二号站平台官网地址萤石推出“校园智能锁解决方案”

高校经过多年的信息化发展已经拥有了较为完善的信息基础设施,但仍然存在着宿舍管理业务缺失、业务系统缺乏整合等问题。近日,萤石在各大高校落地“校园智能锁解决方案”,推进校方宿舍安全智能化管理工作,为学生营造安全便捷的学习生活环境。二号站平台官网地址

大学宿舍管理难点多

大学宿舍作为学生聚集的生活场所,一直是高校学生管理工作中极为重要的内容,其中也面临着不少管理难点。对校方而言,学生晚归查询、私下换寝等问题没有较好的解决措施;对于学生而言,钥匙易丢失,易被复制,财产安全隐患大;对宿管人员而言,开学季的钥匙分配、毕业季的钥匙回收、备用钥匙的管理工作都较为繁琐。

良好的宿舍管理是优质教育的重要保证,为此,教育部出台相关文件,明确要求校方通过信息化建设来加强宿舍的安全保卫工作。

萤石“校园智能锁解决方案” 助力智能化管理

针对上述痛点,萤石推出“校园智能锁解决方案”实现对宿舍的智能化管理。将宿舍的传统机械锁更换为萤石智能门锁,学生在管理中心录入权限信息后,通过有线/无线通信协议将权限信息下发到智能锁本地,最终实现授权追溯、权限管理、数据导出、远程开门、事件告警、晚归统计等安全功能。二号站首页

经过一段时间的投入使用,萤石“校园智能锁解决方案”得到了校方和在校学生的一致认可。校方负责人表示:“方案通过对宿舍的出入信息进行数据化处理,提升了宿舍的优化管理和体验。辅导员可以通过开a锁动态来分析学生的行为,比如某学生经常晚归或多日未归,可以及时约谈学生了解情况,避免学生误入歧途。”在校学生也表示:“宿舍换上智能锁之后,出门不用带钥匙,进出很方便。”二号站安全吗?

根据校园宿舍管理的业务需求,萤石方案的总体设计思路根据学校实际场景需求出发,同时提供无线、有线两种方案。无线方案无需在门上布线,安装简单;有线方案信号传输稳定,采用有线供电,无需更换电池,后期维护成本较低。

目前,萤石“校园智能锁解决方案”已在全国多所高校落地,对创造一个安全的、数字现代化的、智能化的宿舍有着十分重要的意义。除了校园场景,萤石“智能锁解决方案”还可应用于“人数多、房间多、流动性大”的公租房、政企办公室等场景。

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警惕!二号站平台注册超声波可轻松入侵你的智能语音助手

人工智能(AI)和机器学习的发展,使人们能够通过语音与机器进行全新的交互。如今,用户可以与语音助手如Bixby、Siri、Google助手等进行对话,设置闹钟、打电话给朋友、安排日程等等。

智能语音助手的普及应用,除了提高改善人们的生活水平,同时这些新技术还改变了网络威胁的格局。二号站平台注册

最近,科学家研究证明了这些语音助手系统很容易在人耳无法识别的频率下注入信号。而且,除空气外,声波还会通过其他可能传播振动的材料传播信号。

在一项新的研究中,来自圣路易斯华盛顿大学的研究人员重点研究了这种新型攻击类型在不同传播媒介下的特征。

目前,研究人员已经证实,超声波可用于通过空中传送命令。超声波不发出任何声音,就可以激活手机上的Siri并使其打电话,拍照或向陌生人朗读文本内容。而且这一切全部都在用户不知道的情况下进行。

研究人员发现,这些超声波还可以通过大量固体表面传播,从而启动语音识别系统,而且,加上一些硬件,发起攻击的人也可以听到手机的反应。

麦凯维工程学院计算机科学与工程学助理教授张宁说:“我们希望提高人们对这种威胁的认识。我希望每个人都知道这一点。”

科学家将语音命令发送到手机,加上隐蔽的麦克风,他们能够与手机来回通信,最终实现远程控制。二号站

张宁解释说:“超声波也是一种声波,其频率高于人类所能听到的频率。但是,手机麦克风可以而且确实可以记录这些更高的频率。如果你知道如何播放信号,则可以对其进行操作,当电话解读传入的声波时,它将认为是你在说命令。”

在另一个实验中,研究人员将研究确定超声波通过固体表面的传输能力。实验中,将手机放置在桌子上,然后麦克风和压电换能器(PZT)连接到桌子的底部。 在电话另一侧的桌子上放着一个波形发生器,用于产生正确的信号。

研究人员进行了以下两次攻击作为示范:

解除短信密码:基于SMS的身份验证已被广泛采用,通常通过SMS提供一次性密码。可以激活受害者的设备秘密读取SMS消息,从而提取SMS密码。

模拟攻击者首先告诉虚拟助手将音量调低到3级。在这个音量下,受害人在中等噪音水平的办公室环境下是很难注意到手机的反应。

然后,当来自银行的模拟消息到达时,攻击设备将“读取我的消息”命令发送到电话。桌子底下的麦克风听得见声音,但受害者听不见。

拨打欺诈性电话: 通过SurfingAttack也可以控制用户的电话拨打随意号码,并使用受害者的合成声音进行欺诈性质的互动对话。攻击者使用桌子底下的麦克风进行了交谈。

该测试使用了17种不同的手机型号,包括流行的iPhone、Galaxy及摩托罗拉。除了其中两个型号以外,其他所有手机都容易受到超声波的攻击。

研究人员还测试了不同的桌子表面和手机配置。包括金属、玻璃和木材不同的桌面,以及在不同的位置放置手机,改变麦克风的方向,即使距离长达9米攻击仍然有效。

“超声波攻击也可以在塑料桌上起作用,但可靠性不高。”研究人员表示。

此外,研究还发现,手机壳对攻击成功率的影响很小。将水放在桌子上可能会吸收声波,但效果微乎其微。而且,攻击波可同时影响多台手机。二号站平台注册登录

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二号站测速官网“雪亮工程”建设再深化 提升群众安全满意度

雪亮工程”作为是重要的“民生工程”,是平安建设的重要内容、社会治理现代化的重要项目。疫情期间,成为城市、乡镇无死角安全防范措施,取得了巨大成效。2020将是雪亮工程建设的最后一年,在建设进程中也还需深入解决一些问题。二号站测速官网

