乘AI视频分析之翼 加速智能化应用落地

[摘要] 近年来,在AI算法长足进步及AI芯片大量生产的助力之下,具备智能(AI)视频分析功能的监控系统能为行业用户带来什么好处?在眼花缭乱的同类型产品设备中,该如何选用适合的产品 系统?设备商本身该如何掌握核心技术,提供差异化明显、推出真正能满足使用者且具性价比的产品等等,诸多问题都成了台湾地区行业应用端、渠道端乃至于设备商本身最关注的话题。,《安防知识网》
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二个订阅号 微信服务全面升级,不得转载声明: 凡文章来源标明“安防知识网”的文章著作权均为本站所有,禁止转载,除非取得了著作权人的书面同意且注明出处。违者本网保留追究相关法律责任的权利。,[摘要] 近年来,在AI算法长足进步及AI芯片大量生产的助力之下,具备智能(AI)视频分析功能的监控系统能为行业用户带来什么好处?在眼花缭乱的同类型产品设备中,该如何选用适合的产品 系统?设备商本身该如何掌握核心技术,提供差异化明显、推出真正能满足使用者且具性价比的产品等等,诸多问题都成了台湾地区行业应用端、渠道端乃至于设备商本身最关注的话题。,  根据MarketsandMarkets 的最新预测,AI (Artificial Intelligence,人工智能)芯片于全球物联网(IoT)芯片市场的占有比例将在2023年超过80%。而Global Market Insights的最新报告则显示, AI芯片市场规模预计到2026年将增长至700亿美元,其中 GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器) 仍是AI芯片市场的技术领导者,除了高性能、低延迟和低成本外,更好的运算及处理能力也使GPU在AI应用中的采用率不断提升。此外,Tractica也推估,由AI驱动的硬件营收将于2025年增长至1,740亿美元,而IoT相关设备数量也将突破2亿个,其中高达80%都具备AI运算处理能力。也由于如此庞大的商机前景,吸引许多企业在相关研发上进行了大量的投资。,  安防领域的智能型视频监控(Intelligence Video Surveillance, IVS)相关技术发展已久,其实也算是AI 技术应用的先驱。只是以最简单的IVS应用——电子围栏来说,早期只能画线区隔警戒区域,然而在实际运用中,警戒区域经常除了人以外,还会偶尔出现其他的物体(如动物、落叶、甚至是光影),系统只要感应到有物体进入到警戒区便会发出警报,这些误报让用户苦不堪言。这也迫使工程商和系统集成商(SI)只能建议用户采取2种(或以上)的系统完善周界防护,不能只依赖监控摄影机的视频分析功能。然而现在,AI可依其所下的标签,识别出闯入警戒区的是 人、车、动物、落叶还是光影,而必须是“人”或者搭配 “异常行为”才会发出警报。,3大主流类型:纯软件、软硬结合、自行开发,  也由于近5年来AI在机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning) 技术长足进步及AI芯片大量生产的助力之下, 运用AI的智能视频分析技术现在几乎已成为安防监控业界的“显学”,似乎你不谈AI就会落伍!也因此市场上各种算法、软/硬件设备及AI解决方案可说是遍地开花,包括人脸识别、车牌识别、姿态识别等让人眼花缭乱、 目不暇给。而以技术供应类型来看,大致可分为下列几种:,  一、 纯软件(识别技术引擎):用户(通常是设备商或SI)须自行开发相关设备,或为手头项目进行相关设备连接及系统整合的建置,像讯连、商汤等厂商都是属于这一类供货商。讯连科技股份有限公司营运长古媄君表示,该公司拥有20几年多媒体影音处理及硬件优化经验,尤其透过独TrueTheather™影像优化技术,可增加11.65%的脸部辨识正确率。商汤科技近来侧重于发展各种应用解决方案,如教育、医疗、智慧城市等。其研究总监伊帅举例,跨年龄识别的技术难度非常高,但若运用在被拐卖失踪多年的儿童找寻上,就能很好地解决这类社会问题。亚太战略业务副总监吴育瑞则表示,商汤已通过ISO27001网络安全认证,且中国台湾地区市场客户使用的硬件(IP Camera、server等)也都是MIT,故不存在安全隐患。,  三、 自行开发:结合硬设备、甚至系统平台,以整体系统解决方案的形式推出,为使用端提供不同类型的增值整合服务。一二三视股份有限公司总经理谈肖虎认为,智能视频分析要分“传统算法”和“深度学习”两部分来看,可各自运用、亦可将两者整合在一起,具体的形式要视用户的需求而定。如此也正好考验厂商本身的「整合」能力——如何将智能视频分析功能与既有系统融合在一起,帮用户解决更高阶的问题。,  二、 软硬结合:AI Application Box即是一例,太奇云端股份有限公司总经理李承勋表示,之所以开发这款体积小巧、可即插即用(Plug and Play)的产品,主要是希望用户不必花太多的时间及较高的成本,就能享受到AI的好处。而Beseye Camera也是希望作为能让大众轻易入手的AI产品,云守护安控股份有限公司执行长涂正翰强调,该公司AI影像分析平台也能为交通、零售、工厂等行业用户提供更好的服务。,  建碁智见股份有限公司技术产品推广部经理陈维源则表示,该公司“e脸通”出勤管理与温度监测辅助系统,结合了温度监测、人脸识别、数字广告牌功能。其AI人脸识别核心技术是由宏碁 (Acer)集团内专家团队100%自行研发,识别精准度达99.53% (LFW)及Mega Face准确度达97.24%。此外,也独家研发多功能整合平台ConnectUX,能同步集成企业现有人资、门禁考勤等系统,亦提供第三方系统串接,让企业未来导入新系统更具弹性。,  从全球各地的AI技术发展来看,美国、俄罗斯、以色列、中国等国家都处于领先的地位,中国台湾地区不仅硬件制造能力强,而且软件人才也毫不孙色。以铁云科技的“AI NVR 人工智能安防系统”为例,不仅是工研院团队100%自主研发的VSaaS(Video Surveillance as a Service)解决方案,以深度学习技术为基础、使用自然语言(Natural Language Processing, NLP)的AI对象侦测引擎,用户只要输入字符串,不到1秒即可完成上百小时的视频数据搜寻、找到关键图像。铁云科技总经理孙魁科表 示,会选择使用“自然语言”来开发,是因为这对用户而言是最直接、最自然的方式。然而在7、8年前要开发这样的技术相当困难——首先要有自然语言的突破,又要跟视频结合,全球也没几家有能力去做。目前AI NVR已是第4代产品,效能更加显著。,AI解决方案 各擅胜场,  
挑选AI视频分析技术与合作伙伴的考虑,  而已有12年移动装置软件开发经验的亚米加信息有限公司业务经理林禹辰表示,基于金融机构、公家机关对网络安全的需求,因此该公司NovaFace门禁人脸辨识设备方案也实行自主研发,为此公司还特别成立了项目小组,从脸部资料采集、 设备建置、算法训练、前端App的UI(User Interface)到整个系统的设计,完全由公司独立完成。除了要让用户进出时“无感”地完成识别,并从注册、分析比对都在本地完成,不必通过云端, 达到安全保障功能。,  从2015年开始将AI人脸识别产品导入医疗院所的柏联科技股份有限公司业务部游政杰表示,多年经验让他归纳出判断AI人脸识别产品优劣的7大黄金法则:(1)只要生活照或证件照就能完成建档; (2)虽然建档是彩色照片,但当夜间摄影机开启红外线模式时也能正确比对;(3)戴任何眼镜都能识别;(4)戴口罩也能辨识;(5)在光线反差大或强光环境,亦能正确比对;(6)可识别黑/白人种;(7)可防止以人形立牌、手机 照片等蒙混过关。技术服务部詹兴宇也强调, AI模块厂家必须要能定期升级固体,不只修 Bug、而是要升级及调整算法;若只是出厂前将模组设置好、修正完固体,之后都只是负责修Bug, 只能算是传统的IVS。,  科技产业都是技术先行,通过商品化、市场 教育、再逐步落实到场域应用,其中经销商、工程商和集成商等渠道商在市场推广和落地应用上扮演着不可或缺的角色。然而,在这么多的AI视频识别算法和产品中,渠道商们又该如何选择真正适用于自己的解决方案,进而满足客户需求呢?,  微程序信息股份有限公司资深协理王信隆以该公司近期为某知名石化厂为解决管理承包商访客与工厂安全议题所规划的“多模态智慧分析解决方案”的经验为例,分享了他们寻找AI视频识别方案供货商的条件:,  2、可提供二次开发的细部信息:包括SDK (Software Development Kit)、可支持的程序语言、API(Application Programming Interface)、开发组件等;,  3、 硬件和OS的支持程度:有些AI视频分析软件虽然要求功能好,但对GPU等硬件的规格要求很高,较难满足成本考虑。