算法直接放在攝像機(jī)里，會(huì)存在問(wèn)題。攝像機(jī)做的事應(yīng)該是提取特征，把后面可能用到的模式識(shí)別的特征提取出來(lái)。當(dāng)然，也不能用一個(gè)攝像機(jī)把人臉和汽車(chē)等所使用的具體系統(tǒng)的私用特征全部提取和傳輸，因?yàn)檫@些特征加在一起可能比原來(lái)的一個(gè)碼流還大，相當(dāng)于傳兩個(gè)碼流。

　　如何解決這個(gè)問(wèn)題？用數(shù)字視網(wǎng)膜。實(shí)際上人的眼睛原理和數(shù)字視網(wǎng)膜很相似，我們看東西時(shí)傳給大腦的信息，實(shí)際上并不是具體地實(shí)打?qū)嵉奈矬w影像，而是視網(wǎng)膜給后腦傳輸了生物特征，在后腦完成。

　　數(shù)字視網(wǎng)膜與人的眼睛既具有影像重構(gòu)（精細(xì)編碼視覺(jué)內(nèi)容），又具備特征提?。嫦蜃R(shí)別理解）的功能。原則上這一部分把高效、監(jiān)控視頻編碼（視頻特征的緊湊表達(dá)），把這些特征集合起來(lái)變成緊湊地給它表達(dá)出來(lái)就叫做“緊湊表達(dá)”。它用了原來(lái)同一個(gè)碼流解決了兩件事，但前提是視頻編碼略微會(huì)有點(diǎn)損失，但它對(duì)識(shí)別結(jié)果的提升比不用這種方式要高很多倍。

　　數(shù)字視網(wǎng)膜包含了四項(xiàng)核心技術(shù)：

　　?基于背景模型的場(chǎng)景視頻編碼

　　?視頻同步描述整個(gè)表達(dá)的記錄

　　?在保證性能的時(shí)候，用同一個(gè)碼流把視頻和特征原有編碼都傳出去

　　?云端的檢索，對(duì)視頻進(jìn)行更加合理的描述，以便用于搜索

　　數(shù)字視網(wǎng)膜的創(chuàng)新之處就是在傳統(tǒng)的視頻傳輸信號(hào)之上疊加了特征編碼信號(hào)，不管企業(yè)是否接受，這都是未來(lái)不可逆的發(fā)展趨勢(shì)，數(shù)字視網(wǎng)膜的落地需要標(biāo)準(zhǔn)化，而標(biāo)準(zhǔn)化和兩個(gè)機(jī)構(gòu)有關(guān)：鵬程實(shí)驗(yàn)室、深圳龍崗智能視聽(tīng)研究院。

　　2017年12月22日，廣東省正式啟動(dòng)建設(shè)首批4家廣東省實(shí)驗(yàn)室，深圳網(wǎng)絡(luò)空間科學(xué)與技術(shù)廣東省實(shí)驗(yàn)室就是其中之一。2018年1月19日，深圳市舉辦了實(shí)驗(yàn)室籌備工作會(huì)議，召集國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的權(quán)威專(zhuān)家院士開(kāi)始籌建實(shí)驗(yàn)室。3月31日，實(shí)驗(yàn)室啟動(dòng)大會(huì)在深圳市召開(kāi)，中國(guó)工程院院士高文被聘為實(shí)驗(yàn)室主任，鵬城實(shí)驗(yàn)室正式對(duì)外公開(kāi)亮相。實(shí)驗(yàn)室整體規(guī)劃土地使用面積134萬(wàn)平方米（即2000畝），建筑面積150萬(wàn)平方米，一期建設(shè)用地規(guī)劃在南山區(qū)石壁龍片區(qū)。建設(shè)期間，實(shí)驗(yàn)室啟動(dòng)過(guò)渡場(chǎng)地位于大沙河創(chuàng)新走廊的核心發(fā)展片區(qū)——留仙洞戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)基地萬(wàn)科云城一期8棟，建筑面積5.3萬(wàn)平方米。

　　紐豪斯通過(guò)官網(wǎng)了解到，鵬城實(shí)驗(yàn)室以哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）為合作單位，協(xié)同北京大學(xué)深圳研究生院、清華大學(xué)深圳研究生院、南方科技大學(xué)、香港中文大學(xué)（深圳）、深圳大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院、華為、中興、騰訊、中國(guó)電子、國(guó)家超級(jí)計(jì)算深圳中心深圳云計(jì)算中心、中國(guó)航天、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、中國(guó)聯(lián)通等十余家高校、科研院所、企業(yè)等優(yōu)勢(shì)單位共建。目前設(shè)有網(wǎng)絡(luò)通信、先進(jìn)計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)安全三個(gè)研究方向，分別由中國(guó)工程院劉韻潔院士、高文院士、方濱興院士任方向責(zé)任院士。

　　高文院士擔(dān)任主任，那就很有可能催成數(shù)字視網(wǎng)膜在鵬程實(shí)驗(yàn)室的落地。根據(jù)最新消息2019 年 1 月 23 日下午，鵬城實(shí)驗(yàn)室人工智能?chē)?guó)際研發(fā)中心揭牌儀式在深圳市福田區(qū)深港協(xié)同創(chuàng)新中心舉行。作為鵬城實(shí)驗(yàn)室參與全球人工智能研發(fā)的橋頭堡，首批3個(gè)高水平國(guó)際化項(xiàng)目已全面入駐。項(xiàng)目分別涉及智慧金融理論研究（沈向洋負(fù)責(zé)）、智慧金融應(yīng)用研究（楊強(qiáng)負(fù)責(zé)）以及自主健康研究（Ramesh Jain負(fù)責(zé)）。