“雪亮工程”建设已显成效

在疫情期间,各地雪亮工程发挥着巨大作用。根据“镇、村、民”三级监控,全域统筹防疫工作。一是以网格为单位开展摸排,统一规划,合理布置监控探头点位;让居民接入信息共享平台,有效缓解村与村防疫工作人手不足的现状。三是安排专业人员实时监控各村卡点情况,对突发事件进行应急处置。

此外,“雪亮工程”建成至今,已经初步实现了“雪亮工程”在重点区域监控全覆盖,构建起“全域覆盖、立体布局”的社会治安防控网。

地方公安可以充分利用高清监控视频,如治安卡口记录的环境影像、人员体貌、车辆特征等信息,与走访调查、基础排查、数据筛选等开展细节分析、综合研判,寻找与案件关联的线索,开展网上排查,服务案件侦查,快速侦破案件。

再者,利用雪亮工程可以解决农村安防痛点,调节群众矛盾。借助“雪亮工程”覆盖各区域的高清摄像头,有些地区开始打造远程视频调解平台,调解员可以通过视频,远程指导协助,化解群众纠纷。

雪亮工程建设还有问题需要深入解决

雪亮工程的建设涵盖了城镇与乡村,如何监督与检验雪亮工程有没有完成到利民、便民、护民的任务,切实提高群众安全满意度将成为雪亮工程后期建设重要的部分。

近年来我国雪亮工程建设开展迅速,关于雪亮工程质量问题的报道时有发生。比如部分雪亮工程设计方案不科学、平台功能不完善、软硬件开发不到位等。诸多问题的出现侧面也反应出当前雪亮工程建设仍不完善。二号站官网注册

这些问题的出现一是由于目前各地工程建设的进程不一,各雪亮工程建设的技术标准有待统一,亟待相关部门出台规范性建设标准,为工程检测、验收提供依据。二是建设阶段还未深入,平台建设包括软硬件开发还需时间检验。三是由于部分工程建设责任人相互推诿,造成责任不明确,部门协作出现问题。

如何深入雪亮工程建设,切实提高工程建设质量,提高群众安全满意度,还需做好以下几点:

  1. 发布统一规范的雪亮工程建设标准

各级主管部门可以牵头成立和健全专家库,招纳各部门相关专家,开展学术交流探讨,在充分调研论证的基础上,发布统一规范的雪亮工程建设标准。

  1. 签订更加细致明确的施工合同

在各地工程招标和签订施工合同时,一是要详细明确软件平台应该具备的功能、性能指标,让后续工作有据可依。

二是明确工程现场常驻技术人员数量、技术骨干数量,发生各类技术问题分别在几天内解决,明确违约责任。二号站登录网址

三是由一个施工单位总包负责,统一协调硬件厂家、软件厂家、施工队、网络运营商、云服务供应商等,总包单位承担总体责任。

四是出现问题及时处理,与交通部门、城管部门、村民委员会等协商,细化相关问题解决办法与时限。

  1. 加强工程监督检验

作为重要的政府采购工程、民心工程,为了规避质量风险、避免后期问题,应严格落实雪亮工程监督检验。保证工程检测细致全面,出具的报告有法律效力,规避质量风险,提升我国雪亮工程建设质量。

结语:

疫情期间,雪亮工程建设帮助城市和农村构建立体防控体系,极大地提高防控效率。而面对建设中仍存在的问题,各地区还需集中人力、财力、物力、精力,统筹实施,加快推进“雪亮工程”建设,保质保量完成任务,以提升群众幸福感、安全感、满意度为最终目标。

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消失的二号站待遇如何?「安防并购」

并购不是简单的存量资源整合,而是在基因匹配和三观相合下,面向未来的级数增量成长通道。二号站待遇如何?

“并购”,这个资本动作正慢慢被安防市场所遗忘。

Memoori 最新调研结果显示:过去五年中,安防行业每年至少都会有一笔十亿美元以上的并购案发生。

但在 2019 年,这一数字降至为“0”。

它与时下乱世安防中各大枭雄厉兵秣马扩规模、夺城池的大背景,显得有些格格不入。

如果说产业经营是做‘加法’,那么投资并购就是做‘乘法’。

多位行业专家都曾提过,未来的市场份额争夺会更偏向于报团取暖式进取,个人英雄式的单打独斗已经成为过去。

在数字转智能的十字路口,通过并购扩大自身优势,是企业最a便捷也是最奏效的商业模式。

“并购,解决不了安防的实际问题。”

一直以来,海康威视总裁胡扬忠对这个观点持辩证态度,“安防行业大的资本整合,最后大多都会变成资本的闹剧。”

而事实,也的确朝着胡扬忠所预判的结局演进着。

2000 年前后,那时候的中国安防盘大兵弱。Tyco、Honeywell、GE、BaOSCH、UTC、Simens、Schneider、Panasonic、Sony、Samsung 等实力外商都选择在视频监控产品上发力,通过并购大举进入安防。

20 年时间过去了,回头复盘,结果都不太尽如人意。

IHS 报告中有比较全面的数据记载:Tyco 并入 Johnson Control;GE 安防并入 UTC;Siemens 退出安防;Schneider 并购的 Pelco,逐步衰落;Samsung 监控卖给了韩华,韩华再次转让股权;Panasonic 和 Sony 监控市占率逐年下降;Honeywell 和 Bosch,几乎没有增长。

放眼全行业,列军开进,全数夭折的案例并不多见。

并购,这个在大多数市场都被验证过的圣经宝典,为何到了安防市场却不受待见?

