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从人脸识别到城市大脑,旷视科技如何拔得“A

来源:常山信息港 发表时间:2020-03-04 14:31
    2020年1月6日,港交所批准了旷视科技的IPO申请。1月7日晚间,旷视科技通过港交所的聆讯,并计划农历春节后第一周开始招股,募资额5亿美金。作为“AI四小龙”之一的旷视科技成立于2011年,一直以自主研发的机器视觉AI技术为核心,并持续打造在城市大脑、供应链大脑、个人设备大脑三大场景的数字化解决方案。
    其中,在城市大脑场景下,旷视城市管理数字化解决方案已在全国260余个城市落地运行,已智能升级改造3,000余个楼宇园区,实现人车通行智能化。而“城市大脑”最早提出是作为未来城市可持续发展的全新基础设施,其核心是利用实时全量的城市数据,来全局优化城市公共资源。
    由于安防的变革与智慧城市建设的完善,模拟时代向数字时代的更迭也越发沉淀,城市治理的相关问题愈加凸显,因此,数字化解决方案的构建是智慧发展中的“重中之重”。
    旷视副总裁陈雪松告诉亿欧:“城市大脑出现的最大价值在于产生数据、收集数据。智慧城市的本质是数据统计的汇聚,我们所谓的大数据,就是共同技术上的所有信息,而信息存储量上的95%都是视频。”旷视正在坚持的方向,就是充分实现巨量数据的价值最大化。
    事后分析到事前预测,城市管理安全建设应运而生
    安防产业的变革是由技术驱动力发生,本质上是用户的业务要求在变化,但是技术变革在用户层体现的并不明显。陈雪松提到:“例如海康大华的崛起,它是技术变革带来的必然发展,由模拟时代走向数字时代,但是用户的业务形态并没有产生变化,近年来安防行业的火爆快速增长,主要原因在于用户的业务需求对技术的反向拉动。”
    监控一开始出现的时候,它解决的问题是事后。事后查看是其主要用途,当行业快速规模化发展起来后,新的技术变革对用户本身的业务模式并没有产生太大的变化,真正的影响点在于技术积累在一个程度之后,用户业务需求上达到了一定规模,出现了新的问题:摄像头太多了,人看不过来。
    而这种问题的存在,对未来的城市建设变成了一种形式化威慑。大量的视频导致人力成本消耗之后,人就不会再看了。因此,就会出现一系列问题:
    第一,某段视频不能在用户有效的反馈时间段内及时解决,变成无效信息,例如社区级的视频最长保留时间仅为一个月;
    第二,在事件已经发生要及时跟踪追寻的时候,可能已经没有时间去查看,企业级和政府部门的视频保存时间也是三个月以内;这类视频信息,就是在存储与消掉中反复进行。
    第三,根据前瞻产业研究院的数据来看,2015—2018年,中国视频监控市场规模已经从59.9亿美元持续增长到80亿美元,从4.9%增速增长到9.7%,而且在2017年突破14.7%的增速。国内视频监控市场的规模化建设,使得当前视频资料的大量累积造成了资源的浪费。
    例如,陈雪松形象的比喻道:“世界上有两块硬盘,其中一块就是用来存储视频。它只是一个存储核心,没有产生价值。”同时,这也是事中分析需求的“导火索”。
    陈雪松告诉亿欧:“人工智能的崛起也是基于这个时间点,摄像头的逻辑定义也因此发生了改变,不仅局限在‘给人看’,更多的是给机器看,人只看结果。”即在事中数据分析时,基于人脸、行为、场景来分析,让视频自身来监控,只按照结果直接报警给人,充分实现并发挥了“人眼”的作用。
    2015年发展至今,安防行业蓬勃发展,智能化建设浪潮也正在成指数级增长。同样,上升到城市级管理与治理问题时,这些“城市之眼”就显得尤为重要。以往通过人工采集的方式拿到数据,已经远远无法支撑社会的快速运行,通过每一个数据单元采集出来的数据细胞,构成了整个数据立方,是整个城市治理和智慧城市决策的关键依据。
    云边端促融合,建设闭环生态综合应用平台
    随着事后分析到事中跟踪的转变,用户也提出了事前预判的要求,即对于人的行为模式进行预测预判。在城市管理领域,这种分析模式也能实现非常高效的应用落地。
    陈雪松举例道:“早高峰和晚高峰在地铁排队时,安检等候人员多、耗时长,安检通行通道所产生的影响范围较大,当对排队人员行为轨迹进行大数据分析,发现其中80%的人是定时定点进出,在身份上就可以确定为上班族。因此,这一部分人理应享受最便捷、快速地通行服务,剩下一部分不清楚其行为模式的人,便可以选择加强安检。”