就开发商而言,支持入门级硬件规格,对集成规划越有利。此外,开发工具包所支持的操作系统(Operating System, OS),应具备多样性(Windows、Linux、 Andriond等);,  4、使用者体验到的效能:不管采用什么AI演算法(CNN、Tensorflow等),“效能”才是重点。系统集成商和用户只关心是否能快速取样、快速识别、迅速且正确地执行出入口(门禁)控制管理。 另有大型SI表示,他们在了解客人需求后, 除了硬件设备外,还必须进行软件、应用以及第三方的整合,即使硬件规格满足了,还要考虑软件合不合用、场景是否能够建置、企业内部既有软件是否能够串接等问题。因此他们不考虑直接购买算法模块,主要考虑有三:(1)没掌握技术核心,难做定制化服务,甚至无法掌握一定的品质,都会导致合作方对每一次问题反馈的速度都很滞后;(2)成本:必须从整体面、长远面考虑,当面向拉宽、时间拉长,或许自行开发成本更划算。(3)针对合作解决方案开发完的核心专利(patent),是要落在 AI技术供应商、还是SI本身呢?有时权责的界定也很难厘清。,市场仍在起步阶段 人脸+测温门禁应用正火爆,  虽然AI相关话题在市场上热议不休,令人好奇的是,具有AI 智能视频分析功能的监控产品目前被市场接受的情况如何呢?约3年前已开始推广AI人脸分析摄像机的正洋科技有限公司总经理龚邓洲认为,目前整个监控产业里真的跟AI沾上边且有成交的比例,可能不到10%、甚至连5%都不到。主要原因在于,目前AI代表的就是高端、昂贵,有能力采用的都是金字塔顶端的客户群(如500 强企业等),数量本来就不多。还记得3年多前刚导入人脸识别系统的客户端价格平均每CH落在20万元左右,然而当时欧美品牌每CH的价格就要70∼80万元,相当令人咋舌。他也强调,虽然AI相关产品 目前的实际收益可能占营业额20%都不到,但它毕竟是趋势,站在市场差异及提升本身产品价值、垫高自己技术能量的立场,仍必须持续往前走,并且要整合视频监控、门禁、对讲推出Total Solution。,  据了解,以AI人脸分析技术来看,目前实际应用场景的类型大致分为门禁和视频监控两类。门禁应用场景比较单纯,一般在公司门口作为人员进出开门、员工考勤之用,人脸需距离设备至少50∼80厘米,特征取样较为容易,而且可以做到 3D,价格也相对便宜。但一般若要用在治安监控的视频监控中,目前人脸识别的准确率仍有待提高(专业高价的系统除外),主要因为监控视频范围大、角度较宽,较难抓拍人脸进行识别, 而且只有2D成像也较容易被照片蒙骗。因此,截至目前为止具人脸识别功能的门禁系统在市场的接受度较高,像政府机关、高科技/大型工业厂房、商办大楼、电信机房等,都是主要的应用场域。,  而近来因新冠病毒肺炎(COVID-19)疫情影响,本已具有密码、卡片、指纹、人脸识别等多重分析功能的门禁系统,加上了人体温度侦测的功能,相关设备亦如雨后春笋般冒出,希望能协助用户达到真正的零接触式防疫。此外,在海关、港口等大量人流进出场所应用的专业热成像系统,除了要具备专业的传感器、前端还要加上黑体,成本动辄数十万元,非一般中小型事业单位、工厂、学校负担得起。因此人脸识别+人体温度感测的经济型AI监控摄影机产品也顺势推出,虽然感测距离较近(可能只有约50厘米左右),但只要动线设计得好、让人员逐一鱼贯通过监测点,也能进行体温检测和人脸抓拍,且价格只有专业系统的1/10 左右,据说目前市场接受度很高,甚至也很受宫庙、餐厅的欢迎。,4大市场瓶颈仍待突破,  面对具AI分析功能的监控设备目前仍处于市场的起步阶段,对于要如何才能促使其加速落地、快速增长,一般认为有4大瓶颈需要被突破,包括:可具体帮用户解决问题、AI视频分析的准确度、市场价格的接受度,以及相应法规的完善。,  台湾微凯有限公司总经理林国钦表示,虽然人脸识别产品技术很高、功能很好,但必须:(1)用途很明确:若不能解决用户迫切的需求、有实际的应用,只会沦于叫好不叫座;(2)视频分析的准确度很重要,而这也跟是否能适应且满足实际应用场景的环境因素息息相关。以车牌识别为例,因其在停车场的环境下识别度大幅提高,因此目前已被大量被停车场所运用;(3)价格:当价格被一般市场用户所能接受,才能快速普及。,  也有渠道商认为,设备商在研发产品时必须多去思考——所推出的产品能为用户解决哪些实际的困扰,如何才能让用户体验到便捷性等。当前许多产品/设备在功能上的设计已经非常完整,大部分产品都有数十种智能功能,总体价格自然居高不下,但实际上,实际的使用只需其中几种即满足需求,对于设备商能否提供灵活搭配、价格相对亲民的light版有着强烈的需求。毕竟AI产品要真正落地推广,价格是重要的决定性因素之一。,  AI NVR台湾总代理和平整合信息股份有限公司无界策略执行事业部协销处产品经理许乔涵则表示,虽然AI视频分析基础技术大同小异,但针对零售、工厂、交通等不同场景的解决方案则是大大不同,如何应对各领域侧重点为客户解决问题是非常重要的。再者,是否识别精确、用户是否能便捷性地操作等,也都是客户关注的问题。此外,用户对网络安全、信息外泄疑虑也是需要被解决的问题,若从相关规范上去破除瓶颈,应该可以加速市场普及。他认为,目前AI视频分析在政府单位和其他市场的占比大约是7:3,主要是政府单位在推进科技执法、水位(水利)、交通侦测等工作,而其他场景则更侧重安全防范,包括人的生产行为是否符合安全规范,在工地场景中是否有佩戴安全帽等,以工业及工地领域应用比例较高。,未来关键词:整合、开放、行业解决方案,  口袋移动科技集团(3S)集团董事长李承鸿表示,目前AI视频分析以人脸和车牌应用为主,几乎占了总体的80%;然而AI的实际应用占整体系统的比例仍不到5%,主要在于识别精准度和成本仍有改善的空间。综观业界对AI视频分析技术未来的展望,普遍认为人脸、车牌、 姿态、行为等都只是AI技术导入市场的先锋,未来AIoT领域各种前端对于各种对象(Object)的辨识将会远远大于这些,当5G时代真正来临,各种AI的“超前布署”也将水到渠成。 而就产业面来说,台湾设备商是否能够去思考一个方向——尽可能将软件功能都整合在一个硬件(芯片)里,成为分析的核心; 同时放下“捆绑自身”的习性,建立起一个真正具备开放性的平台,让设备商、应用服务商、用户大家各取所需,又可随机融合、不断创造出新的利益。 除了整合的开放性,产业界还必须去思考各个不同行业的“领域专有技术”是什么?迫切需要解决的问题是什么?真正想要的是什么?才能真正为该领域量身打造适用的解决方案。毕竟,适合零售市场的AI解决方案,不可能直接搬去套用在银行或交通领域。有了更好的专业经营,就更容易找出合纵连横的效应出来。,  有渠道商慨言道,台湾地区视频监控产业发展太早,目前仍尚处于同轴高清大于IP高清的环境,因为老一辈用户对网络技术仍有排斥。而要跨入AI领域便不得不进行IP化,整个应用的环境才会提升。而一旦进入到网络时代,AI普及的速度将会快很多。再者,IP监控设备近几年也已多次历经黑客的洗礼,让市场良莠不齐的厂商去芜存菁,也再次垫高了设备商的门槛。 而AI芯片、算法技术这几年的发展也越来越成熟,相对具备AI视频分析功能的设备也越来越接地气,让人对未来充满乐观。 展望未来,AI虽不是万能,但没有AI或许将万万不能。安防产业如何把握机会,乘AI之翼将视频监控智能化应用加速落地,值得大家共同努力。,  口袋移动科技集团(3S)集团董事长李承鸿表示,目前AI视频分析以人脸和车牌应用为主,几乎占了总体的80%;然而AI的实际应用占整体系统的比例仍不到5%,主要在于识别精准度和成本仍有改善的空间。综观业界对AI视频分析技术未来的展望,普遍认为人脸、车牌、 姿态、行为等都只是AI技术导入市场的先锋,未来AIoT领域各种前端对于各种对象(Object)的辨识将会远远大于这些,当5G时代真正来临,各种AI的“超前布署”也将水到渠成。 而就产业面来说,台湾设备商是否能够去思考一个方向——尽可能将软件功能都整合在一个硬件(芯片)里,成为分析的核心; 同时放下“捆绑自身”的习性,建立起一个真正具备开放性的平台,让设备商、应用服务商、用户大家各取所需,又可随机融合、不断创造出新的利益。 除了整合的开放性,产业界还必须去思考各个不同行业的“领域专有技术”是什么?迫切需要解决的问题是什么?真正想要的是什么?才能真正为该领域量身打造适用的解决方案。毕竟,适合零售市场的AI解决方案,不可能直接搬去套用在银行或交通领域。有了更好的专业经营,就更容易找出合纵连横的效应出来。,结语