“大多数的安防并购,1+1 最后都是<2 的。”

某行业专家直言:通过并购,最后活下去容易,过上好日子可能性不大,发展壮大难上加难,主要原因有两点:二号站登录网址

1、非标准化产品不易打通,业务收购难成立。

2、技术话语权不高;全盘收购走不通。

先看第一点,一直以来,困扰安防厂商们的最大问题之一莫过于产品非标准化。每一个客户的需求不一样,每一个领导的要求不一样,每一派厂商都有自己的标准和地盘。

与 To C 市场不同,安防面向政企客户,产品和服务的门槛偏高且涉及的生产流程较为复杂,具有长周期慢反馈的特点。

以笔记本市场为例,在 IBM 时代,ThinkPad 品牌就坐拥诺大忠实用户群。联想收购之后,在基因不发生大改变的基调上,用户不太在乎主导者是谁,即收即用。

反观安防,受限于非标准化产品、非标准化渠道,以关系型营销为核心的作业模式天然阻碍并购双方的友好互融,相互打通费时费力,且性价比不高。

再看第二点,传统安防市场一直以来格外信奉“渠道为王”这句圣言,技术话语权得以加重也是得益于 AI 的加持。

比如 AI 算法层,技术落地初期,传统安防巨头们会选择购买相关技术,但很快他们便会组建自己的团队独自开发,甚至青出于蓝。

回看过去五年,中国安防上市公司并未完成一次对顶a尖技术公司的收购,而是通过挖角技术人才完成技术覆盖,速度更快、成本更低。

这与硅谷截然相反,硅谷的创业公司通常很难做大,从黑科技入手的公司通常做到一定体量就被打包出售。

一来,受限于行业本身瓶颈,难有一套可复制的模式吃遍全国;

二来,技术门槛极易被快速踏平,全盘收购不如细挖墙角。

两点要素的叠加,也让安防的实际并购价值越来越低。

并购逻辑
“安防并购,是一个封闭产业走向开放与成熟的必然阶段。”

即便如此,多数行业专家还是笃信,未来的 AI 安防行业,一定会出现很多变化,但整合的方式还不确定。

后安防时代,行业对安防企业的要求,从以单纯硬件的提供商为主,转变为在芯片、硬件产品、算法全生态布局。

可提供软硬件一体化的解决方案提供商,在行业中扮演着更重要的角色,也进一步提高了行业进入的技术壁垒。二号站挂机软件

未来,在芯片等核心器件领域,可能会看到传统安防巨头的资本动作。

毕竟,他们做梦都想逃离安防的小沟小壑,去往视频物联的星辰大海。而那里,又有了更多可怕的对手,更多难啃的硬战。

Memoori 的数据可以佐证,过去三年,平安城市、智能交通等安防业务竞争加剧。但总体上仍保持稳健增长,具有不小的整合空间,预计未来 5 年内安防行业的复合增长率为 7%。

同时,当前行业的结构仍然非常分散,成百上千家小型企业的市场竞争将会愈演愈烈,这意味着在快速增长的 AI 安防业务背景下,并购价值与与交易量可能会重新回归到峰值水平线上。

而在未来的并购过程中,企业需考虑的不应是原先的价格,也不能仅仅局限于并购对象的人数,收入和市场,而最要注重并购对象能给自己带来多大的价值。

在这一点上,Facebook 做了一个很好的榜样,罗振宇在其 2015 年跨年演讲中提到:

Facebook 用 200 亿高价收购 whatAPP,那不是简单的有钱任性,而是面对移动互联网大潮时,一定要拿到的救命船票。

在这场轰动全球的并购案背后,有三点启发值得一提:

客观评估自我。

一方面是对自身专长的认识,收购的对象能否基于自身现有条件和资源获得更大的发展;另一方面是对自身不足的认识,收购对象能否有效弥补自身不足,以更好的应对未来挑战。

客观评估对象。

一方面是拿准对方基因,能否与自身匹配,能否对自身的发展起到促进作用;另一方面是对方的发展前景如何,是否处于趋势的前沿。

敢于下重注。

《浪潮之巅》作者吴军此前提到,并购的关键,在于通过并购交换到的资源是否能提升自身在未来的价值。今时今日需要付出的成本并没有那么重要,是否能立刻获得回报也不重要,重要的是未来的增量。

从这个层面来说,对未来的预判越准确,对当前的决策也就越果决。同时,能够提升自身价值的,一定是能与自身特质匹配的、自己能够驾驭的。只有这样,才能够扩大自身的势能,而不是折损它。

科技并购成焦点
成功的收购不是简单的存量资源整合,而是在基因匹配和三观相合下,面向未来的级数增量成长通道。

然而,并非所有的公司都能够通过并购扩展业务,很多企业并购新的业务之后,不仅做不到 1+1>2,甚至是 1+1<1。

历史上不擅长并购的企业有很多,譬如微软。那么,如何才能在短时间内去获取更多的资本讨论、商业总结?

一个企业的并购行为,从某种意义上来说,并不是简单追求规模效益的推动,而是为未来的协同发展打好基础。

对于 AI 安防公司来说,适当的投资并购在提升资本耐心的同时,还能以最快的速度覆盖被并购者的生产技术、市场份额、管理水平等资源,以解决营收痛点。

两千年前的战国时期,诸侯并起、相互兼并,出现战国七雄,历经合纵连横,最终秦王扫六合,一统天下。

两千多年后,在全球一体化的趋势下,贸易、技术、服务、管理、资源、资本、智力等一切推动经济增长的要素都在不可逆转地荡涤着各国的经济边界。

在这个过程中,投资并购就是资源整合、就是扫荡边界、就是重新洗牌;同理,此路数在 AI 安防行业也同样适用。

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聚焦新基建丨数千亿级工业互联网市场,二号站网页登录能否跑出独角兽?

. 与当年“四万亿”相比,新基建的“新”,体现在数字化产业的基础设施建设上。5G、大数据中心、人工智能与工业互联网,构成了未来中国经济增长的新动能,也催生出产业链上下游无数的投资机会。二号站网页登录

与此同时,过去十几年的时间里中国消费互联网所取得的亮眼成绩,不仅彻底改变了人们的日常生活,也催生出许多商业新贵,他们在掌握流量红利的同时也积累了足够丰富的数据资源,并以此探索出更多的商业模式。

当互联网进入下半场,大数据、云计算、人工智能等高新技术与产业的融合不断加深,在为传统产业加速赋能的同时,也涌现出一批即具备技术,又深入产业的创业型企业。作为国民经济支柱的工业制造业领域,更是如此。

工业互联网究竟代表着什么?这个领域能否像消费互联网那样诞生出新的独角兽?通过梳理目前我国工业互联网的发展现状,或能窥一斑而知全豹。

工业互联网从何而来?

