二号站网址与阿里云并肩作战 宇视科技赛道升维再出发

阿里系入股千方科技5月后,在第十七届CPSE安博会期间,双方子公司阿里云与宇视科技的深入合作,也首次展现在镁光灯下。

  用一句话来解释宇视科技与阿里云的并肩作战,那就是“在对的时间,遇到对的人”。而双方管理人员,也将此次合作比喻为“共同孕育了一个孩子”,共同目标是将孩子变成最优秀的孩子,为社会和客户创造价值。

  阿里云研究员吴翰清坦言,在众多合作伙伴接触过程中,与宇视科技的合作很简单,只因为遇到了一个“张鹏国”,而最为关键的因素,是“信任”。二号站测速

  而从双方管理人员的描述中也可以看出,在信任的基础上,基于对未来的走向判断一致,才促成今日的深度合作。对于接下来的市场版图双方已经有了清晰的规划,瞄准AIoT赛道,宇视科技与阿里云或许将给业内带来不一样的生机。

  晋升飞天联盟战略合作伙伴

  10月29日,CPSE安博会第二天下午,宇视科技举办“全景 数智 物联”AIoT联合解决方案发布会,发布五大场景AIoT联合解决方案;并首次对外宣布,成为阿里云飞天联盟战略合作伙伴及“MSP合作计划”核心伙伴,正式携手阿里云,合力共建AIoT战略联盟。

  TIPS:飞天联盟战略合作伙伴是阿里云最高级别生态合作伙伴,包括研发资源、技术资源、市场资源都将处于优先级别;MSP合作计划核心伙伴是阿里云合作伙伴交付能力最高认证。

  CPS中安网了解到,虽然双方是首次公开宣布达成战略合作,但第一阶段的合作成果已经在CPSE安博会上展示,分别是业务中台的“混合云引擎、视频云引擎、IoT引擎”,数据中台的“视觉智能引擎、数据智能引擎”。

  宇视科技总裁张鹏国

  在发布会现场,宇视科技总裁张鹏国表示,宇视与阿里云全面战略合作的达成,是要将宇视的核心产品和解决方案,深度集成阿里云的公共云核心能力,致力于在AIoT领域打造业界技术领先的全栈式数字化解决方案,让AIoT解决方案触达更广阔的应用场景。二号站平台登陆

  具体来看,双方选择携手同行,主要是基于两方面达成共识。

  1、AI在数据算法算力三要素较量之后,最终是应用规模的较量,以及工程化、业务化和场景化能力的较量。IoT解决的是全维度感知数据采集和数字世界仿真。

  2、AI算力指数级提升,机器的学习和推理能力指数级提升,结构化信息指数级提升,加上IoT的低成本部署,让产业互联网和工业互联网较以前大大提速,数字经济加速明显。

  张鹏国表示,生存和发展的关键,是在于对时代的挑战所作的建设性、创造性和革命性回应的能力。而宇视与阿里云的联手,将对这个时代的挑战做出有力的回应。

  那么,为什么阿里云选择宇视,而不是其他企业,主要看重其哪些方面?宇视科技获得阿里云技术支持,将主要体现在哪些方面?双方未来的方向是什么呢?

  发布会后,阿里云研究员吴翰清,宇视科技副总裁、国内市场部总裁林凯,宇视科技总工朱兵,接受了包括CPS中安网在内的7家媒体及机构的采访,详细介绍了双方的合作初衷、合作目标、合作方向等问题。

  为什么双方选择合作,而不是其他企业,主要看重哪些方面?

  在阿里系入股千方科技初期,外界猜测,阿里系看中的是千方科技在智慧交通、智慧城市所积累的资源、数据及经验等,更深远的目光在城市大脑侧。

  对此,阿里云研究员吴翰清表示,阿里云不会从宇视科技拿数据,阿里云是一家卖技术的公司,公司主要输出的是技术。

  关于阿里云与宇视的合作,未来是希望构建整个智能化的系统以及相关生态,然后让整个时代更快地进入到智能化时代。

  因为阿里云在十年以前,是做计算起家的,后来我们最大的计算需求就来自于智能。在现在的节骨眼上,数字化成为了瓶颈,所以我们需要跟宇视这样的公司合作。

  今天阿里、千方和宇视的结合,补足了阿里在硬件方面的能力,同时我们带着阿里过去在大数据运营方面的经验。二号站官方ii

  “我接触了很多合作伙伴,只遇到了一个张鹏国,这就是原因,非常简单。包括宇视团队的所有成员,缺一不可。”