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政策支持线路明确 二号站总代平台“新基建”加速推进已成为必然

信号已经十分明确,2020年乃至接下来的“十四五”,我国将加快“新型基础设施”建设进度。二号站总代平台

其实“新基建”受关注,并非始于今年。表述“新基建”概念,源于2018年底中央经济工作会议。谈及2019年工作任务时,会议指出,“加快5G商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”。

在一年前的2019年全国两会上 总理政府工作报告明确要求,“加快5G商用步伐和IPv6(互联网协议第6版)规模部署,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设和融合应用”。

而到了2020年伊始 常务会议上要求,“要大力发展先进制造业,出台信息网络等新型基础设施投资支持政策,推进智能、绿色制造”。其中“加强新型基础设施建设投资支持政策”表明政策支持力度已经箭在弦上。

另外,从今年2月3日到3月4日,虽受疫情影响,但一个月时间内,仅中央层面就至少5次部署与“新基建”相关的任务。

除3月4日中央政治局常务委员会外,还包括:

2月3日,在中央政治局常委会会议研究应对新型冠状病毒肺炎疫情工作时的讲话中 要求:要加快释放新兴消费潜力,积极丰富5G技术应用场景,带动5G手机等终端消费,推动增加电子商务、电子政务、网络教育、网络娱乐等方面消费。

2月14日,中央全面深化改革委员会第十二次会议强调:基础设施是经济社会发展的重要支撑,要以整体优化、协同融合为导向,统筹存量和增量、传统和新型基础设施发展,打造集约高效、经济适用、智能绿色、安全可靠的现代化基础设施体系。二号站安全吗?

2月21日,中共中央政治局会议要求:加大试剂、药品、疫苗研发支持力度,推动生物医药、医疗设备、5G网络、工业互联网等加快发展。二号站平台登录

2月23日,在统筹推进新冠肺炎疫情防控和经济社会发展工作部署会议上 强调:智能制造、无人配送、在线消费、医疗健康等新兴产业展现出强大成长潜力。要以此为契机,改造提升传统产业,培育壮大新兴产业。

随着中央支持力度的加强,各省市也纷纷在其工作报告把5G网络建设等“新基建”作为2020年投资重点。其中河南省在政府工作报告中表示,2020年要推进实现县城以上城区5G全覆盖,启动全省5G规模化商用。甘肃省表示,2020年要基本实现地级市城区5G全覆盖。重庆市提出,要实施5G融合应用行动计划,2020年新建5G基站3万个。

近日,上海市委常委会会议也指出,加快培育在线教育、互联网医疗、生物医药等新兴产业,加快建设5G网络、数据中心、冷链物流等新型基础设施,积极打造新的经济增长点,不断增强发展新动能。

另外,各部位也在加快推动支持“新基建”的政策出台。

从去年底到今年初,交通运输部大力推进建设交通强国,持续推进重点工程建设项目,其中智能交通市重点领域。2月底,国家发改委等11个部门联合印发《智能汽车创新发展战略》。推动智能汽车快速发展,支持智能汽车基础共性关键技术研发和产业化、智能交通及智慧城市基础设施重大工程建设等。3月初,教育部等部委印发《关于“双 ”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》,加快人工智能领域人才培养,支撑人工智能产业发展。

  因新冠肺炎疫情暴发等原因,“新基建”已经延迟,随着复工复产,加速推进成为必然。

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疫情之下,二号站健康建筑环境到底有多重要!