不管你是否为从业者,相信工业互联网的概念并不陌生。这个最a早由通用电气(GE)提出概念,发端于制造业,却因为联手了IBM、思科、英特尔与AT&T等IT企业,变得更为性感。

在很长一段时间里,GE旗下的Predix一直被业内人士看作是行业的标杆性物种:从建立平台,到万物互联,再到成立GE Digital并将原有软件及IT职能部门并入,建立全面的数字化转型能力,这家美国老牌制造企业在工业互联网领域所进行的每一步探索,都为后来者提供了参考,或是教训。

虽然2018年GE出售Predix及其数字化部门,引来了业内的无数讨论,GE挥泪斩马谡的做法,让从业者们纷纷看衰工业互联网的未来发展。但在今天,我们从发展的角度回头看,GE让其数字资产业务和Predix自由化的在市场上经营,并逐步摆脱其业务上对于GE集团的依赖,反倒是更为灵活高效的做法(集团战略变更及财务因素,不在本文的讨论范围之内)。二号站总代理

回到工业互联网的初衷,其实若按照英文“Industry Internet”来看,很难说这个概念究竟是工业领域专属,还是更适用于现阶段更为火热的产业互联网。但从GE所提出的“the power of 1 percent“的理念,以及具体落的行业来看,在航空、能源、医疗健康、铁路、能源等全球产业体系中,节省百分之一能够带来的潜在价值毋庸置疑。于是,这个最初起源于工业制造业领域的概念,也深入到产业中去,让未来的发展具备更多的想象空间。

将目光拉回到中国,2018年3月工业富联的闪电过会,让工业互联网以一种更具冲击力的姿态出现在公众的视野。诚然,彼时国内早已涌现出不少平台型产品,也陆续有对外赋能的案例曝光,但资本层面的大动作,更容易让人感受到行业蠢蠢欲动的生机,也从一定程度上给予一级市场以信心

如上如所示,亿欧盘点了2019年市场上获得融资的工业互联网领域相关企业,发现获得融资的企业一共有30家,其中还有少数几家当年获得了两轮融资,虽然较2018年的40多家(企名片数据)相比略有下降,融资轮次也较多地集中在A轮,但整体还是呈现出向上发展的势头。

当政策、资本都向同一个方向聚拢时,产生的动力是强劲而迅猛的。但工业互联网究竟长什么样子,新入局的投资人又该用什么样子的逻辑去看待这个行业,是个复杂的问题。

工业的互联网or工业互联的网?

在厘清答案之前,不妨先看一组数据:赛迪智库曾在一份报告中提到,2020年我国工业互联网市场规模逼近7000亿元大关,工业互联网平台市场规模将从2019年的491.2亿元,上升至696.1亿元。工业互联网市场规模,与工业互联网平台市场之间的规模差距,超过了10倍,那么平台之外的究竟是什么?

先简单地抛出观点:平台之外的产业规模,涉及到了5G通信、大数据、物联网等数字经济各产业链上下游的基础设施,这些基础设施可以说是建设和实现工业互联网的先决条件。

那么工业互联网究竟是如何实现的?不妨先参考工业互联网产业联盟制作的平台功能架构图。

从最a核心的IaaS层、PaaS层、SaaS层角度来看,工业互联网平台其实与大数据平台的逻辑如出一辙。略有差别的地方是,一般大数据平台的数据会沉淀在不同针对消费者的网站或者APP上,但工业制造业场景中的数据来源,则复杂得多,有来自不同设备的,不同生产流程和运营环节的,甚至是不同人的。

因此,与通常的大数据平台相比,工业互联网平台的架构,多了最a底部的边缘层,用来采集数据、并进行数据的预分析与处理,这是实现工业互联网“数据+应用”的基础,也是做工业物联网与AI加边缘计算的方向所在。

由此,继续向上的IaaS层、PaaS层和SaaS层也就无需过多赘述了,在完成了最初的数据积累之后,后续在开发应用及服务时,才不会让“巧妇难为无米之炊“。

工业互联网平台的原理看上去并不复杂,对着架构图仔细研究几家企业便能基本清晰,复杂的是平台搭建过程中所面临的具体情况。

众所周知,中国拥有全世界a最a全面的制造门类和最a完整的供应链,这的确是我们的优势。但在青桐资本毕英哲看来,短短30余年建立起来的制造业体系,在过去野蛮生长的过程中遗留下了短板,是草莽生长的,别说自动化和信息化的建设了,能不能做好5S和精益生产,都得打个问号。“同行之间的发展水平有差异,不同行业之间的技术发展阶段更是层次不齐。这种千姿百态的发展状态,注定了我国在建设工业互联网的过程中,也需要不同的思考路径。”

基于此,我国工业互联网在发展建设的过程中,采取了“两手都要抓,两手都要硬“的思路:原本自动化、信息化基础已经不错的大型企业,先实现内部的数字化转型,将“设计-供应链-生产制造-运输-销售“的全链路打通,通过建立数据中台的方式实现工业内部的互联互通,并将积累下来的技术对外赋能;而资金有限的中小企业,也可以通过购买SaaS服务,或加入产业集群的方式,抱团取暖。二号站测速官网

明势资本创始人黄明明向亿欧总结了目前市场上常见的四类工业互联网企业类型:

第一类是BAT等传统互联网巨头。阿里推出了ET工业大脑;腾讯将工业列为腾讯云超级大脑的五个重点方向之一;百度则打造了百度云“天工”智能物联网平台;ByteDance也在这一领域开始了积极的布局。

第二类是传统的工业龙头企业,如富士康,三一、徐工、海尔等。他们把“工业互联网”视为转型升级的火车头。各家都推出了自己的工业互联网平台,富士康的工业富联还登陆了A股,创下36天最a快过会纪录。