  而从宇视科技的视角,也为我们阐释了其双方合作的初衷。

  宇视科技总工朱兵表示,为什么双方能够合作?前提是信任,其次是资源互补。比如终端产品上,宇视是强项,阿里是没有的。

  在边缘产品上,双方有交集,但是相对来说,宇视在一体机、视频存储、专有云硬件上面有自己的优势。而在公有云上;阿里云沉淀了很多硬件技术,这是阿里云的强项。

  在中台能力上,宇视擅长视频平台,虽然阿里也在做,但是宇视的视频平台经验和成熟度更高一些,所以会选择宇视的视频平台;但阿里云有很强的大数据跟视频云平台,一是投入更大,速率更快,性能也更强。

  业务层面,双方都会做“所谓的榜样点”,但最终还是要靠生态来做的,所以最终就是,我们去集成阿里的中台能力、飞天的后台能力,利用宇视的中台、宇视的终端,最后共同开放给合作伙伴做业务生态。

  未来这种生态会扩展到我们的终端类接入的生态,包括在大数据的技战法、智能分析算法上面,也可以开放出去,但整体框架是互为嵌套的。

  跟阿里合作,第一诉求绝对不是商业的东西,而是打造业界最先进的AIoT解决方案,提升宇视的核心竞争力;第二才是商业层面的东西。

  阿里云将为宇视科技提供哪些技术支持?宇视将从阿里云获得哪些更具体的帮助?

  阿里云研究员吴翰清表示,阿里云会全面打开自己的技术体系,包括飞天云计算操作系统,计算输出网络、中间件数据库、存储、网络等核心能力。以及在做的下一代核心能力人工智能,主要是以达摩院为核心,在构建的包括视觉、语音、NLP、知识图谱、搜索推荐等,这些都是过去阿里历史积累的核心技术,我们都会向宇视做出赋能和支持。

  宇视科技总工朱兵介绍,比如说视频方面,原来叫视频大数据,具体叫向量计算引擎,就是当宇视的算法把这些原始数据,半结构化之后,形成的向量数据,通过阿里的视频计算引擎做计算。效率速度远远超过了原有的技术,以及业界的水平,所以我们能够帮更好地实现客户目标。

  以前同样的事情,用同样的计算能力去做,可能要几天或者几个小时才能做一个演算,现在基本上都是实时的,这就是很现实的帮助。

  同时,阿里云在整个专有云、私有云等通用技术上,有很好的方案积累;而宇视则在云计算、云存储上面相对强一些,双方在云计算方面实现强强互补。

  双方未来在商业模式、技术方面等方面的合作是怎样的?

  阿里云研究员吴翰清指出,在智慧城市场景中,基于摄像头,把物理世界数字化之后,如果只把视频给存下来,实际上没有完成数字化。所以后面还需要把数据从所有的视频里面提炼出来,这一步是今天阿里云跟宇视合作在完成的。当这一步完成之后,我们才完成了整个城市的数字化。

  这个时候就可以做更多的事情了,不光是校园,包括交通的一些场景,也不光是安防的场景,我们今天在想更多的场景,比如新零售的场景、旅游的场景、出行的场景等。

  所以,很多新的不一样的场景就可以被创造出来,很多新的需求就会被拉动出来,很多新的业务流程就会被制定出来,这是未来有很大想象空间的地方。

  宇视科技副总裁、国内市场部总裁林凯介绍,近几年整个中国,尤其是政府层面及很多行业当中,都在特别强调数字化和智能化,以及结合人工智能大的背景,形成国家的治理体系,政府的管理体系,包括民生的改造改善体系。

  在这个大背景下,宇视科技与阿里是希望能够在AIoT领域里面,做到对客户形成价值,甚至做到全球引擎。

  与阿里云合作,真正要学习的,不再是提供基础设施,而是为客户解决实际的问题;而这种业务,不是泛泛的需求,而是真正解决客户的痛点业务。

  在今年CPSE安博会期间,越来越多的企业,将靶心瞄准更广阔的AIoT赛道,业内的一致共识是,AIoT是市场大势所趋,就像当初AI技术与安防行业的结合一样,AIoT也将成为市场的核心驱动力。

  而在大家纷纷抢占先机时,宇视科技抢先起跑,走在了新赛道的前列,与阿里云的合作也将为其新赛道的开疆扩土提供有力护盾。

  未来,双方能否将“孩子”培育成一名业内学霸,尚且未知,但从双方当前的决心及一致性来看,值得期待。

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二号站待遇如何?海量数据爆发式增长,硬盘存储谁更胜一筹?

