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從人臉識別到城市大腦,曠視科技如何拔得“AI四小龍”上市頭籌

2020年1月6日,港交所批準(zhǔn)了曠視科技的IPO申請。1月7日晚間,曠視科技通過港交所的聆訊,并計劃農(nóng)歷春節(jié)后第一周開始招股,募資額5億美金。作為“AI四小龍”之一的曠視科技成立于2011年,一直以自主研發(fā)的機器視覺AI技術(shù)為核心,并持續(xù)打造在城市大腦、供應(yīng)鏈大腦、個人設(shè)備大腦三大場景的數(shù)字化解決方案。

其中,在城市大腦場景下,曠視城市管理數(shù)字化解決方案已在全國260余個城市落地運行,已智能升級改造3,000余個樓宇園區(qū),實現(xiàn)人車通行智能化。而 “城市大腦”最早提出是作為未來城市可持續(xù)發(fā)展的全新基礎(chǔ)設(shè)施,其核心是利用實時全量的城市數(shù)據(jù),來全局優(yōu)化城市公共資源。

由于安防的變革與智慧城市建設(shè)的完善,模擬時代向數(shù)字時代的更迭也越發(fā)沉淀,城市治理的相關(guān)問題愈加凸顯,因此,數(shù)字化解決方案的構(gòu)建是智慧發(fā)展中的“重中之重”。

曠視副總裁陳雪松告訴億歐:“城市大腦出現(xiàn)的最大價值在于產(chǎn)生數(shù)據(jù)、收集數(shù)據(jù)。智慧城市的本質(zhì)是數(shù)據(jù)統(tǒng)計的匯聚,我們所謂的大數(shù)據(jù),就是共同技術(shù)上的所有信息,而信息存儲量上的95%都是視頻!睍缫曊趫猿值姆较,就是充分實現(xiàn)巨量數(shù)據(jù)的價值最大化。

事后分析到事前預(yù)測,城市管理安全建設(shè)應(yīng)運而生

安防產(chǎn)業(yè)的變革是由技術(shù)驅(qū)動力發(fā)生,本質(zhì)上是用戶的業(yè)務(wù)要求在變化,但是技術(shù)變革在用戶層體現(xiàn)的并不明顯。陳雪松提到:“例如?荡笕A的崛起,它是技術(shù)變革帶來的必然發(fā)展,由模擬時代走向數(shù)字時代,但是用戶的業(yè)務(wù)形態(tài)并沒有產(chǎn)生變化,近年來安防行業(yè)的火爆快速增長,主要原因在于用戶的業(yè)務(wù)需求對技術(shù)的反向拉動。”

監(jiān)控一開始出現(xiàn)的時候,它解決的問題是事后。事后查看是其主要用途,當(dāng)行業(yè)快速規(guī);l(fā)展起來后,新的技術(shù)變革對用戶本身的業(yè)務(wù)模式并沒有產(chǎn)生太大的變化,真正的影響點在于技術(shù)積累在一個程度之后,用戶業(yè)務(wù)需求上達到了一定規(guī)模,出現(xiàn)了新的問題:攝像頭太多了,人看不過來。

而這種問題的存在,對未來的城市建設(shè)變成了一種形式化威懾。大量的視頻導(dǎo)致人力成本消耗之后,人就不會再看了。因此,就會出現(xiàn)一系列問題:

第一,某段視頻不能在用戶有效的反饋時間段內(nèi)及時解決,變成無效信息,例如社區(qū)級的視頻最長保留時間僅為一個月;

第二,在事件已經(jīng)發(fā)生要及時跟蹤追尋的時候,可能已經(jīng)沒有時間去查看,企業(yè)級和政府部門的視頻保存時間也是三個月以內(nèi);這類視頻信息,就是在存儲與消掉中反復(fù)進行。

第三,根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)來看,2015—2018年,中國視頻監(jiān)控市場規(guī)模已經(jīng)從59.9億美元持續(xù)增長到80億美元,從4.9%增速增長到9.7%,而且在2017年突破14.7%的增速。國內(nèi)視頻監(jiān)控市場的規(guī);ㄔO(shè),使得當(dāng)前視頻資料的大量累積造成了資源的浪費。