2019年末,一场突如其来的疫情让全国人民陷入了极度的恐慌之中,为防止疫情扩散大家不得不受困于家中,由此也推动了整个建筑行业开始思考建筑物在保护人体健康的重要性,尤其是对于公共建筑。二号站

疫情期间,我们也看到了从国家到地方都纷纷紧急出台了疫情期间建筑物运营标准与指导意见,尤其是排水排气系统。由此可见健康建筑对于打造健康生活环境的重要性。

因为,居家隔离期间,健康的居家环境、专业可靠的社区服务至关重要。而在健康居住层面暴露出来的问题,不仅再次刷新了人们对“健康建筑”的认知,也引发了关于健康住宅标准的讨论。

经过此疫,不论是在家中还是在社区中,未来的购房者们在寻求健康的生活方式方面的意愿将大大提升,尤其是利用先进的智能建筑和智能家居技术打造健康的居家生活环境。

疫情之下,健康建筑环境到底有多重要!

因为,房屋不仅仅是我们居住的建筑物,而且它还与我们周围所处的社区、人和环境密切相关,所有这些相关因素都会影响居住环境的健康状况。因此,如何利用科技监测和改善室内空气质量,加强社区人员出入管控以及提升社区健康服务变得越来越重要。二号站注册1960

根据全球健康研究所(GWI)的数据,2018年全球健康经济市场规模约为4.5万亿美元,从2015年到2017年每年增长了6.4%。在这些不断增长的健康市场中,房地产健康市场是非常重要部分。到2023年,该细分市场预计将由2017年的1340亿美元增长到1980亿美元的市场规模。

根据GWI表示,从1980年代开始,健康建筑和社区是从数十年来以健康为中心的生活方式演变而来。经过几十年的发展与积累,为可持续建筑、智能家居技术以及全新健康生活方式发展规划奠定了坚实的基础。

据GWI的调查数据,2018年在全球34个国家和地区建造开发的健康生活方式建筑和社区项目已超过740个。

另据美国房地产经纪人协会(National Association of Realtors)《 2019年可持续发展报告》的调查数据,对于购房者来说位置当然很重要,但舒适的居住空间以及智能高效的技术和照明也很重要。

上图展示了消费者对于房屋功能重要性方面的调查数据,其中居家环境舒适度排在了第一位,同时我们也看到了日常费用、能源管理、智能家居、绿色生活方式等都成为消费者购房考量的重要因素。而物联网和智能家居技术的应用刚好可以解决这些问题,即提升居家环境的舒适性、便利性及健康水平,同时优化能源利用效率降低费用。

同时,获得绿色建筑认证的房屋更受容易得到消费者的认可。从调查数据来看,消费者最熟悉的绿色建筑认证标准是LEED(75%),其次是能源之星ENERGY STAY(67%)。但专注于健康建筑的WELL标准却鲜为人知。

WELL是第一个以人为本关注居住者居住生活的建筑认证标准,包含七大认证体系:空气、水、营养、光、健身、舒适、精神,多达102个标准,致力于改善人体11大身体系统。因此,WELL认证更多地立足于医学研究机构,探索建筑与其居住者的健康和福祉之间的关系,重塑建筑标准,全方位解决居住健康问题。二号站平台登陆

WELL标准提出了维护心血管系统的重要因素,如压力、营养、健身和环境污染。

从空气和营养等策略上支持减少对消化系统有负面影响的因素;从营养、舒适策略上帮助减少外界对内分泌系统的干扰;从水和空气策略总结了可帮助增强免疫系统健康的元素;从水和空气策略帮助维护皮肤系统的整体健康;从舒适、健身、营养策略鼓励安全健身和更加健康饮食的机会。

从光、空气、水、舒适策略通过各方面介入,将支持神经和感知功能至于较为重要的位置;从营养和健身提出策略维护生殖系统健康;从空气、健身策略限制环境中的霉菌和病菌,提供更多的健身机会,维护正常的呼吸系统功能。

健康建筑与健康社区有什么区别?

健康社区:一群人有着共同的目标,兴趣和经验,他们积极地追求其各个方面的健康,并且生活紧密。

对于健康建筑,本次疫情也暴露出了很多问题,除了消费者对健康建筑认知不足之外,很多地产商在进行建筑开发过程中并没有过多的考虑健康设计问题,受制于高昂的低价,往往建筑采光通风设计不合理;同时,出于成本考虑许多能够提升人们居家健康环境的人居科技系统不完善,甚至根本没有,如新风系统、健康的供水系统等等。

而对于社区而已,放眼全国社区建设,基本配套都是优先考虑商业配套,怎么赚钱才是开发商考虑的重点,仅有的社区生态空间功能被压缩到一定程度上。至于健康配套、防疫物资储备基本处于裸奔状态,如遇突发公共卫生事件后果可想而知。此外,还有各种智慧社区系统基本处于瘫痪或无运营状态,门禁系统形同虚设,监控系统年久失修……。

十几年前的“非典”改变了我们卫生习惯,相信此次“新冠”疫情对于健康建筑的发展同样起到很好推动作用。

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物联网市二号站总代理场如何迎接48万亿的“新基建”

近日,中央明确指示要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设,其中要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。据不完全统计,24个省市区公布了未来的项目投资规划——2.2万个项目总投资额达48.6万亿元。二号站总代理

相比于传统的“铁公基”,“新基建”涵盖了5G基站建设、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网,特高压,城际以及城轨交通,涉及了七大领域和相关产业链。

“新基建”的加速启动,必将大力刺激中国经济,5G、人工智能、物联网等新兴产业也将迎来重大发展机遇。在物联网方面,“新基建”的数据采集和传输是必不可少的,因此物联网感知层、传输层、平台层、应用层的使用场景在“新基建”过程中,将大幅增加落地。而在5G带动下,融合人工智能的AIoT、工业互联设备和物联网平台市场有望加速引爆。

物联网需求爆发式增长

随着各地迎来大规模返程复工潮,新冠肺炎疫情的防控也进入了关键时期。为打赢疫情“阻击战”,机场、火车站、地铁站、大型社区等重点区域,纷纷启动体温检测工作,加强对体温异常人员和疑似患者的筛查——非接触式疫情识别,物联网发挥大作用。二号站平台登陆

物联网企业纷纷用技术全力武装,释放抗疫科技能量,打响了这场与疫情较量的科技战。比如,拥有1.6亿基于蜂窝连接物联网用户数的中国电信,已将物联网技术应用于非接触式疫情识别、定位溯源、自动采集和远程监控方面,贯穿于疫情排查、监测、预警、防控、救治、管理等环节,推动自动化、智慧化的“技防”来替代“人防”。同时,中国电信充分发挥物云网融合优势,推出了天翼大喇叭、智能门磁、口罩监测、体温监测等智慧社区抗疫产品,目前仅天翼大喇叭已覆盖全国数千个乡镇地区,累计播报50余万次。

“物联网业务不仅是抄表等传统的低数据速率大连接业务,而是广义的物联网业务,包含了所有机器间通信的场景。此次疫情必然对广义的物联网业务有促进作用。”SA高级分析师杨光表示,在防疫背景下,一些原本由人工担任的工作会被机器替代;另一方面防疫工作也会催生新的应用场景,比如远程会诊、远程医疗的发展速度或将远快于之前的预计。