智能安防时代在向我们迈进,人工智能、云计算、大数据在安防领域的落地,安防边界在往外延,应用场景在不断拓展。同时,市场中产生的数据也在随之猛速增长。

  根据IDC预测,预计2019大数据与商业分析解决方案全球市场的整体收益达到1896.6亿 美元,相比2018年增长12.1%,并预计2023年全球大数据市场相关收益将实现13.1%的CAGR(复合年均增长率)。二号站待遇如何?

  海量数据的持续增加,这也对硬盘提出了更高的要求。

  硬盘作为大数据环节中最重要媒介,其容量、效能、读写性能、稳定可靠性以及能耗等都影响着它在流程中发挥的作用,判断着其是否能抗压住这爆发式增长的数据,也决定着企业在市场上的立足之地。

  作为全球领先的存储厂商,东芝传承了日本的工匠精神,针对监控行业使用场景,东芝拥有从低端到高端,从前端到后端的完整高效的解决方案。

  CPS中安网了解到,安防领域作为东芝存储重要的战略阵地,东芝紧随安防时代步伐,顺应市场的需求在吐故纳新,也不断在调整市场战略布局。二号站APP下载

  产品上,以东芝去年末发布的DT02-V为例,这款产品作为DT01-V的后继产品,就是顺应市场对容量升级和高性价比的新要求,发布的一款专用的消费和商业监控视频系统产品。

  渠道市场上,过去东芝重心主要放在OEM市场,近年来,随着东芝在中国市场的发展,东芝在OEM市场已经打下了良好的根基。东芝表示,未來将向终端客户市场延伸。

  东芝作为今年百城会培训团成员之一,第九届百城会7月将在深圳启航,途经深圳、厦门、南昌、合肥、济南、石家庄、西安、兰州等14个城市展开交流培训活动,届时东芝将携带监控硬盘以及监控存储解决方案到现场与观众交流分享。

  东芝表示,参加百城会能更加贴近用户,听到终端用户的声音。未來,东芝希望协同OEM合作伙伴一起,向各地和各行业深耕。二号站登录网址

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云天励飞发二号站平台登陆布首款5AIoT芯片,AI赋能助力天下无拐

人工智能芯片发展史迎来了历史性的节点,全球首款5AIoT芯片今日正式发布。

  11月13日,云天励飞在深圳举办“不忘初芯—全球首款5AIoT芯片发布会”,正式发布了自主可控的神经网络处理器芯片-云天初芯TMDeepEye1000,并同期发布芯片即服务—人工智能“星云”生态战略。二号站平台登陆

  发布会上,云天励飞董事长兼CEO陈宁发表了主题演讲,分享了云天励飞是如何用初心实现人工智能的初芯。

  CPS中安网对陈宁博士的现场演讲做了重点提取和简单梳理,如下:

  何谓初心?

  一部陈可辛导演的电影《亲爱的》,让云天励飞坚定了‘用人工智能,让天下无拐’的目标,基于此,云天励飞开发了‘深目’平台,开展大规模人像信息采集、搜索、布控和数据挖掘。

  陈宁在演讲中首先阐释了云天励飞的初心,并以一系列的数据展示了“深目”系统自2016年上线后达到的效果:协助公安破获20000起各类案例,协助警方找回300多名走失儿童和老人,部分应用区域路面接触性警情下降超过50%,在深圳市首发之后并被快速复制到全国将近100个城市,构建了全国最大的动态人像布控平台。

  CPS中安网了解到,2018年云天励飞将“深目2.0”系统复制到了东莞,并在2019年初将深圳、东莞两地拉通,实现全世界第一套跨城市级的动态人像识别系统,让犯罪分子无所遁形。

  我们在创业的过程中逐步意识到,人工智能时代,终端的数量将会继续爆发式增长。

  陈宁认为,近两年移动互联网的发展已经进入瓶颈期,即将迎来指数级发展和大爆发的人工智能时代,未来十年间由人工智能推动的GDP将实现100万亿人民币,未来五到十年的时间里,每一个人将从拥有、使用两个终端发展到100个终端,接入网络的智能设备数量将是2019年的30到50倍。二号站登陆

  而这背后驱动的技术是什么呢?