第三类,是华为, 用友, 东方国信, 浪潮等头部ICT企业,利用自己的技术优势,品牌和渠道优势杀入。

还有第四类,就是一大批拥有相关背景的创业公司,如昆仑数据、天泽智云,以及明势投资的全应科技和玄羽科技等。

“这四类玩家对工业互联网的理解、以及实现路径各不相同。有做应用的,有做Pass层的,有从流程制造切入的,也有从离散型制造切入的,有做各类传感器和边缘计算的,也有做MES和围绕工业场景做ERP、CRM的,有从OT往IT融合的,也有从IT往OT切的,有做设备的预测性维护,也有从事网络协同制造和柔性生产的,总之各家有各家的解读和尝试。”在黄明明看来,现在大家都处于摸索尝试的状态,四类不同背景的玩家也选择了不同的细分领域进行切入,是行业发展处于早期阶段非常明显的特征。

达晨创投合伙人,工业互联网联盟专家,同时长期关注大数据、人工智能领域的资深投资人窦勇则认为,任何一个产业的发展都是有规律可循的:“从15、16年消费互联网热度慢慢降下去,到To B的大数据、企业服务兴起,以及现在的工业互联网,从行业发展的周期来看,我国工业互联网的发展阶段还处于初期阶段。我们其实没有必要给它下定义,只要真正做到‘降本增效’四个字,就是有价值的存在。”

在过去一段时间里,窦勇接连投出了数联铭品、昆仑数据、美林数据等工业大数据领域具备代表性的企业。在他看来,如果从万物互联的角度来看,工业大数据其实变成了工业互联网生态中的一个细小分支,因为只有在实现互联互通的前提下,才有足够的数据去进行应用开发,数据的价值才能进一步体现。但不管是工业大数据也好,工业互联网也罢,只要来源于工业,最终反哺工业,便有投资的价值。

数千亿级工业互联网市场,能否跑出独角兽?

回到文章最初的话题,市场规模如此巨大的工业互联网市场,是否能够跑出独角兽?问题的答案需要我们立足当下,放眼未来。

透过窦勇对行业的观察,处于需求爆发前期的工业互联网行业,很难说谁做得好谁做得不好,因为客户的需求是五花八门的,不同行业、不同企业的发展阶段也具有差异性。“纵使某些行业的需求有共性,也针对不同的企业,也需要去做相应的定制化开发,但‘降本增效’是永远的命题。”

而在黄明明眼中,这个问题的答案是毋庸置疑的,通过算一笔简单的经济账就能得知:2018年,中国第二产业增加值超过36万亿人民币,占GDP比重为40.7%,这意味着如果工业互联网能帮助传统产业提升1%的效率,那带来的价值就是3600亿。“尤其是中国传统工业市场的每个细分领域都是非常巨大的,无论是建设这些领域的工业互联网本身、还是做后期的智能运营,只要降本增效的效果明显,客户的付费意愿也回很强,当然会出现大的独角兽。”

对于一个处于发展初期的行业而言,未来究竟会发展成怎样其实充满了未知数,但可以肯定的是,工业制造业领域不会有一家独大,工业互联网同样也是。在数据渐丰的未来,围绕数据产生的业务与模式创新还将不断涌现,复杂的中国制造或许会在各个行业都出现基于互联网的新物种,即使现在无法预测全貌,在新基建的推送下同样未来可期。

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佳都科技刘弘胤:二号站平台注册登录城市治理模式正面临急剧变革

“从行业的发展角度来看,城市安全治理的模式正在面临一个急剧的变革。”

  这是佳都科技智慧城市产品中心副总经理刘弘胤在第十五届安防论坛上,对数字孪生与智慧城市关系的一个见解。二号站平台注册登录

  近年来,在“雪亮工程”、“平安城市”等项目的带动下,全国多个城市已建设了遍布城乡的治安和交通监控设施设备,积累了大量的视频图像数据,如何高效而充分地利用视频监控网络、从视频图像数据中挖掘出高价值的情报线索,一直以来是公安和交通行业的核心需求。

  佳都科技作为人工智能技术与产品提供商,在科技研发上,构建了人脸识别、视频结构化、知识图谱、智能大数据、等为一体的“AI城市大脑”,而且在全国各地已经有数十个案例落地应用。

  为此,刘弘胤在安防论坛上以“数据智能,孪生城市”为主题,向我们介绍了佳都科技人工智能技术及产品、专业服务以及在公安、交通、政务、园区、民生等行业场景的综合解决方案。

  佳都科技智慧城市产品中心副总经理刘弘胤

  当前城市发展面临的问题,既是挑战也是机遇

  城市化的进展在不断地加剧,中国的城市化发展已经到了相当高的水平。这个过程中也会不断产生新的问题,给城市的治理带来新的挑战。比如,交通、应急灾害、公共安全等相关的一些问题,都是政府每年在下大力气整治、投资的一些领域。

  刘弘胤介绍,正是在这样的一个背景下,佳都科技坚持在城市泛公共安全治理的领域,不断地在各个应用场景中进行深耕。他认为,从行业的发展角度来看,城市安全治理的模式正在面临一个急剧的变革。“因为我们一直在为公安服务,从最早我们做一些平安城市的监控,更多的是建视频的点位。到了2015我们发现建设的这些前端的点位不简单是一个摄像头,而是具备了多维的感知能力,因此2019年我们做了智慧灯杆,不单有摄像头还有人脸的采集,还有温度、湿度的采集器和智能的充电桩,未来会具备边缘计算的算力。”

  如今,城市网络正在悄然地发生变化,以前的视频专网正在慢慢变成行业物联网;单纯的视频图像也悄然变成了视频的数据,点位多、覆盖面广,我们肉眼所见的城市变成了一个巨大的数据池。二号站平台登陆

  而当数据不断集中的时候,会产生一系列奇妙的变化,比如,公安或者是政府部门获取信息的难度会慢慢降低,信息的不对称会被打破,数据会在各个局委办之间流转,数据流转、打通、聚集以后,所谓的知识不对称也会被打破。

  “我们有了数据分析的能力,能够围绕各个业务场景去建立不一样的数据分析模型,从而把数据变成有价值的情报流和有价值的信息。举个例子,我们在具体的应用场景中也会逐步发现,以前视频监控应用可能只需要一块监视器,有需要的时候才去看。现在则会变成查人脸数据、车辆数据,用各种条件去检索,不但高效快捷,而且各种业务,例如车辆违章管控、限行、丢失人员寻找等等,都会跑在上面,这就是我们所说的现在的系统,已经从以前的工具变成了一个生产力的系统,成为公安日常的大防管控过程中必不可缺的一份子。”刘弘胤说道。