    这种方法可以实现有效调度,明显提升服务效率,通过事前的数据积累和预判,打通整个城市智慧安全建设。当前,预测、预警、预防的需求性越来越高,事后处置、事中打击、事前预防的转变基础在于:人工智能的事中发现,拥有大规模的基础建设,形成积累的数据能够产生事前预测的能力。
    因此,物联网作为一种基础设施的存在,从连接的概念正走向无处不在的发展,已经形成各行业的连接平台。例如基于视频的智慧应用平台,具有视频链接和管理作用,甚至是构建应用。
    陈雪松告诉亿欧:“在人工智能领域下,物联网正和计算相结合,因为‘云边端’的计算无处不在,‘云’是实际需求和技术落地场景所需要的产物,‘云计算’本身是大汇聚,它看的是全维行业数据,还能形成和其他垂直虚拟空间的数据堆积碰撞,只有在这个节点才能拿到最权威的数据,但是它的时效性一定是最差的。边和端都有其计算环节,物联网的连接在云边端都在发生。”
    基于视频的数据产生之后,视频数据是主要驱动力,因为基于视频所承载的信息量巨大,包括层级、行为、身份和标识,这些信息识别之后和其他数据碰撞可以产生最有效的价值,但是时空信息要求是个关键点。陈雪松提到:“比如智慧灯杆,会有Wi-Fi采集和视频采集,这个时候数据一定要有效,并一定要在前端做直接耦合,省去中间传输的一些环节时空的一致性。”
    三大动力助推城市大脑崛起,下一步落地全维生态改造
    陈雪松说道:“后台做大数据碰撞时,只基于大区很难做精细化分析,因为它是群体数据,它们所感受到的维度不一致,而视频可以精确识别到个,在个和堆产生碰撞的时候,才能进行叠加。所以数据耦合越前端发生,有效性越高、价值越大。”
    并强调,当前的业务产品和应用落地还是基于部分区域去实现,并不是基于整个大城市平台,在技术层面上,端的融合诉求更高,其细分下是点的信息,深入层面就是边的信息。
    随后,陈雪松提到三个小闭环系统建设的重要性,即端上闭环、边上闭环,云端的大闭环。对AIoT就要求聚合和连接,由于计算之后具备能力,旷视更希望它能把这种能力以最实效即时的方法,赋予给最需要的人。
    因为业务场景的需要,在前端与业务方结合的时候,更多的还是以人为核心来形成闭环驱动,因此视频和视频的识别能力是旷视业务的核心,然后再去叠加其他维度的数据。陈雪松说道:“我们变成了数据的生产者,同时也需要接入多维数据产生更多的价值,小型的智能化平台就出现了。”
    当前在城市大脑的解决方案,旷视主要有三类:城市管理数字化解决方案、楼宇园区数字化解决方案、教育行业数字化解决方案。
    其中,在城市管理上,旷视针对城市管理中的典型场景,通过涵盖“算法、软件产品、硬件产品、解决方案”在内的全价值链能力输出,打造覆盖全业务流程,端到端数字化解决方案体系设计,帮助城市管理者构建“前端感知、云端研判、终端应用”在内的新型智能城市管理闭环体系。
    在实用案例上,北京海淀区,旷视根据《智慧海淀十三五发展规划》、《智慧海淀顶层设计》及东升镇“城市大脑”三年行动计划,在智慧公园规划方面,以“智慧生活休闲平台”为主体,民众参与与体验为中心,利用人工智能、大数据、5G和物联网等热门技术,从根本上提升了公园日常管理的科技化、精细化和节约化水平,为街镇级智慧公园建设和管理模式提供了行业样板。
    在技术优势上,旷视实现了软硬结合,以AI赋能云、端、芯,赋予硬件智能化;云端结合,通过云端上的计算协同,提升计算效率,大幅降低成本;端到端,全价值链的交付可构建新型城市管理闭环体系。陈雪松提到:“城市大脑建设上,旷视更讲求务实,从三步来组织架构:城市之眼、行业分脑、城市大脑。”
    陈雪松强调,城市大脑的构建不可能一蹴而就,也不仅仅是简单的将智慧城市下垂直相关的数据拿起来接着用,而是将以前的数据加以利用,使之呈现火山喷发式的数据效益。
    这也是旷视科技一直坚持的方向,从数据汇聚的认知方面到二次分析计算的推导决策,多维数据碰撞可实现更好的运行效果。因此,在下一阶段,旷视将会以重点城市和专项落地为核心,实现应用落地价值最大化,全维的统构建设和覆盖。
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