旷视产品营销总监吕盟:构建AIoT时代的城市智慧

2019-04-22 13:50:14爱云资讯

4月10日,量子位与中关村壹号联合主办的AI+线下沙龙—智慧城市的发展趋势与挑战在中关村壹号举办。

旷视产品营销总监吕盟、明略科技COO兼数字城市发展部总经理唐日新、思必驰CMO龙梦竹、澎思科技公共安全业务部总经理茹敏、银河水滴战略合作总监张曼等人出席活动并带来精彩分享。

旷视成立于2011年,是全球领先的人工智能科技企业,以自研视觉感知算法引擎为核心,致力于持续打造在各商业领域的AIoT操作系统,以及深度构建具备连接百亿物联网设备能力的生态系统。

吕盟,旷视产品营销总监,长期致力于大数据、人工智能领域技术产品的商业化落地及标准化建设工作。2018年加入旷视,现负责旷视各业务板块的整体Go to Market策略制定与执行,参与10余项人工智能领域国家标准及行业标准制定工作。

以下是吕盟分享实录:

旷视是一家非常年轻的公司,今年是成立的第八个年头,可能很多人熟知旷视是通过face++。旷视在今年1月份的时候重新做了品牌的升级,英文名叫MEGVII。

我今天分享的主题叫“构建AIoT时代的城市智慧”。这里面有两个核心词,一个是“AIoT”,这个词在过去一段时间经常被提及,AIoT指的是AI和IoT技术的结合。

但AIoT这个词其实是一个阶段性的过渡词汇。

未来IoT可能会真正成为产业的中坚力量,就像现在的互联网一样被大家提及。而AI将会成为一种本质化的工具。所以,未来AIoT这个词可能会演变为AI involve或者是AI power的IoT。

第二个词是“城市智慧”,用一张图来大概解释一下它的发展过程。

智慧城市的发展过程

智慧城市产生的第一个阶段,是上个世纪90年代到2000年这十年间,主要实现了数字化和信息化。纸质化的流程通过计算机、网络设备,搬到电子世界、数字世界当中,信息以数字化的形式存储下来。

第二个阶段是2001年到2011年这十年,实现了各个业务垂直领域整体的信息化管理和监控化。这个过程有两个主要的驱动力,一个是分布式系统,一个是数据库。原始数据不断汇集和沉淀,为智慧城市的萌生打下了基础。

我们目前处于第三个阶段。在国家宏观层面的政策引导下,在大数据、AI和IoT技术飞速发展的驱动下,逐步产生了很多跨行业、跨领域的流程的打通,实现了数据共享,应用互联互通。这个阶段有两个典型特征,一个是产生了大量非结构化数据,另一个是大量多元信息的融合处理。

所以我们发现,当积累了大量数据,并且将所有数据打通后,城市管理者们开始真正地思考未来智慧城市的图景。他们最迫切的诉求是希望机器也有一个大脑,帮助城市管理者思考和决策。

第一,这个大脑需具有多元数据感知能力;第二,能够对海量的结构化、非结构化的数据进行分析研判;第三,基于研判的结果实现比人脑更优的决策。这是城市管理者对于城市大脑的普适性诉求。

三组数字

但实际情况是,在大量的结构化和非结构化的数据涌入之后,城市大脑也会遇到一些问题,我列了三组数字。

第一组数字:非结构化数据量占全球总数据量的80%以上,并且随着信息化的建设这个比例会越来越高。

第二组数字:以视频为例,2016年至今,公安自建的城市监控摄像机共有2500万部,一个小时可以录下2850年的视频,这个数据量是非常大的。以硬盘为例,在全世界所有硬盘中,每2块硬盘就有1块存储视频。

但是实际上,传统的视频检索效率低下,导致90%以上的数据变为沉默数据。

第三组数字:我称之为直播中国,但“有眼无珠”,就是我们现有的大量相机,智能相机占比不足15%。85%以上是纯视频流相机,这些相机没有任何的信息处理功能,需要把所有视频信息传到云端。

从前两组数据中,我们可以看到一个巨大的落差。一方面,大量非结构化数据蕴藏着非常大的数据势能。另一方面,能从这些数据当中获取的实际价值非常少。

第三组数据表明,大部分视频分析的能力都在后端,大量信息被迫丢失,大量的势能不被释放。

如何释放“城市大脑”的无限潜能?