  整个城市安全治理的方面,在大数据时代,要从以人为主的模式变为数据驱动、数据落地的模式,这并不是一件易事。刘弘胤接下来介绍了佳都在公安的侦查、防控、交管等智慧城市的各个关键领域的尝试。

  数字孪生:全息刻画、深刻洞察、智慧赋能,显著提升城市安全治理能力

  在今年的安博会上,佳都科技提出“数据智能,孪生城市”的概念,听上去有点玄乎,该如何理解呢?刘弘胤介绍,“数据智能,孪生城市”是以数据为核心驱动的,可以凭借统一的数据底座,实现城市数据资源融合、共享,构建人、机、物三元融合的数字化城市镜像,数字孪生城市通过建设全域数字化标识体系,有望使城市公用设施、交通设施、特种设备涉及的所有城市实体部件具有唯一化、数字化身份标识,并通过统一物联网感知和管理平台实现统一的管理控制和动态监测。

  如今的技术,足以把物理的世界能够1:1映射到计算机的孪生世界中来,包括全息刻画,三维实景的建模,包括各类数据的叠加等等,能有效地推动城市治理模式的转型。

  为了让大家更好地理解这个概念,刘弘胤用已经落地的多个案例,从全息刻画、深刻洞察、智慧赋能三个方面来为大家详细介绍。

  全息刻画功能强大

  全息刻画,指的是通过资源全域汇聚、信息精准感知、数据多元解析,围绕物理实体构建虚拟实体,实现对现实世界在虚拟世界中的映射。二号站平台官网地址

  刘弘胤介绍道:“我们首先把佳都的办公大楼放到计算机中,不单有三维的模型,还会进一步把视频、数据进行融合,佳都大厦每时每刻发生的事件,产生的信息都会在系统中一一还原。佳都在孪生城市领域也是投资了大量的人力物力进行核心技术的研发,目前为止我们在全息刻画方面具备了场景全面构建的能力。”

  1)全息的刻画能力一:场景全面构建

  第一,我们可以利用空间数据快速地建模,第二,我们可以用倾斜摄影快速建立城市级的三维模型;第三,对于新建的建筑物,我们还可以用BIM或者是3Ds MAX的建模手段,能够快速进行建筑物精细化建模。

  2) 全息的刻画能力二:视频场景与地图场景融合

  左边这张图这是广州著名的广州塔,通过技术可以把广州塔全面复制到计算机中来,为政府部门提供了崭新的管控角度。这中间是实时的监控摄像头,旁边是三维的模型,这种方式可以突破三维模型的滞后性,因为在现实状况里,不可能实时有一架无人机在天上飞,把视频融到场景中来,就能够获得这个场景中最鲜活最实时的变化。

  右边这张图是省外做的一个AI实景的重点路口,传统的视频技术,无论是做高低点的联动,还是做视频调度的交管调度,往往从一个楼顶看到全局,现在通过三维实景的引入,把整个十字路口形成了一个大范围的全景图像,在这个基础上叠加交通的相关数据和叠加各类警力的资源和周边楼宇的数据,这样能够更加精准地刻画这个场景。佳都科技目前自研的引擎已经具备了大场景、高并发的视频融合的能力。

  3) 全息的刻画能力三:构建城市安全治理基础部件,实体属性可测

  刘弘胤提到,全息刻画的第三块能力是在三维的实景中,进一步实现城市部件的对象化,比如一栋楼在系统中是一个对象,它的属性、特征都是可以调、修改的,而且是实时跟现实世界产生改变的,这为数字孪生在场景中的落地打下基础。

  社区/城中村——关注实有人口组成、实有房屋、实有单位、异常事件

  上面这张图是佳都科技在广州落地应用的一个社区城中村的案例。这是一个全息社区,和其它企业做得全息社区不大一样的地方,这是把整个社区复刻到系统当中来,而且每一栋楼都有编号,都关联到实有人口的数据、实有设施和单位的数据,各业务系统产生的数据会实时同步至这个社区的模型中,这样我们就很清晰地知道每天社区的变化,来往的人车、发生的事件,这才是真正的“全息”社区。

  为了更高效地对现实世界进行刻画,佳都科技引入了一些建模型的能力与计算的能力,上面这张图是佳都科技在交通领域做的可计算路网,体现了佳都科技的核心能力。传统的交通路网计算,更多的是把整个车识别出来,以及把道路是否拥堵计算出来,但是现在可以通过进一步的数据建模与数据的打通,可以尝试去计算每一条车道,在车道级里计算每一个车道通行的流量、容量和状态,这样便能进一步去描绘整个城市的交通路网全貌,进而在城市级的全局角度去优化交通。这是为未来的城市全局优化做得一个技术沉淀。

  深刻洞察能力:实体可测,状态可控

  1) 深刻的洞察能力:视频内容全结构化,实体属性可测

  佳都科技第一代的视频结构化产品,是活动目标的结构化,如人体的识别、骑行和车辆的识别等,第二代则将人体和人脸关联、人脸和车辆关联,由人体可以搜索到人脸,由人脸可以搜索到人体,这就解决了人换衣服的问题。人和车在符合条件的情况下驾乘人员的关联,解决了由人到车和由车到人的问题。这在公安大防管控场景里和交通的场景里会发挥很大的作用。

  2)深刻的洞察能力——围绕场景形成认知中枢,状态可控

  围绕数据化的能力把数据变成可知可测的状态,包括可计算的状态。比如下面这个安徽宣城,城市成为可计算路网。

  在宣城落地的城市交通大脑,主要是一个ID PS的架构,以城市级的可计算路网,把以前局部的优化,现在做全局的全面交通流量的优化。

CPS中安网CPS中安网

  在实际运行的系统中,每一辆车的状态都是可知可测的。这是孪生城市技术加持下的交通应用,背后是佳都科技通过平台接入的百亿乃至千亿级数据的支撑。

  刘弘胤认为,智慧赋能,主要是聚焦公安、交通、应急等行业场景,将刻画能力与洞察能力与业务相融合,由数据的简单应用向赋能场景、聚焦业务转变,提高城市各方面资源的配置效率和运转状态,提升城市治理的内生发展动力。