例如,陳雪松形象的比喻道:“世界上有兩塊硬盤,其中一塊就是用來存儲視頻。它只是一個存儲核心,沒有產(chǎn)生價值!蓖瑫r,這也是事中分析需求的“導(dǎo)火索”。

陳雪松告訴億歐:“人工智能的崛起也是基于這個時間點,攝像頭的邏輯定義也因此發(fā)生了改變,不僅局限在‘給人看’,更多的是給機器看,人只看結(jié)果! 即在事中數(shù)據(jù)分析時,基于人臉、行為、場景來分析,讓視頻自身來監(jiān)控,只按照結(jié)果直接報警給人,充分實現(xiàn)并發(fā)揮了“人眼”的作用。

2015年發(fā)展至今,安防行業(yè)蓬勃發(fā)展,智能化建設(shè)浪潮也正在成指數(shù)級增長。同樣,上升到城市級管理與治理問題時,這些“城市之眼”就顯得尤為重要。以往通過人工采集的方式拿到數(shù)據(jù),已經(jīng)遠遠無法支撐社會的快速運行,通過每一個數(shù)據(jù)單元采集出來的數(shù)據(jù)細胞,構(gòu)成了整個數(shù)據(jù)立方,是整個城市治理和智慧城市決策的關(guān)鍵依據(jù)。

云邊端促融合,建設(shè)閉環(huán)生態(tài)綜合應(yīng)用平臺

隨著事后分析到事中跟蹤的轉(zhuǎn)變,用戶也提出了事前預(yù)判的要求,即對于人的行為模式進行預(yù)測預(yù)判。在城市管理領(lǐng)域,這種分析模式也能實現(xiàn)非常高效的應(yīng)用落地。

陳雪松舉例道:“早高峰和晚高峰在地鐵排隊時,安檢等候人員多、耗時長,安檢通行通道所產(chǎn)生的影響范圍較大,當(dāng)對排隊人員行為軌跡進行大數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)其中80%的人是定時定點進出,在身份上就可以確定為上班族。因此,這一部分人理應(yīng)享受最便捷、快速地通行服務(wù),剩下一部分不清楚其行為模式的人,便可以選擇加強安檢!

這種方法可以實現(xiàn)有效調(diào)度,明顯提升服務(wù)效率,通過事前的數(shù)據(jù)積累和預(yù)判,打通整個城市智慧安全建設(shè)。當(dāng)前,預(yù)測、預(yù)警、預(yù)防的需求性越來越高,事后處置、事中打擊、事前預(yù)防的轉(zhuǎn)變基礎(chǔ)在于:人工智能的事中發(fā)現(xiàn),擁有大規(guī)模的基礎(chǔ)建設(shè),形成積累的數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生事前預(yù)測的能力

因此,物聯(lián)網(wǎng)作為一種基礎(chǔ)設(shè)施的存在,從連接的概念正走向無處不在的發(fā)展,已經(jīng)形成各行業(yè)的連接平臺。例如基于視頻的智慧應(yīng)用平臺,具有視頻鏈接和管理作用,甚至是構(gòu)建應(yīng)用。

曠視洞鑒.png

陳雪松告訴億歐:“在人工智能領(lǐng)域下,物聯(lián)網(wǎng)正和計算相結(jié)合,因為‘云邊端’的計算無處不在,‘云’是實際需求和技術(shù)落地場景所需要的產(chǎn)物,‘云計算’本身是大匯聚,它看的是全維行業(yè)數(shù)據(jù),還能形成和其他垂直虛擬空間的數(shù)據(jù)堆積碰撞,只有在這個節(jié)點才能拿到最權(quán)威的數(shù)據(jù),但是它的時效性一定是最差的。邊和端都有其計算環(huán)節(jié),物聯(lián)網(wǎng)的連接在云邊端都在發(fā)生!

基于視頻的數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后,視頻數(shù)據(jù)是主要驅(qū)動力,因為基于視頻所承載的信息量巨大,包括層級、行為、身份和標(biāo)識,這些信息識別之后和其他數(shù)據(jù)碰撞可以產(chǎn)生最有效的價值,但是時空信息要求是個關(guān)鍵點。陳雪松提到:“比如智慧燈桿,會有Wi-Fi采集和視頻采集,這個時候數(shù)據(jù)一定要有效,并一定要在前端做直接耦合,省去中間傳輸?shù)囊恍┉h(huán)節(jié)時空的一致性!