从此次疫情中不难看到,中国经济“智能”需求呈现爆发式增长,智慧物流、智慧零售、红外测温、智慧医疗等新业务模式一夜崛起,这背后也意味着对5G、物联网等“新基建”的巨大需求。并且随着国内“新基建”的布局建设,移动可穿戴设备、车联网、无人机等移动物联网的典型应用迅速发展,相应的消费市场已初具规模。

从产业链来看,中国已形成包括芯片、元器件、设备、软件、系统集成、运营、应用服务在内的较为完整的物联网产业链,各关键环节的发展也取得重大进展。从产业规模来看,全国物联网近几年都保持了较高的增长速度。以及物联网与其他ICT技术以及制造、新能源、新材料等技术加速融合,在诸多领域快速渗透,为服务、创新等理念赋予全新内涵。可以说,物联网已由概念炒作、碎片化应用、闭环式发展进入跨界融合、集成创新和规模化发展的新阶段。二号站网址

推进物联网规模化,消除应用“孤岛”

《2020年移动经济》报告指出,全球物联网收入在未来几年将增加3倍以上,由2019年3430亿美元,增长到2025年的1.1万亿美元。如何在如此庞大的市场分得一杯羹,并且跟上“新基建”带来的国家经济结构转型加速的步伐,将直接影响企业未来发展。

在业内专家看来,中国物联网在基础理论、标准制定、体系架构方面已具备一定的国际话语权,但在应用层面,物联网企业仍需不断创新商业运营模式和机制。

目前来看,物联网已经应用在工业、商用、消费等多个领域,甚至可以衍生出成百上千个应用场景。但在不同场景中,不同行业、不同领域、不同需求下所采用的解决方案各不相同,从而导致终端设备丰富而碎片化的发展。而碎片化使物联网应用成为一个个信息“孤岛”,妨碍了物联网产业进一步规模化发展。

“在业务模式方面,我们应该看到物联网是非常长尾化的市场,要推动物联网应用的充分发展,需要调动物联网用户尤其是企业用户的积极性。在这种情况下,业内还是需要为企业用户提供尽可能多的选择,包括技术制式、频谱、服务提供商等在内的多个方面。”杨光表示,“国外物联网发展可以予以国内物联网发展一定借鉴意义,比如欧美市场上除了电信运营商提供的基于蜂窝网络的物联网业务之外,企业用户还可以使用非授权频谱,甚至是专用的私有频谱,部署自有的物联网网络。”

那么,产业链如何促进物联网产业发展成熟?在杨光看来,我国市场规模对推动物联网产业链成熟有巨大作用。为了实现规模效应,产业链需要尽可能对来自不同应用场景的技术需求进行归类聚合,形成跨场景的标准,提升产业规模。

发展物联网作为国家的基础设施战略,不管是疫情的现在,还是疫情后的未来,对我国都至关重要。疫情终将过去,而发展物联网作为基础设施建设,将在未来数十年内扮演重要的角色。同时,业内也要清醒地认识到我国物联网发展还存在一些不足,也面临不少困难和挑战:成本高、技术不够成熟、安全保障问题、相关法律法规不健全、缺乏商业模式及龙头企业等。未来,产业链需以行业应用为抓手,以体制机制为保障,以基础设施为支撑,以安全保障为基石,与全球业界携手共同构建良好的物联网生态体系。

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二号站怎么当代理继阿里、百度之后,腾讯为何也要造“芯”?

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虽然近两年来国内芯片设计公司也是如雨后春笋一般涌现,还有不少像格力一样的家电厂商开始跨界做芯片,同样对于互联网及云服务巨头来说,谷歌、阿里巴巴、亚马逊、百度等也早已涉足芯片设计领域,并推出了自己的芯片。而现在,腾讯似乎也准备造“芯”了!二号站怎么当代理

深圳宝安湾腾讯云计算有限公司注册成立,或将涉足芯片设计

近日,根据企查查资料显示,3月19日,腾讯旗下的深圳宝安湾腾讯云计算有限公司注册成立,该公司注册资本2000万元,法定代表人为腾讯云副总裁王景田。

企查查数据也显示,深圳宝安湾腾讯云计算有限公司由腾讯云的运营主体腾讯云计算(北京)有限责任公司全资控股。而腾讯云计算(北京)有限责任公司的实际控制人则是马化腾。

特别值得注意的是,在深圳宝安湾腾讯云计算有限公司的经营范围里,除了包括计算机技术服务和信息服务;大数据处理技术的研究、开发;应用软件开发等之外,还出现了“集成电路设计、研发”。这也意味着腾讯或将通过新成立的深圳宝安湾腾讯云计算有限公司涉足芯片设计领域。

互联网及云服务巨头纷纷造“芯”

其实腾讯开始涉足芯片设计领域并不令人意外,因为目前主流的互联网及云服务巨头都开始进军芯片设计领域,并纷纷推出了自研的云端AI芯片,这已经成为了大势所趋。

早在2016年之时, 谷歌就推出了专为深度学习优化的张量处理器TPU。当时谷歌就表示,它早已在数据业务中使用TPU。而AlphaGo成功战胜围棋世界冠军李世石的背后,正是得益于谷歌TPU的助力。随后在2017年,谷歌AlphaGo仅用了一颗第二代的TPU就打败了柯洁。谷歌的第三代TPU也已商用,算力最a高可达100PFlops(每秒1000万亿次浮点计算),是第二代的8倍多。二号站网页登录

2017年,阿里巴巴集团就正式成立了“达摩院”,进行基础科学和颠覆式技术创新研究。随后在2018年4月,阿里巴巴又全资收购了国内自主嵌入式CPU IP Core公司中天微。2018年9月,阿里巴巴整合了中天微与达摩院芯片团队,正式成立独立芯片企业“平头哥半导体有限公司”,进军芯片设计领域,此后也推出了RISC-V CPU内核玄铁910、云端AI推理芯片含光800等。

2018年7月,百度也发布了自研首a款云端全功能 AI 芯片“昆仑”。2019年底,百度昆仑芯片已经成功流片,并成功应用于百度的智能云业务。

2018年11月,另一家互联网巨头亚马逊也杀入芯片领域,并推出了其首a款云端AI芯片Inferentia。2019年12月,亚马逊在“AWS re:invent”大会上又发布了自主研发的第二代基于Arm架构的服务器芯片Graviton2,同时也推出了其云端AI推理芯片Inferentia的商用实例。

我们再来看看目前全球云服务市场的格局:

根据Canalys发布的最新2019年全球云市场份额数据,数据显示:2019年全球云计算支出猛增37.6%,达到了1071亿美元。显然这是一个非常庞大的市场。但是,前四的玩家就占据了近60%的市场份额。而这前四厂商之中,除了第二的微软之外,亚马逊、谷歌和阿里巴巴都有推出自己的云端AI芯片(亚马逊还有自己的Arm服务器芯片),并开始应用于自己的云服务当中。

我们再来看看目前国内云服务市场的格局:

根据Canalys发布报告显示,中国基础云市场在2019年第三季度同比增长60.8%,市场规模达到29亿美元,占全球总额10.4%。其中,阿里巴巴云市场份额占45%、腾讯占比18.6%、亚马逊占比8.6%、百度云占比8.2%。我们同样可以看到,国内基础云市场的前四厂商当中,除了腾讯之外,其他三家同样都已经是早已推出了自己的云端AI芯片芯片。而在国内的云服务市场,腾讯也一直在奋力追赶阿里。

显然,头部的云服务厂商纷纷选择自研云端AI芯片或服务器芯片并不是巧合,那么为何这些巨头会选择自己来“造”芯呢?