  数字孪生赋能城市

  除了拥有城市交通大脑外,数字孪生的另外一个落地应用是在城市公共安全、应急管理方面。

  1)数字城市赋能公共安全

  这是基于三维实景解决方案落地的大型活动案例,包括国家级的安保活动,都在平台上进行,平台上融入了安保所需要的所有资源和系统,在平台上真正实现了实景的一张图。

  还有其他的大型活动,包括马拉松、迎春花市等等,佳都已经积累了数十个这样的案例。

  2)数字孪生赋能应急管理

  这是把三维实景和运营洞察的能力用到安全生产领域,其中很重要的一块是危化品的监管工作。广东省所有的危化品都可以在这上面进行监管,不仅知道每个油罐的状态,还能知道它在历史上有没有发生过报警,怎么处置的,它的风险评估的情况。

  “佳都也一直希望基于数据智能的能力来探索更多城市解决方案,进一步提升城市安全治理的水平,然后逐步形成“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的新模式。这几年我们也是在各级政府的指导下,在各个场景中去尝试和落地,也是产生了很显著的效果。” 刘弘胤最后总结道。

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二号站首页顺应大数据发展趋势 构建新时代智慧安防

智慧安防正在成为安防行业发展的主旋律,但究竟如何建设,也成为当前用户必须要思考的问题。二号站首页

  在2019年第十五届中国安防论坛上,安徽省公安厅科技信息化处祝占魁从四方面,向大家介绍了安徽公安机关在大数据条件下,建设智慧安防的一些思考和实践。

  一、深入认识建设智慧安防的时代意义和科学内涵

  2017年12月8日,在实施国家大数据战略进行第二次集体学习,国家领导在主持学习时强调,大数据发展日新月异,我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动。

  同时,要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制,推进政府管理和社会治理模式创新,实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化;要充分利用大数据平台,综合分析风险因素,提高对风险因素的感知、预测、防范能力;要加强政企合作、多方参与,加快公共服务领域数据集中和共享,推进同企业积累的社会数据进行平台对接,形成社会治理强大合力。

  这一重要论述为运用大数据深化社会治理指明了方向和路径。

  安防行业作为社会治理的重要参与者、建设者,要实现新发展、奋进新作为、作出新贡献,就必须主动融入国家大数据战略实施进程,利用大数据、人工智能等新技术提升传统安全防范效能。

  站在国家建设层面看,就是要助力国家治理体系和治理能力现代化,为实现“两个一百年”奋斗目标、实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献力量;站在社会需求层面看,就是要在更高层次更加有效地响应“安全”这一人类生存的最基本需求,更好满足人民对美好生活的向往;站在行业发展层面看,就是要推动安防行业、安防手段由技术驱动向数据驱动转变,不断催生新产品、新应用、新模式,提升技术和行业发展水平。二号站怎么注册?

  安防系统要具备智慧的能力,就应当积极主动融入智慧城市、智慧社区、智慧公安建设,在更大的范围将传统、独立的安防系统广泛连接起来,既通过分散在社会单位、社区街道等部位的安防智能设备去持续感知社会动态,又依托大数据中心对感知数据进行存储、处理、学习、加工,形成从采集到应用的有机整体、综合平台,从而能动地广泛感知风险、精准预测风险、有效防范风险。

  在公安大数据智能化建设的总体框架中,智慧安防是重要组成部分,不仅是公安大数据建设成果输出的重要载体,也是公安大数据智能化更好服务社会、服务民生的敏锐触角。

  建设智慧安防必须牢固树立大数据的思维理念,主动对接公安大数据智能化建设规划,将智慧安防建设成为提高国家安全保障能力的战略工程、更高水平“平安中国”的基础工程,满足人民美好生活需要的民生工程。

  二、积极借鉴大数据智能化的实践成果

  近年来,安徽全省公安机关统筹推进“智慧皖警”大数据实战应用体系建设,公安信息化建设由分散走向集约,公安大数据应用由被动走向主动,促进了公安整体工作效能和核心战斗力的全面提升。这些发展中形成的思路和要求也是智慧安防建设应当遵循的基本准则。

  总体思路上,突出一个“实”字。坚持以“围绕实战、服务实战、实战检验、实战引领”为导向,以实战需求为牵引,以“智慧皖警”建设为核心,融合信息通信、应急指挥等技术,构建贯穿数据采集、计算、传输、应用全流程,覆盖公安各层级、全警种,多手段综合、全方位保障的科技信息化支撑体系,全面提升公安工作整体效能和核心战斗力。二号站官方ii

  重点任务上,突出一个“用”字。坚持以“实用、管用、好用、爱用”为标准,以破解实战应用问题为牵引,强化省市统筹、错位建设、协同推进。“皖警智云”省级大数据中心全面汇集核心关键数据,承载全警大数据融合分析、智能研判等应用,破解实战智能化等深度应用问题;“皖警智云”市级大数据中心承载数据感知采集、本地化大数据业务,解决数据来源和普及应用等问题。同时建设统一的管控和应用平台,并与部大数据中心和警种业务应用系统有效对接,实现省市两级大数据中心一体化运行。

  建设要求上,突出一个“统”字。按照公安部“六个统一”建设原则和“四化”总体思路,进一步明确我省“四统四共”的基本原则和“四个一”建设要求,统筹全警力量,推进建用一体化。“皖警智云”大数据中心汇聚、共享基础设施、数据资源、工具引擎,成为支撑全警的“大基座”,实现“向全警实战持续赋能”。实战警种理清业务需求、优化警务流程,复用大数据中心能力快速部署应用,达至“开发更简单、应用更智能”。

  具体推进中,要坚持基础设施集约建设、按需使用,数据资源全量汇聚、全域计算,应用支撑科学配置、全警共享,实战应用抓住重点、强化智能。经过2年的建设,目前“皖警智云”大数据中心已经形成了较为强大的实战支撑和应用能力,不仅可以有效接入和承载包括安防在内的前端系统感知获取采集的各类数据,同时强大的计算存储能力,也为海量数据关联计算、视频图像实时处理等提供有效支撑,也必将成为新时代智慧安防应用实现和能力输出的重要载体。