旷视认为,开放边缘智能,实现云边端协同,实现非结构化数据的有效利用,将数据势能转化为价值动能,是释放城市大脑无限潜能的关键。

在IoT时代,每一个应用不仅仅只是一个软件的应用,而必须要结合实际场景中的硬件,形成一个软加硬的子场景,这才是未来所有应用提供的方式。

而在这样的过程中,旷视希望能够真正的构建一个云边端协同的AIoT操作系统。这个系统核心分为三层:

第一,深置于我们的核心能力。旷视认为,未来的算法就是一种自动化的软件。在物联网的操作系统当中,这些算法会变成一些自动化的软件,这些软件不只有感知,还包括控制、优化,是一套既能感知又能决策的完整的算法能力。

第二,数字化。大家都听过数字孪生,其实我们把物理世界还原到数字世界中,无非就是三个元素:人、物、场景。所以在未来的AIoT应用中,人、物、场景的数字化,会成为所有应用的基础设施。

第三,连接和控制。物联网里有各种前端硬件的接入,比如传感器、机器人、手机等等。但没有任何一家公司,能够真正做到连接所有的设备、所有的传感器以及所机器人,这一层是需要实现共融共通的。

旷视希望通过自己的核心能力,一层一层伸展,跟我们所有的合作伙伴,一起来构建物联网时代的智能操作系统。

整个金字塔的最底部是旷视真正想交付的核心价值,在特定的场景实现端到端的全价值链的交付。

旷视的城市大脑布局

其实旷视城市大脑也做了三层这样的逻辑。

智能感知的前端,不同于我们刚才说的纯视频流相机。旷视通过自研的视觉感知算法,以及我们原创的人工智能框架Brain++,在端、云和边上布满人工智能神经网络算法。

我们会把大量的计算前置到前端上。比如智能抓拍机,第一点,旷视的抓拍机可以做到每一帧抓拍105张人脸,实验室中已经达到了300张人脸的规模。

二点是高速抓拍,旷视的高速照相机可以达到每秒30帧的抓拍速度。通过这个过程,我们把大部分的人脸抓拍放在前端,回传的过程当中,我们只传一些关键帧和图片流,就可以极大降低后端的负载。

我们也有端上的一些应用,我们不可能把所有的视频录像机都换成抓拍机,所以我们也提供很多边缘端的盒子,去做一些现有的相机的利旧。在云端我们提供包括人脸、视频结构化、视频大数据等功能。

云、边、端三者构成了旷视的城市大脑综合性解决方案,分别通过两条总线向不同的子业务场景提供服务。

第一条是数据总线,我们把现在所有的结构化的、非结构化的信息,都通过数据总线一起汇总上去,提供给上层的应用。

第二条是服务总线,可以通过数据总线,抓取任何有价值的数据信息,去打包成一个一个的子服务,提供到上层的应用。

所以整个来讲,旷视的成长解决方案包括了云、边、端和应用四个层面。

具体应用场景

我们接下来分享一下具体的应用场景。

城市管理

首先是城市级的场景,包括城市安防、城市交通,也包括社会虚拟化治理等。

作为行业领先的端到端城市管理解决方案提供商,旷视针对城市管理业务中的典型场景和“情、指、勤”联动的实战诉求,通过涵盖“算法、技术、硬件产品、解决方案、数据”在内的全价值链能力输出,打造覆盖全业务流程的端到端解决方案体系设计,帮助城市管理者构建包括“前端感知、云端研判、终端应用”在内的新型城市管理闭环体系。

智慧园区

旷视作为最早一批进入智能地产领域的人工智能公司,长期以来致力于用感知赋能行业,提出“智能地产解决方案”以满足楼控系统综合管理、传感网络深度融合、人工成本极致压缩、数据价值具象可视等客户需求。

整套方案通过软硬一体的系统集成和计算机视觉技术帮助地产行业建立以“人核心数据”为中心的底层感知体系、打通线上和线下的数据孤岛,从而实现感知融合和不同商业场景中的人机互联。

目前,旷视已帮助凯德、华润等3000多座社区、园区实现智能改造,日均通行服务人次达1000万余次。

智慧零售

旷视洞悉零售行业竞争的关键,从数据驱动决策入手,自主研发了一套云加端的“智能零售行业解决方案”,通过人脸识别、物体检测与识别、嵌入式系统开发、大数据挖掘等原创技术加持,帮助零售行业挖掘亿万级市场价值。

区别于依托经验执行的传统零售的运营模式,旷视新零售AI解决方案旨在用技术实现门店运营效率极致化和复制简单化。结合零售企业已有的 ERP/CRM等数据,融合旷视智能端所感知数据后的综合数据进行机器学习建模,帮助店铺构建精准用户画像,用大数据解决供应链选品、商品 货架摆放和个性化营销等问题。这种Al+loT实现的智能辅助经营决策系统可以让传统零售经营者在短时间内提升店长能力,让缺少经验的年轻店 长快速达到5- 10年店长水平。

目前,旷视已帮助3000余家零售门店实现智慧升级,并与好邻居、名创优品、鲜生活等企业达成战略合作。

旷视希望通过机器视觉的能力,真正的帮助社会、企业和民众,持续创造最大的价值。
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