  基于AI全新架构的超低功耗、超低成本、超智能、超灵活的系列芯片,将推动人工智能时代智能终端的数量、质量、智能化的大爆发。

  云天初芯TMDeepEye1000正是为了应对这一需求而生的,内置自主产权的神经网络处理器,支持灵活可编程计算流,搭载云天励飞自主研发的深度定制指令集,可以实现高性能、低功耗的CNN网络模型推理计算加速,满足视觉AI算法实时性处理的性能要求。

  该芯片专注边缘和端侧视觉应用,基于多核异构并行计算架构设计,内置四核神经网络处理器,可支持INT16 / INT12 / INT8混合精度量化数据,采用存算融合体系架构和可重构计算阵列,可以灵活、高效的执行各种深度学习算法模型的推理计算,峰值算力达2.0Tops。

  值得一提的是,这颗处理器背后160多条指令是由算法团队和芯片架构师团队跨界创新,基于人工智能神经网络和未来三年的算法框架的发展提炼出来160多条指令集,自定义神经网络指令集的神经架构,实现了既实战又灵活的处理器芯片。并且通过可重构的阵列,实现高达99%的超强效率。

  此外,为了提高芯片的易用性,云天励飞还打造了DETVM开源开放工具链,该工具链兼容TVM开源生态,支持丰富的算法框架,一键实现量化编译和部署,让算法移植更便捷。

  芯片不该单纯追求一颗芯片的算力,因为算力不等于有效算力,我们更加关注的是面向场景的有效算力。

  现阶段人工智能还处于初级阶段,AI芯片还达不到通用水平,目前的AI芯片是面向场景的AI芯片。而面向场景离不开工具链、算法和芯片紧密的绑定与密切的结合。

  为此,云天励飞提出芯片即服务—人工智能“星云”战略,将过去五年投入1亿美金的研发成果共享给合作伙伴,携手海康威视、优必选科技、深圳超算中心、阿里巴巴平头哥、TCL、京东、深圳巴士集团、迈德威视等8家首批合作伙伴,共同开启“星云”生态,加速AI向产业渗透。二号站登录网址

  在硬件开发方面,云天励飞将针对神经网络高度优化进行算力开放;在AI算法方面,云天励飞将通过Arctern算法平台实现算法共享;在产业化服务方面,云天励飞将通过商簿云进行服务赋能,其中SIK将助力合作伙伴在1周内获得AI业务能力;在算法定制方面,云天励飞将携手深圳超算,通过今年4月发布的AIOS进行一站式算法生成,将AI算法定制成本降至1万元。

  演讲的最后,陈宁博士强调:“我们提供的不仅仅是一颗简单的芯片,而是一种AI赋能的服务,通过算法、芯片和大数据的底层技术赋能百业,助力‘天下无拐’,打造有温度的人工智能。”

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二号站大数据时代,谁能成为硬盘容量竞技场的新王者?

国际数据公司IDC统计显示,全球近90%的数据将在这几年内产生,预计到2025年,全球数据量将比2016年的16.1ZB增加十倍,达到163ZB。

  也就是说,随着人工智能、AIoT、云计算等技术的推动,大数据时代已经挥旗呐喊进场了。未来,数据将会无限制地扩展和增加。那么,要存储这些无穷尽的数据,就需要极其优秀的存储介质——硬盘。二号站

  目前,全球知名的机械硬盘厂商无非是东芝、希捷及西数三家。但这三家的硬盘,从容量、成本和故障率来看,哪家的优势会更明显呢?谁会成为大数据时代硬盘容量竞技场的新王者呢?

  常言道:货比三家。我们不妨先了解一下在这届安博会亮相的东芝新产品,都有哪些独家竞争力呢?