巨头造“芯”意欲何为?

我们都知道,人工智能技术近几年发展迅猛,大量的新的算法不断涌现,原有的算法也在持续优化。而定制型AI芯片由于其在设计之时就是针对特定算法进行固化的,所以无法做到灵活的适应各种算法。相比之下GPU和FPGA更为灵活,这也使得定制型的AI芯片此前一直未在数据中心/服务器领域大规模应用。

不过,随着AI算法持续的发展,在一些特定的领域已经开始逐渐趋于成熟,特别是在云端市场,这一点尤为突出。

因为,对于互联网及云服务巨头来说,其很多领域的需求都是非常明确和相对固定的,比如百度可能更多的需求是针对搜索的,美图更多需求是针对图像的,淘宝更多需求是针对在线购物的,支付宝更多的则是针对支付。特别是在其庞大的数据驱动下,不少领域的软件、AI算法也已经趋于成熟和稳定,在这种情况下,进一步追求性能、能效和成本的最a优化,选择采用定制型的AI芯片也是必然。二号站总代平台

根据ABI Research最新调查报告显示,近年来随着AI技术的发展,不论是对于云端AI芯片还是对于终端AI芯片的需求都现了爆炸式的增长。预计到2024年,全球云端AI芯片市场规模高达100亿美元,而终端AI芯片市场也将接近80亿美元。虽然,可能终端AI芯片的出货量更大,但是从销售额来看,云端AI芯片市场更大。

而对于互联网及云服务厂商来说,其自身对于AI芯片的需求越大,则意味着其需要付出的成本也将更为高昂。

与此同时,在云端市场,随着人工智能计算需求的爆发以及云端AI芯片发展,使得云端计算架构也开始发生了变化,由于CPU并不是AI计算的最a佳载体,因此在云端的计算也开始逐渐由原先的X86架构CPU一统天下,转向了异构计算。Arm服务器芯片也开始出现新的机会(相对于X86来说,Arm更为开放,进入门槛更低)。

虽然传统的通用型芯片适用范围广,对于厂商来说也更为简单易用,但是也造成了市场上产品的同质化,随着市场竞争的日趋激烈,越来越多的厂商开始寻求差异化。而采用独特的芯片则可以给自身的产品和服务带来较大的差异化。与此同时,众多新的应用和特殊需求的出现,也需要独特的芯片来满足市场需求。这也正互联网及云服务厂商自研AI芯片或服务器芯片的动力所在。

也就是说,互联网及云服务厂商未来其所需的AI芯片和服务器芯片也将会是越来越具有差异化的,需要的是基于自身的业务需求及自己的软件算法来定义的AI芯片和服务器芯片。而传统的芯片厂商的商业逻辑则是设计出一款能够最大范围的适用于更多客户的芯片。显然这两者之间存在着较大的分歧。

另外,相对于传统的芯片厂商来说,互联网及云服务厂商更为了解自身及客户的需求,自研AI芯片及服务器芯片也能更好的满足自身及下游客户群的需求。

总结来说,目前阿里、亚马逊、百度等互联网及云服务巨头自身的业务规模和客户规模都非常的庞大,对于云端AI芯片及服务器芯片的需求完全能够支撑自己的芯片业务(芯片出货的量级越大,成本越低)。而且,采用自研的芯片,不仅可以降低芯片的采购成本,同时在计算性能和能效上也更符合自己的需求,安全性也可以更高,可以更好的满足客户的需求,帮助客户提升产品体验,提升核心竞争力。

当然,以上所说的自研芯片所能够得到的好处只是理想状态下。因为做芯片并不是一件容易的事,需要大量的专业人才和大量的资金的长期的持续投入。但是,对于谷歌、阿里、亚马逊、百度、腾讯这些头部的互联网及云服务巨头来说,资金肯定不是问题,而有了足够的资金,人才也问题也有望得到很好的解决。剩下的问题就是,自己的业务发展是否已经迫切需要这样去做了,同时有多大的决心来做这件事。

腾讯早已开始芯片布局

虽然相对于其他的互联网及云服务巨头来说,腾讯的造“芯”动作似乎是来得太慢。但是实际上,几年之前腾讯就已经开始了一些芯片布局。

早在2016年11月,阿里与腾讯一起参与领投了可编程芯片公司Barefoot Networks的2300万美元C轮融资。不过该公司2019年被英特尔收购了。

随后在2018年,AI芯片公司——上海燧原科技有限公司就获得了腾讯领投的Pre-A轮3.4亿元人民币投资。根据企查查资料显示,腾讯科技持有燧原科技23.2%的股权,为燧原科技第一大股东。

需要指出的是,燧原科技的主攻方向正是腾讯云所需的云端AI训练和推理芯片。2019年底,燧原科技正式发布了首a款云端训练芯片邃思DTU。

根据燧原科技公布的信息显示,邃思DTU芯片主打的就是数据中心训练场景,支持E级数据中心互联,同时也是业内唯一支持BF16的芯片,算力可达86TFLOPS。FP32的算力达22TFLOPS。支持单节点支持最大16颗芯片互联,同时支持多节点扩展和分布式训练平台。而基于邃思DTU芯片的云燧T10加速卡单卡单精度算力达到20 TFLOPS。

显然,腾讯进入云端AI芯片市场的依托很可能就是燧原科技,毕竟腾讯本身就是燧原科技的最大股东。

而从腾讯现在成立新的囊括芯片设计业务的公司动作来看,腾讯的造“芯”布局正在加速。

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红外热成二号站账号注册像技术的多方应用

疫情在全国范围内的蔓延,导致红外热成像相关安防设备的市场大大增加。广泛应用于机场,火车站,客运站等人流密集地方。通过红外热成像及测温技术,对过往的人群进行温度筛查,进而加强安保工作,从而可以有效控制疫情,防止疫情迅速扩散,保证地区人员安全。二号站账号注册

相较于手持测温仪测温,红外热成像仪有许多优点:

一是非接触式测温,通过热像仪观察人群,就可以直接测量出人体额头等裸露部位的体温,避免医务人员与患者直接接触;

二是测温精准度较高,红外医疗热像仪其测温精度可达±0.5℃。还有很多公司推出来测温精度在±0.3℃和±0.2℃的红外测温设备。

除此之外,红外热成像还具备不受天气和照明条件影响的特点,因此除了我们看到的应用于体温筛查,它更可广泛地应用于安防监控、火情报警、户外搜救等方面。

1、在夜间、低照度环境下,传统监控往往使用主动光源补充的设备来达到监控效果。

而红外热像仪属于被动成像设备,不需要任何光源照射就可以准确成像,可以不受光线影响,提高夜间安防监控打击力度;由于红外线波长较长,所以具有的“透烟透雾”特性。红外热像仪能更好地实现恶劣环境下的监控和识别,可实现网络化、远距离监控,24小时全天候监控。