  三、准确把握智慧安防建设的关键环节

  智慧安防作为一个新兴事物,没有成熟的路径可遵循,需要全体从业者深入探索。结合当前大数据、人工智能技术在部分领域的成熟度,本着“实用实效”的原则,应当从数据采集、传输、应用三个方面抓住重点环节快速推进、确保落地见效。

  一是强化智慧社区建设。数据是智慧安防的基础,社区作为安防系统保一方平安的最前线,是智慧安防建设中必须重点突破的重要环节。

  我省合肥市公安机关在社区推进门禁实名制、人脸抓拍、车牌识别,WIFI感知等新技术应用,全方位、多维度、动态化采集进出小区人员、车辆信息,做到人过留脸、车过留牌、物过留痕,并依托公安大数据中心建设智慧平安社区警务应用平台,有效提升了传统安防系统的智慧化水平。

  合肥市11个“智慧平安小区”投入使用以来,累计采集数据1.1亿条,有效地减轻了民警信息采集压力,已经成为公安大数据的重要来源渠道。

  二是构建公共安全物联网。连接是智慧安防的关键,视频专网作为一张公安机关牵头建设、延伸第一线、覆盖最全面的信息网络,在实践中是建立公共安全物联网最好的载体。从安徽情况看,全省目前视频监控点建设总量超过240万,已联网近20万路,合肥、蚌埠等地还依托视频专网建设物联网治安管控系统,叠加多样化的数据采集设备。

  在积累海量视频、图像等非结构化、半结构化数据的同时,运用图像智能识别、数据智能感知等技术和设备获取了大量实时、鲜活的结构化数据,日均数量超过1亿条。这些来自于安防系统建设成果、分散在各层级各单位的海量数据目前只是作了初步的融合,就已经在实战中发挥巨大作用。

  蚌埠市物联网应用建设仅仅半年,就抓获盗窃嫌疑人37名,追回被盗电动车96辆,同时帮助找回走失老人、丢失物品,拓展了公安机关服务群众的渠道和能力,群众安全感和满意度明显提升。

  三是深化大数据智能应用。应用是智慧安防的核心,相较于传统安防应用,智慧安防必须遵循大数据智能化的规律,更加注重信息的互通互联,通过建立科学的分析计算模型,让大规模的数据产生关联性,使碎片化的数据变成一个融合的整体,更广范围、更多种类、更大规模的海量数据相互碰撞,使应用效果产生了量变到质变的飞跃。

  在智慧安防建设,应当充分依托公安大数据中心,既能提高数据融合的广度和深度,也为智慧安防建设的快速推进和资源节约提供了途径。

  以合肥智慧社区建设为例,在公安大数据中心,我们开发“智慧社区”模块,搭建多样化的计算模型,安防系统采集的数据实现了与公安数据的融合计算,民警利用移动警务终端开展小区治安形势分析研判、预警预防,有力提升了基层打防管控的针对性、时效性。今年以来,合肥市建成的11个“智慧平安小区”可防性案件发案同比下降84%,部分小区实现了零发案。

  四、持续推动智慧安防建设的创新发展

  智慧安防的建设刚刚起步,还有很多领域尚待开发,唯有持续创新,才能推进长久发展。

  一是建立完善机制,推动持续发展。我省省、市公安机关均成立了科技信息化委员会,将智慧安防建设纳入公安大数据战略体系进行统筹规划,建立省、市公共安全视频监控建设联网应用协调工作机制,强化省、市两级大数据管理协调机构的纵向管理与横向协同,形成建设合力。

  同时,依托省厅科技信息化专家委员会和安徽省安全技术防范行业专家委员会,为公安大数据、视频监控、智慧安防等建设提供人才和智力支撑,并广泛开展创新大赛和岗位练兵等活动,选拔基层优秀人才参与公安大数据和智慧安防建设。

  二是推进多元建设,丰富数据源泉。探索视频监控、射频识别、入侵报警、门禁、出入口控制等物联网技术在安防领域的应用,建设全面感知、广泛互联的安防感知体系,实现对“人、车、物、事”等要素的全面自动感知识别和公共安全数据“全域、全时、全维、全量”智能化、自动化、规范化采集。

  对社会数据,研究制定公安外部数据资源共享指导意见和管理办法,坚持依法共享、合作共赢的原则,明确数据资源的共享范围、共享方式、更新周期和安全保护措施,不断拓展社会单位安防系统的汇聚整合面,最大程度实现安防数据资源的汇聚整合,做到各类安防数据资产“颗粒归仓”,成为公安大数据的源头活水。

  三是坚持对标对表,强化开放共享。严格执行28181、35114、1399等标准,确保各类安防数据能融合共享至公安大数据中心,真正实现大数据的“融、通、用”。建立和完善数据开放和保护制度,出台公安行业的数据对外服务指导意见和管理规范,实现对数据资源采集、传输、存储、利用、开放的规范管理,促进数据在风险可控原则下最大程度开放共享。

  以数据治理的理论为指导,构建统一的数据治理与评价体系,加强信息共享审计、监督和评价,打造数据应用良好发展格局。

  四是深挖数据价值,实现智能应用。智能算法是海量数据发挥效用的直接驱动力,人工智能更是大数据发展的创新引擎。要推进大数据与人工智能、云计算等技术的有机结合,利用智能技术驱动大数据挖掘分析,实现智能化高端应用。

  针对服务能力提升,要开发视频巡控、人车检索、以图搜图等查询检索类通用业务功能。针对支撑能力强化,要开发视频摘要、目标检测、行为分析等解析处理类模型工具。针对图侦需求,要开发轨迹追踪、关系研判、规律分析等分析研判类应用功能。

  针对警种业务,要开发视频督察、警卫路线保障、大型活动安保等业务专题类应用功能。针对社会治理,要开发WIFI、无线射频、入侵报警等传统安防数据与公安业务数据的智能分析和综合应用。

  祝占魁表示,大数据体系下的智慧安防建设是全局性、战略性工作,机遇与挑战并存,我们也只是进行了初步的思考与探索,与国家、部、省的部署要求还有很大有差距,不足与错误之处还请各位批评指正。我们将通过此次论坛和展会,认真学习各单位的先进经验,与大家交流合作,共同把大数据体系下智慧安防建设与应用推向新阶段。

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