  在第十五届中国安防论坛(技术论坛)中,东芝电子(元件)存储产品战略策划部硬盘应用技术产品经理郁琳焱,详细介绍了东芝硬盘在大数据时代下的战略布局以及其新产品和新技术。

  ▎硬盘是存储行业绝对的主力军:机械硬盘依旧有活力

  郁琳焱介绍,东芝电子主要有三条产品线:

  一个是小信号设备,属于分离器件部分,用在高铁、汽车和风能发电领域;

  第二个是大规模集成电路,有各种各样的车用、家用的MCU。当下比较火热的System LSI行车辅助系统就是用了东芝的系统。

  第三个是高密度硬盘,用于企业/DC的(近线级消费类硬盘(用于电脑和游戏)等。二号站网页登录

  接下来,郁琳焱详细介绍了硬盘的容量、应用程序、性能等方面。

  东芝的硬盘主要分为内置和外置,外置硬盘最大容量是6TB。

  内置硬盘则分为消费级和企业级,消费级的应用主要是在笔记本电脑、机顶盒、游戏机、展会的主题监控系统等。前端的监控,分为2.5寸的小盘和3.5寸的大盘,2.5寸最大容量做到4TB,3.5寸的大盘最大容量14TB。

  企业级硬盘有3.5寸和2.5寸的,2.5寸是高性能、高转速,主要用于服务器系统方面,最大容量2.4TB。3.5寸近线级硬盘,最大容量是16TB,主要用途是后端的数据中心,支撑大数据时代的数据中心。

  结合目前硬盘市场份额的发展趋势来看,现在全球目前唯一的三家机械硬盘供应,东芝就是其中一家,也是唯一一家综合性的供应商。东芝目前的市场占有率逐年上升,到2019年二季度结束,市场占有率达到25%。

  全球市场容量是按照年复合增长率18.6%在增长,2019年的数字大概是900 EB左右,到2022年会达到1621EB,1EB=100万TB。这是全球的硬盘产能,那么,全球数据量产生有多少?

  同样是来自IDC第三方的报告,预计到2022年,全球数据产生的量大概是80个ZB,ZB=1000EB,80ZB和1621EB差不多,硬盘产能是全球数字量产能的3%不到,我们产生数据最终能被保存下来的百分比很少,存储媒介产能速度远远赶不上数据产生的速度。

  如果不存在硬盘,而是存在SSD或是NAND上,也有一个报告,SSD和其他所有的存储媒介加起来,全球产能只有硬盘的1/3左右。

  所有的记忆媒体能存下来的数据到2020年大概是所有数据量的5%,差距还是非常大的。

  从这个层面来看,机械硬盘在不远的将来还是有活力的,硬盘是存储行业绝对的主力军。二号站平台官网地址

  郁琳焱介绍,从硬盘的应用程序来看,划分了三个领域,2.5寸小盘,经典的应用是笔记本电脑;3.5寸的应用是家里的台式电脑,但目前应用的量正在减少,因为笔记本和台式机需要存储的容量不是那么大;另一部分是监控,监控的量增长得非常快。总体加起来,3.5寸的应用还是会上升的。

  所谓的大数据,就是要收集尽量多的数据,分析才能尽可能准确,人工智能才能更加智能,这块的增长会非常大,主要是这块的增长。

  ▎未来机械硬盘聚焦在两个领域:监控和数据中心

  郁琳焱分析,未来的机械硬盘会主要聚焦在监控和数据中心这两个领域。

  监控硬盘的市场,按照容量点划分的话,同样也有一个17%的年平均复合增长率,这是总容量,这个总容量中细分以后,高容量在增长,低容量持平、略有下降,2TB、4TB、6TB这三个容量的硬盘,基本上涵盖所有需求的70%左右。

  东芝的硬盘,有完整的前端到后端的产品线,有DT、MD和MG系列。

  DT系列,专为监控系统设计,有三个容量点,2/4/6TB,主要的用途是家用的监控,小型商用监控,比如说便利店,家用的话比如说别墅。

  MD系列,灵活应对未来的系统扩展,有6/8/10TB三个容量点,主要用在办公室、商业设施如商场,监控有前端的存储,先存在本地,比如说本地存一个月,一个月再送回后端进行备份,这个是用在本地、前端的部分。

  MG系列,超强的容量和高可靠性,最高容量达到16TB,这个系列用在后端数据存储中心。

  16TB用了氦气封装技术,传统的硬盘里面是空气,对外和空气有连通,东芝这款16TB是氦气技术,里面是全密封,氦气密度比空气密度低,转起来阻力小很多,可以降低功耗、降低电费。

  ▎为何要推荐客人选择最高容量点?