另外,产品能提供高对比度的图像,提高视频分析的可靠性。红外安防监控系统可实现智能化自动分析,将可见光监控的智能分析功能使用在红外热像仪视频上。二号站登录网址

2、火灾预防报警和户外搜救

火场火灾被扑灭时,容易死灰复燃,热成像仪能够显示物体温度场,通过对温度场的监控可即时发现温度异常,预防由于温度异常引发的二次起火。

户外搜救远距离探测和搜索被困人员,热像仪在数公里范围内,能非常容易发现被困人员、掉到深沟悬崖中的出事车辆。

另外,配备视频和红外热像仪的无人机,无人机也能在火灾等事故中执行有效的搜索和救援任务。

3、预警监测水坝、湖泊、山体的险情

红外热像仪可以对水库堤坝的情况实现在雨、雪、烟、雾、霾等恶劣天气下实现全天候监控,监控渗漏点、监控开裂塌方、监控水流的大小。因为水温比环境温度低,同时水的辐射率与周围物体的辐射率有区别,因此即使是同一温度也能分辨出水来。也可远距离监控监控山体滑坡情况,并做出预警。二号站注册

相比于2003年非典时期,红外热像仪核心元件全靠进口,在此次疫情中,国内已经基本上实现自给自足,为筛查人流、防控疫情做出了巨大贡献。未来,在充分发展其相关应用前提下,红外热成像技术的市场潜力还有待挖掘。

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二号站AI 安防「当打之年」,隐藏着哪些潜在独角兽

科技没有止境,它有趣在于,今天遥遥a领a先,明天一匹厚积薄发的黑马就让对手措手不及,这也是其可怕之处,没有谁是永恒的佼佼者。

人工智能技术成熟和逐步产业化,应用领域在不断扩张,市场容量也因为高新科技加持一次次扩容。二号站

技术革新产业,给人工智能企业带来了弯道超车的曙光,给根植硬件的老牌企业带来危机,众多跨领域企业也想分一杯羹,越来越多的玩家加入赛道,一时间百家争鸣。

AI 赋能下的后安防时代,不再是单一要素的竞争,除了硬件系统,更涉及前端数据获取、边缘计算能力及平台搭建、视频智能化处理、深度学习、算法交付能力等各个环节,AI 安防市场对全产业链的综合能力提出了更高的要求。

第一,能为用户服务的优质算法将成为竞争力。算力成本是制约算法质量与数量的重要因素,随着安防行业生态的不断完善算力成本也将持续下降,这为大量优质算法的出现提供了契机;

第二,挖掘信息的能力会显著提升。大量优质算法的出现使安防科技企业从海量的数据中挖掘与分析信息的能力越来越强,当然从中所能获取的有用信息就会越来越多;

第三,随着安防企业分析数据信息的能力越来越强,安防行业的应用生态会变得更加多样化,一些困扰安防行业终端用户的业务问题将会缓解。

一方面拥有算法优势,一方面硬件能力欠缺,这都可能成为新兴企业抢占未来市场的突破口。

在众多 AI 初创公司中,不乏拥有全栈能力的公司,他们由点及面,开拓产品,布局平台,成为 AI 安防领域的后起之秀。二号站登陆

今天,雷锋网 AI 掘金志从团队背景、技术实力、业务能力、市场成绩出发,探索数字世界的隐藏金矿下,有哪些明星独角兽可能会破土而出?

芯翌科技:算法立身、产品立命,AI 落地实践派

在人工智能技术与智慧城市相融合领域,受约于四个要素。

首当其冲便是业务场景,通常是由碎片化需求构成的市场,是产业驱动力;其次是算法,需要基于深度学习框架进行训练和部署,是产业发动机;第三是数据,尤其是覆盖丰富城市场景的数据,是产业生产要素;第四是算力,为深度学习提供高性能的 GPU 训练平台,是产业生产力。

目前的 AI+安防赛道中,既能下功夫做基础技术研究和关键技术研发,又敢于强调其落地应用交付能力的玩家并不多,芯翌是其中之一,专注于安防、工业和 5G 相关人工智能产品及解决方案提供商和运营服务商。

成立不到两年时间,芯翌已经完成了 20 余个项目的产品交付并为客户提供高效的售后服务保障,软硬件产品覆盖区级政府及多家企事业单位。

譬如,2019 年,芯翌人脸算法入围上海市公安局算法库,为上海智慧公安、智慧社区提供人脸和车辆算法等应用支持。在上海虹口区,芯翌部署了超过 3000 台 AI 摄像机、100 余台 AI 服务器以及区智能安防综合应用平台。同类业务还进入了徐汇、黄浦、长宁、静安等区。

世界a级一a流的人工智能算法团队筑就芯翌的高技术壁垒。公司研发人员占总人数的 60%。核心团队来自清华、中科院、交大等知名院校,还有一批业界知名安防企业和人工智能公司的优秀员工,具备丰富的技术和行业经验。

公司首席科学家杨铭博士,是美国 Facebook 公司人工智能实验室创始成员。在杨铭博士的带领下,他们已经具备了完备的人工智能研发能力,拥有从数据标注、模型训练、应用开发、多平台部署全栈的自主研发能力,建立了服务于深度学习训练的大规模的 GPU 计算平台;拥有高效、灵活、扩展性强的视频算法引擎框架,并基于此进行了大量的视觉感知与认知算法积累,包括通用目标检测与跟踪、全结构化、大规模人脸识别等。

另外,在全球权威人脸识别供应商测试(FRVT)的最新测试比赛中,首a次参赛的芯翌综合成绩排名全球第六。

围绕人工智能及相关应用场景,芯翌聚焦在多模态识别和数据智能的算法应用研究和产品体系建立,包括智能 IoT、数据智能和场景综合应用三大系列产品。

智能 IoT 系列产品,以机器视觉+语音识别技术为核心,覆盖人工智能时代“端、边、云”各种需求,可将视频和语音转化为计算机能使用和分析的数据,解决让计算机“看得见、听得见”感知层面的问题。

数据智能系列产品,以大数据和自然语义分析技术为核心,将多维数据进行汇聚融合,价值萃取,数据挖掘,解决计算机“看得懂、听得懂、会思考”的认知理解层的问题。

场景综合应用系列产品,基于公安、工业、城市管理、5G 等场景,贴合场景业务的智能化综合应用,以智能感知、数据认识为核心技术,解决场景业务“科学决策、高效执行”层面的问题。

在生态层,芯翌与虹口区科委成立“5G+人工智能工程联合实验室”,着力于赋能城市精细化治理的技术研发和场景落地;相继与大华、宇视签订战略合作协议,打造“算法+硬件”厂商合作典范;与上港集团签署协议,实现人工智能技术在港口全流程管理中的智慧港务应用;与澳门科技大学等高校战略合作,通过市场需求来引导与推动基础技术研究。