　　在鵬程實(shí)驗(yàn)室成立之前的2017年7月26日，深圳市龍崗區(qū)政府與北京大學(xué)數(shù)字視頻編解碼技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室、中關(guān)村視聽(tīng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟，在深圳市舉行深圳龍崗智能視聽(tīng)研究院簽約暨揭牌儀式。北京大學(xué)數(shù)字視頻編解碼技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室和中關(guān)村視聽(tīng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟由高文院士牽頭組建，是自主創(chuàng)新的AVS標(biāo)準(zhǔn)的核心推動(dòng)力量，也是新一代人工智能規(guī)劃的積極參與者之一。而這個(gè)試聽(tīng)實(shí)驗(yàn)室也和高文院士有關(guān)。

　　兩大機(jī)構(gòu)的聯(lián)系人是李革博士，國(guó)家特聘專(zhuān)家，北京大學(xué)數(shù)字視頻編碼技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室深圳分室負(fù)責(zé)人、鵬城實(shí)驗(yàn)室人工智能研究中心主任。美國(guó)奧本大學(xué)電子工程博士學(xué)位、美國(guó)加州大學(xué)戴維斯分校電子工程博士后。相信在李博士的聯(lián)系下，數(shù)字視網(wǎng)膜的標(biāo)準(zhǔn)有可能在兩大機(jī)構(gòu)的助推下實(shí)現(xiàn)落地。另?yè)?jù)悉深圳龍崗智能視聽(tīng)研究院投資設(shè)立深圳龍崗智能視聽(tīng)技術(shù)有限公司，副院長(zhǎng)是安欣賞，領(lǐng)英資料顯示安畢業(yè)于大連理工大學(xué)，畢業(yè)后加入華為公司，服務(wù)超過(guò)16年。

　　多維數(shù)據(jù)融合

　　數(shù)字視網(wǎng)膜解決了視頻流的傳輸和特征結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，獲取了如此之多的結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)之后，就需要將視頻數(shù)據(jù)和其它數(shù)據(jù)進(jìn)行碰撞，也就是多維數(shù)據(jù)融合。

　　以人臉識(shí)別為例，如果攝像機(jī)采集到了一個(gè)人臉，但是系統(tǒng)是無(wú)法告知“他是誰(shuí)？”，這需要一個(gè)龐大的基礎(chǔ)人臉庫(kù)（比如身份證大庫(kù)）進(jìn)行1:N的比對(duì)，這個(gè)人臉庫(kù)就屬于多維數(shù)據(jù)融合的典型應(yīng)用。又好比說(shuō)，系統(tǒng)采集到一個(gè)手機(jī)的MAC地址需要和一張人臉進(jìn)行匹配，也是一種數(shù)據(jù)的融合。又好比將一條門(mén)禁刷卡記錄和人臉照片結(jié)合起來(lái)。

　　現(xiàn)實(shí)的情況將會(huì)更為復(fù)雜，城市治理的核心就是人的動(dòng)態(tài)，捕捉人動(dòng)態(tài)最好的方法就是利用遍布城市的攝像機(jī)。那么未來(lái)如何打破壁壘，將攝像機(jī)采集的數(shù)據(jù)和其它多維數(shù)據(jù)進(jìn)行碰撞、融合，就很有必要成立一個(gè)大數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu)來(lái)完成，也可能需要一網(wǎng)多域的管理方式進(jìn)行管理。

　　其它落地因素

　　影響2019年AI項(xiàng)目落地的因素很多，還有幾個(gè)因素是需要考慮的。

　　?根據(jù)主流觀(guān)點(diǎn)，攝像機(jī)視頻前端預(yù)計(jì)1-2年（2019-20）內(nèi)不會(huì)大規(guī)模增長(zhǎng)，這是財(cái)政負(fù)擔(dān)越來(lái)越重，好鋼用在刀刃上，但AI攝像機(jī)在整個(gè)攝像機(jī)中的占比將會(huì)有較大幅度的提升

　　?大規(guī)模的建設(shè)需要等待視頻監(jiān)控十四五規(guī)劃，相信2021-25期間肯定會(huì)有大規(guī)模突破

　　?廣大的鄉(xiāng)村和鄉(xiāng)鎮(zhèn)，偷雞摸狗的依然存在，隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn)，鄉(xiāng)村的空心化、老齡化日趨嚴(yán)重，人防越來(lái)越難了，而利用AI技術(shù)提高鄉(xiāng)村和鄉(xiāng)鎮(zhèn)的安全性已經(jīng)迫在眉睫

　　?盡管財(cái)政負(fù)擔(dān)很重，2019年AI依然會(huì)保持大規(guī)模投入

　　?市場(chǎng)整合力度會(huì)越來(lái)越強(qiáng)，互聯(lián)網(wǎng)+停車(chē)場(chǎng)、互聯(lián)網(wǎng)+門(mén)禁、智慧社區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)都在推進(jìn)制定中

　　以上并不全是紐豪斯的觀(guān)點(diǎn)，部分觀(guān)點(diǎn)也是來(lái)自于第三方的溝通。

　　2019，AI企業(yè)一定不會(huì)一家獨(dú)大、獨(dú)占區(qū)域市場(chǎng)，一切才剛剛開(kāi)始。