  这么多系列的硬盘,如果要搭建数据中心时,该如何选择呢?郁琳焱表示,当客户要搭建数据中心时,她都会推荐客户选当下现有的最高容量点。

  因为无论是站在系统端的角度,还是站在客户的角度来讲,维护数据中心成本的前三位,一个是机架,服务器机架的成本,另外一个是功耗,直白地说就是电费,第三个是硬盘本身的成本。

  郁琳焱举例,假如要搭建200TB的数据中心,又来了一个新的单位,PB=1024TB,那么搭建20万TB体量的数据中心运行五年,要花多少维护的成本?

  如果用6TB的盘搭建的话,大概需要33K的硬盘,五年的运行成本是1640万美金;如果用16TB搭建,硬盘数量大概是12K多一点,五年运营成本是860万美金,硬盘数的下降很直接,机架采购数量下降一半,数据中心的场地,整个空间就小,功耗、电费部分,硬盘少功耗肯定少。

  再加上16TB是氦气的技术,整体的功耗具有非常大的下降,不止一半的下降,合在一起,200TB的数据中心,TCO的维护成本会下降48%,这就是为什么要选最高容量点的硬盘。

  ▎四大新技术领跑硬盘的单位存储密度

  氦气封装技术:提高单张存储量

  所有的新技术服务的目标是更高的容量,硬盘的尺寸相对固定了,如何在有限固定的情况下提升容量?我们要提高单位的存储密度。

  东芝发布的MG08,里面有9张磁盘,氦气封装技术,高达16TB,下一代的产品会有10张碟。

  那么,在碟片固定的情况下要怎么再提高容量呢?

  答案是:可以提高单张的存储量!

  圆盘是磁盘,一条一条的是数据的回道,黄色的是数据。数据轨道之间是有一些空隙,为了提高单片的存储密度,我们把空隙越来越缩小,可以放进去更多的数据轨道。

  TDMR技术:克服磁性物质干扰

  硬盘为什么也叫磁盘,硬盘是磁性物质读写,磁性物质靠太近会有干扰,如何克服这个问题?

  轨道几乎靠在一起,没有间隙,东芝使用了开发出的TDMR技术,它是两个磁头,同时读一个数据,通过差分补偿纠错,达到准确读取数据的目的。

  MAMR技术:把磁轨变窄、数据块变小

  问题是,磁轨已经贴在一起了,还要再继续提高密度该怎么办?

  郁琳焱介绍,东芝就想到把磁轨变窄、数据块变小,于是又孕育出另外一个新技术——MAMR,微波辅助读取技术,这是激光头技术,激光头加上微波辅助效果,去实现能在更小的区域准确的读取数据,这个会应用到下一代18TB的产品上,会是MG09,预计在明年会出来18TMB的硬盘。

  SMR技术:读写大段数据

  轨道缩小了还要提高密度怎么办?

  追求无止境,三个轨道叠起来了,不仅靠在一起,一个轨道叠一个轨道,覆盖一部分,像卡片一样。

  SMR技术是一种叠网式的记录,它适合大段数据的读和写,如今的监控系统就是大段数据不停写、不停回放,这个技术就非常适合监控领域应用。东芝新的DT系列监控盘就是利用SMR技术。

  郁琳焱最后总结道,以上四个新技术可以全部叠加运用在一起,可以运用在一块硬盘上,未来这四个新技术全部叠加应用在一起的时候,因为单个技术最多是16T、18T,全部叠在一起可能做出30T或是40T的硬盘。

  在未来,随着大数据、物联网、人工智能、5G等技术的不断突破与发展,全球的数据量将越来越大,而数据的存储不容忽视。东芝作为全球存储解决方案的供应商将沿着高性能、高可靠性、大容量的方向不断努力与精进,为数据存储提供更加完善的存储解决方案。

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二号站平台注册登录云从科技安防行业部总经理李夏风:人机协同助力建设治安防控体系

在人工智能技术的推动下,人机协同将成为主流生产和服务方式,改进传统行业流程,实现智能化升级。

  人机协同的核心是什么?又将如何助力安防行业建设?在第十五届安防论坛上,云从科技安防行业部总经理李夏风在《打造人机协同平台,助力社会治安防控体系建设》主题演讲中分享了自己的看法。二号站平台注册登录