三大動力助推城市大腦崛起,下一步落地全維生態(tài)改造

陳雪松說道:“后臺做大數(shù)據(jù)碰撞時,只基于大區(qū)很難做精細化分析,因為它是群體數(shù)據(jù),它們所感受到的維度不一致,而視頻可以精確識別到個,在個和堆產(chǎn)生碰撞的時候,才能進行疊加。所以數(shù)據(jù)耦合越前端發(fā)生,有效性越高、價值越大!

并強調(diào),當(dāng)前的業(yè)務(wù)產(chǎn)品和應(yīng)用落地還是基于部分區(qū)域去實現(xiàn),并不是基于整個大城市平臺,在技術(shù)層面上,端的融合訴求更高,其細分下是點的信息,深入層面就是邊的信息。

隨后,陳雪松提到三個小閉環(huán)系統(tǒng)建設(shè)的重要性,即端上閉環(huán)、邊上閉環(huán),云端的大閉環(huán)。對AIoT就要求聚合和連接,由于計算之后具備能力,曠視更希望它能把這種能力以最實效即時的方法,賦予給最需要的人。

因為業(yè)務(wù)場景的需要,在前端與業(yè)務(wù)方結(jié)合的時候,更多的還是以人為核心來形成閉環(huán)驅(qū)動,因此視頻和視頻的識別能力是曠視業(yè)務(wù)的核心,然后再去疊加其他維度的數(shù)據(jù)。陳雪松說道:“我們變成了數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者,同時也需要接入多維數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多的價值,小型的智能化平臺就出現(xiàn)了!

當(dāng)前在城市大腦的解決方案,曠視主要有三類:城市管理數(shù)字化解決方案、樓宇園區(qū)數(shù)字化解決方案、教育行業(yè)數(shù)字化解決方案。

其中,在城市管理上,曠視針對城市管理中的典型場景,通過涵蓋“算法、軟件產(chǎn)品、硬件產(chǎn)品、解決方案”在內(nèi)的全價值鏈能力輸出,打造覆蓋全業(yè)務(wù)流程,端到端數(shù)字化解決方案體系設(shè)計,幫助城市管理者構(gòu)建“前端感知、云端研判、終端應(yīng)用”在內(nèi)的新型智能城市管理閉環(huán)體系。

在實用案例上,北京海淀區(qū),曠視根據(jù)《智慧海淀十三五發(fā)展規(guī)劃》、《智慧海淀頂層設(shè)計》及東升鎮(zhèn)“城市大腦”三年行動計劃,在智慧公園規(guī)劃方面,以“智慧生活休閑平臺”為主體,民眾參與與體驗為中心,利用人工智能、大數(shù)據(jù)、5G和物聯(lián)網(wǎng)等熱門技術(shù),從根本上提升了公園日常管理的科技化、精細化和節(jié)約化水平,為街鎮(zhèn)級智慧公園建設(shè)和管理模式提供了行業(yè)樣板。

在技術(shù)優(yōu)勢上,曠視實現(xiàn)了軟硬結(jié)合,以AI賦能云、端、芯,賦予硬件智能化;云端結(jié)合,通過云端上的計算協(xié)同,提升計算效率,大幅降低成本;端到端,全價值鏈的交付可構(gòu)建新型城市管理閉環(huán)體系。陳雪松提到:“城市大腦建設(shè)上,曠視更講求務(wù)實,從三步來組織架構(gòu):城市之眼、行業(yè)分腦、城市大腦。”

陳雪松強調(diào),城市大腦的構(gòu)建不可能一蹴而就,也不僅僅是簡單的將智慧城市下垂直相關(guān)的數(shù)據(jù)拿起來接著用,而是將以前的數(shù)據(jù)加以利用,使之呈現(xiàn)火山噴發(fā)式的數(shù)據(jù)效益。

這也是曠視科技一直堅持的方向,從數(shù)據(jù)匯聚的認知方面到二次分析計算的推導(dǎo)決策,多維數(shù)據(jù)碰撞可實現(xiàn)更好的運行效果。因此,在下一階段,曠視將會以重點城市和專項落地為核心,實現(xiàn)應(yīng)用落地價值最大化,全維的統(tǒng)構(gòu)建設(shè)和覆蓋。

作者:楊陽

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