从算法到应用,并能做好垂直行业的 AI 科技初创厂商,其实并不多见,芯翌算是其中一家,未来可能给 AI 安防注入不少力量。

澎思科技:落地超 50 城,端到端智能视图大脑构建者

成立于 2018 年的澎思科技,三年内相继获得 3 轮融资。澎思以深度学习的计算机视觉技术为突破口,致力于 AI+IoT 全产业链的技术和软硬件产品解决方案。

澎思科技 CEO 马原认为,AI 安防的终局业态需以“AI 前端+SaaS+云”为价值闭环。这一理念也贯彻在澎思的发展中。二号站APP下载

从技术层面出发,创始人兼 CEO 马原是国内第一批人工智能专业毕业生,多年来扎根安防行业。

2019 年,澎思宣布松下(新加坡)研究院原副院长申省梅加盟,担任其首席科学家、新加坡研究院院长。

申省梅的团队在智慧城市、智能机器人、监控与安全等领域的技术开发与落地方面具有丰富的经验,申省梅团队的研发成果算法研究团队获得过十余项计算机视觉领域国际竞赛冠军和 300 多项专利。

据悉,新加坡研究院一方面将继续突破人脸识别技术在安防领域落地遇到的问题,比如人脸模糊、背光、多种族等非约束场景下人脸识别性能下降等;另一方面利用图像增强技术,提升公司监控a摄像头等硬件产品的表现,建立产品优势。

从产品层面来看,澎思目前已经基本完成了从端到端、软硬件到算法的全系列自研产品,推出全场景的行业解决方案,形成商业化闭环。

软件产品包括人像大数据平台、智慧警务情报大数据平台、智慧社区管理平台、智能制造管理平台、车辆大数据平台等;硬件产品包括面向公安各实战场景的人像专用设备,以及面向行业及商用领域的双屏人证机、智能门禁、立式广告机、人脸识别闸机等。

从落地场景来看,澎思科技将在公安领域之外,不断探索新的落地场景,目前他们已经推出了包括 AI+公共安全、AI+智慧社区、AI+智慧园区、AI+智能交通、AI+智能制造等五大行业具体 16 个细分场景的解决方案。

自成立以来,澎思科技各行业解决方案已经成功落地全国 50 多个城市,服务客户超过百余个。在全国多地部署动态人脸识别点位,累计抓获在逃人员近两千名,并担任多项国a家级大型活动的安保工作。

澎思已经完成从端到端、软硬件到算法的全系列自研产品体系搭建,针对公共安全领域各类业务场景推出成熟、可落地的行业解决方案,并在部分城市开始落地,形成商业化闭环。

未来,澎思将整合 AIoT、5G、大数据、云计算等全链条技术,打造澎思智能视图大脑,强化智慧城市下数字化资源的汇聚、共享、分析和利用。

博观智能:出于千方,志在四方的 AI 黑马

博观智能成立于 2019 年,是在千方的 AI 团队基础上建立的基于视觉的人工智能科技创新企业。

作为千方收购宇视后成立的人工智能公司,博观是千方探索智能城市、智慧物联、智能制造等领域和打造 AI 应用与赋能的重要战略。

博观成立的意义在于让千方的智能交通和智能安防两大核心业务共享博观的 AI 能力,实现千方内部资源和研发成果共享,更重要的是想将博观定位为类似于商汤、旷世这样的纯算法公司,通对外输出 AI 产品和解决方案来盈利,弥补公司在 AI 领域的短板。

博观没有让千方失望,研发出六大类算法、八大类算法模组,持有 180 余项技术专利。

近年来,AdaptNet 深度网络在近年 MOT 全球测试竞赛、KITTI 测评车道检测算法、ReID 跨镜追踪等世界顶a级算法数据集测试中多次获得冠军,2019 年 11 月,博观在行人重识别技术在三大主流 ReID 数据集刷新世界纪录。

其技术版本从初生牛犊到取得世界冠军,再到刷新世界纪录,博观在技术研发上一直履行千方的定位职责。

AdaptNet 深度网络是利用计算机视觉技术将视频内容特征属性自动提取,采用目标分割、时序分析、对象识别、深度学习等处理手段,分析和识别目标信息,转化为实战所用的情报,实现视频数据向信息、情报的转化,这些研发成果为场景落地落地提供强有力的支持。

基于团队的研发技术及母公司千方在智慧交通、智慧安防和智慧物联领域的积累,博观在相关领域也具备了一定核心优势。

目前,博观推出人脸识别、车辆识别、跨镜追踪、行为分析、客流分析、行业智能以及“九山四关”前后端安防等诸多系列算法产品。

实际应用中,博观结合 ReID 算法研判技术,在地图上推送呈现出完整的时空轨迹,预测并锁定目标点位,10 分钟追踪到老人踪迹,3.5 小时快速寻回老人;在张学友演唱会嫌疑犯抓逃的案例让博观成功“出圈”,被更多人熟知。

目前为止,在重庆三峡学院、大兴机场、浦东机场等均有落地案例,支持行业客户完成了 1000 余项行业化、场景化、工程化的 AI 算法应用项目交付。

凭借母公司千方科技在智慧交通行业与智能物联领域多年的积累与团队在人工智能技术应用中的实战经验,博观开创了人工智能网络及算法平台,具备在视觉智能软硬件算法产品开发领域的技术实力,同时自身在不断提高智能化算法交付能力,未来将在人工智能领域取得更多成绩。

紫光华智:联手新华三,数字城市视觉中枢主力玩家

紫光华智是紫光集团旗下公司,成立于 2018 年,作为一家年轻的公司,紫光华智承载着紫光集团安放+AI 产品的研发、制造、销售、服务的重任。

研发和产品层面,紫光的团队有近千人,其中研发人员的占比将近 80%。截止目前已发布 200 余款产品,包括微云服务器、视频云存储 、软件定义摄像机 、解析平台和视图库产品在内的创新安防产品,涵盖端、边、云、网完整的安防产品系列。

2019 年,紫光华智联合紫光旗下新华三,从各个领域发力进军安防领域。

作为紫光集团芯片板块和云网板块的核心企业,新华三和紫光华智联合后,优势硬件软件互补。双方以人工智能、大数据、云计算为核心技术构建“数字城市视觉中枢”,在智慧城市、公共安全、交通、应急、环保等各领域建立智能视频云大数据。

简单来说,新华三负责“软”,利用一些数据化技术,构建数字平台;紫光华智负责“硬”,提供一系列行业常规产品作弹a药补充。

联合后推出智慧安防、智慧交通多个领域解决方案,囊括顶层设计、前端设备到后端的大数据处理。

在交通行业,有效感知违章停车、超载超限等各类异常和风险;在生态方面,实现垃圾分类协助分析、烟火检测等多种智能业务;在日常生活中,通过对老人、儿童的风险因素监测,确保弱势群体的日常安全;在园区和制造业,对各类生产场景进行检测,加强安全,提升效率。

新华三和紫光华智以视频云为基础,通过图像感知、深度学习、NLP、大数据分析等技术,为数字孪生城市提供现实再现和科学决策等综合应用能力。

紫光华智安防+AI,结合新华三的数字化技术,让未来城市成为一个具备思考和决策能力的生命体成为可能。

格局渐成,版图重分

虽说安防市场大格局逐渐形成,不代表跑在前面厂商可以高枕无忧,如今在 AI 风口,无数企业重拳出击,抢占市场。

以上四家公司,也可能只是未来 AI 安防后来居上者的代表缩影。

科技没有止境,它有趣的地方就在于,今天遥遥a领a先,明天一匹厚积薄发的黑马就让对手措手不及,这也是它可怕之处,没有谁是永恒的佼佼者。

看似平静的市场其实暗流涌动,未来行业版图如何划分,我们拭目以待。

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