  “云从科技理解的‘人机协同’,就是通过以AI武装的软硬件体系,帮助专家侧和用户侧的过程。”

  李夏风解释道:一方面,可以将专家的知识赋能机器,让机器具备某些能力,然后服务用户;另一方面,机器也可以辅助专家,提升专家的服务能力。人机协同的目标是实现人机自然交互、共融、共创。

  在这个过程中,“人机交互”指通过视觉感知、听觉感知、对文字的感知等各种感知技术,以及认知和决策技术等能力,实现人机交互的过程;“人机融合”主要指专家与AI(“机”)一起为消费者用户服务的过程;“人机共创”指专家与AI(“机”)一起创造出新的产品和服务内容,并随时调整。

  那么人机协同又是如何助力安防行业变革的呢?

  李夏风首先指出,安防行业现阶段的重点是建设治安防控体系,其核心在于三点:治安防控圈建设、市域单元防控建设以及治安要素管控建设。而这些建设内容的核心是对人、车、物、事件的感知、认知和决策。

  通过人机协同平台,治安防控体系将在应用、能力以及智慧三个层面达到应用升级。

  ▏人机交互实现应用升级:从“查阅式”到“指向式”

  通过人机协同中的感知技术加持对数据进行智能解析,包括人脸检测、人体检测、行为识别、车辆识别等,将极大提升工作效率。二号站官方ii

  李夏风以嫌疑人落脚点搜索方式为例,传统方法主要是视频接力追踪,需要从各个镜头长时间查看大量视频,才能了解到嫌疑人的行走轨迹以及最后消失地点。而人机交互方式则只需要拿到嫌疑人的人脸或人体图片,解析人像进行比对,就能够在地图上直观地展示其轨迹及最终消失地点。

  “多则十几分钟,少则几分钟便能快速找到嫌疑人行动轨迹,进而找到他的落脚点。这就是人机协同的第一个层面,人与视频之间的交互将拥有巨大的提升。”

  ▏人机融合实现能力升级:行业专家经验模式化应用

  将专家的经验模式化,让机器具备专家经验之后,进行相关的应用。李夏风释义:通过前端感知数据结合警务数据,在专家的指导下,基于大数据分析的引擎,集结成各种各样的模型,解决相关问题,而这些模型就代表了专家的知识和经验。

  以连续多起砸车盗窃案为例,传统方式是通过视频调取查找,但没有在案发时抓拍到人脸,这就意味着嫌疑对象数量众多,如果仅仅是通过逐一调阅轨迹视频来研判,几乎难以完成搜索。

  而通过背景数据、时空观念对信息进行结构化、数据化的建模和比对,将嫌疑犯的数量大大减少,再进行一一排查的时候,就能够极大提高效率。

  “这个例子的核心就是通过专家的经验模型,让平台基于感知数据和历史积累的警务数据所实现的综合研判。”

  ▏人机共创实现智慧升级:计算机非监督学习与人的知识交互碰撞

  人机融合需要专家经验的监督学习,而人机共创阶段需要的是非监督的学习,通过各种各样的描述和标签化建立知识图谱,进行推理、预测和决策,将相关技术进行总结的过程,实现的是认知到决策的延伸。欧亿二号站注册

  那么如何实现非监督学习呢?

  简而言之就是异常行为的识别。通过针对一个具体事件进行大量数据的采集,然后让人机协同平台从数据当中找出异常数据,而这部分数据是专家也无法预知的情况,由此专家对这些数据进行分析确认,进行模型建立并调整,共同创造新的服务内容。

  李夏风以医院异常行为识别为例:频繁出现在同一地区的不同医院,且都是没有进行正常办事记录的相关人员,通过大量前端设备采集相关数据,并通过人工确认和结合人的认知,建立数据模型,对医院惯偷人员进行数据模型预警研判,为打击医院偷盗建立新的人机共创新模式。

  演讲的最后,李夏风表示,人机协同不仅可以在治安防控体系建设中发挥作用,在行业专家的指导、核心数据的引擎驱动、大数据的支撑下还能够实现安防、金融、商业、交通等各个领域的泛在智能。

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