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| 本文作者： camel | 2020-04-01 20:32 |
一位學(xué)者在學(xué)術(shù)領(lǐng)域開山立派，最顯著的一個標(biāo)志就是某個學(xué)術(shù)概念能夠與該學(xué)者劃等號，例如當(dāng)提起相對論必然會聯(lián)想到愛因斯坦。
同樣的道理，當(dāng)提起「數(shù)字視網(wǎng)膜」這一概念，人們首先能想到的當(dāng)屬中國工程院高文院士。
所謂數(shù)字視網(wǎng)膜，即類比于人類視網(wǎng)膜，對傳統(tǒng)攝像頭乃至視覺計算架構(gòu)進(jìn)行演進(jìn)與革新，從而能夠更加智能地支持城市大腦，服務(wù)智能安防、城市精細(xì)管理等智能應(yīng)用。
更為具體的來說，傳統(tǒng)攝像頭只是把拍攝到的視頻數(shù)據(jù)壓縮后上傳到云端進(jìn)行存儲，再做分析識別處理；而數(shù)字視網(wǎng)膜則要求在攝像頭端對拍攝視頻進(jìn)行高質(zhì)量視頻編碼和視覺特征提取編碼，對壓縮編碼過后的視頻流進(jìn)行本地存儲的同時按需上傳到云端，而所有的緊湊特征流同步實時同步到云端，從而既能夠保證高效的存儲，又能夠便捷地支撐大數(shù)據(jù)查詢分析，與此同時支持在端-邊-云之間進(jìn)行面向智能視頻編碼和特征分析的深度學(xué)習(xí)模型自適應(yīng)遷移、壓縮、更新與轉(zhuǎn)換。簡而言之，數(shù)字視網(wǎng)膜就是這樣一種包含視頻編碼流、特征編碼流和模型更新流的可伸縮端邊云協(xié)同視覺計算架構(gòu)。
傳統(tǒng)視覺感知系統(tǒng)
數(shù)字視網(wǎng)膜技術(shù)系統(tǒng)框架
這一概念從正式提出至今，才不過兩年，然而從最初構(gòu)想，前期實踐，到理論基礎(chǔ)構(gòu)建卻花了近五年的時間。即使到現(xiàn)在，數(shù)據(jù)視網(wǎng)膜的技術(shù)框架也仍然在不斷完善當(dāng)中，但其影響卻將是顛覆性的。正如高文院士在2018年的一篇文章[1]中提到：
我國已明確提出“到2020年，基本實現(xiàn)全域覆蓋、全網(wǎng)共享、全時可用、全程可控的公共安全視頻監(jiān)控建設(shè)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用”，但是如果沒有重大技術(shù)突破，數(shù)千萬攝像頭根本無法實現(xiàn)“全網(wǎng)共享”的實時數(shù)據(jù)匯聚，更不可能實現(xiàn)“全時可用”的聯(lián)網(wǎng)分析識別，“數(shù)據(jù)大”變不成“大數(shù)據(jù)”，巨大潛在價值無法發(fā)掘。數(shù)字視網(wǎng)膜是應(yīng)對上述挑戰(zhàn)的一種可行的顛覆性技術(shù)發(fā)展方向。
1、雛形醞釀
高文院士對于「數(shù)字視網(wǎng)膜」的理解，是伴隨著對城市中視頻監(jiān)控體系所存在問題的深刻認(rèn)識而不斷深化的。
據(jù)可考查資料，高文院士最早對城市中攝像頭所存在缺陷以及可能的改進(jìn)進(jìn)行思考始于2013年初（或者稍早）。在2013年新年伊始，高文院士曾接受人民網(wǎng)采訪[2]，他提到現(xiàn)代攝像頭密布，但還需要后端人力去盯，一旦遇到重大案件，去調(diào)用錄像資料，卻往往起不到太大作用。如果能夠在設(shè)計視頻編碼時，讓系統(tǒng)把數(shù)據(jù)中有用的信息抽取、挖掘并分析出來，不但能節(jié)省后期的人力投入，而且能起到應(yīng)急作用。
可以認(rèn)為，這個時候，他已經(jīng)有了模糊的概念，但對于具體如何去做，卻仍在醞釀當(dāng)中。
在2013年10月，高文院士在中國信息化周報上發(fā)表了題為《智慧城市中的視頻編碼、分析與評測》的文章[3]。在這篇文章中，他首次系統(tǒng)提出了他對“智慧城市”中視頻監(jiān)控所存在問題的深入思考，他指出：
1、目前的監(jiān)控系統(tǒng)在設(shè)計時是為了視頻存儲和以人為核心的視頻跟蹤，而非以計算機為中心的自動分析，因此靠這樣一套系統(tǒng)來實現(xiàn)智慧城市的視頻系統(tǒng)，去做自動分析，是根本無法完成的。
2、智慧城市中的視頻技術(shù)面臨三大問題，分別是存儲成本高（數(shù)據(jù)量太大）、檢索困難、對象再標(biāo)識難。而這三個問題歸結(jié)到本質(zhì)則是兩個問題，一個是編碼問題，而另一個是視頻分析識別問題。因此如何對監(jiān)控視頻進(jìn)行高效視頻編碼，以及如何對其進(jìn)行分析和檢索，是必須思考的兩個本質(zhì)問題。
3、在學(xué)術(shù)界存在一個奇怪現(xiàn)象，即做視頻編碼的學(xué)者對視頻分析不感興趣；而反過來，做視頻分析的人對編碼也不感興趣。原因在于前者處理的是像素和圖像塊，屬于圖像處理領(lǐng)域，而后者處理的是圖像特征，屬于模式識別領(lǐng)域。就像兩條路上跑的車很難交匯。
幸運的是，高文院士正好跨界這兩個圈子，無論是在視頻編碼領(lǐng)域，還是在計算機視覺（特別是人臉識別）領(lǐng)域，他都有著重要的影響力。其學(xué)生陳熙霖、山世光兩位研究員繼承了他在人臉識別領(lǐng)域的衣缽，如今已成為國際計算機視覺領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物；而其學(xué)生黃鐵軍和馬思偉兩位教授則繼承了他在編碼領(lǐng)域的衣缽，在國際視頻編碼領(lǐng)域也有著重要的影響力。[4]
高文院士對當(dāng)代城市監(jiān)控系統(tǒng)存在問題的本質(zhì)分析，盡管只是雛形，但卻奠定了他在隨后解決這一問題的研究思路和方向。特別是在2014年的“第二屆智慧城市與智能系統(tǒng)院士論壇”上，他提出“我們希望把編碼和分析所做的技術(shù)融合在一起，集中在一個編碼的框架下?！盵5]
然而，盡管有了大致的方向，但由于以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代人工智能剛剛興起，許多人對深度學(xué)習(xí)都還不太熟悉，當(dāng)時的算法和算力還不足以支持這種設(shè)想的技術(shù)。當(dāng)然，從已有的資料中也可以看出，高文院士當(dāng)時對這一問題的分析和解決方案設(shè)想中，對如何將深度學(xué)習(xí)與視頻編碼進(jìn)行融合似乎也并沒有很深入的想法，仍然是以“前深度學(xué)習(xí)”的模式在思考。
時間一晃，來到了2016年。隨著人工智能的發(fā)展，計算機視覺變得紅紅火火。大量以計算機視覺為技術(shù)基礎(chǔ)的初創(chuàng)公司相繼成立，傳統(tǒng)安防企業(yè)也逐步轉(zhuǎn)型。城市安防成為了一個資本角逐的大市場，高文院士之前提到城市視頻監(jiān)控的三大問題（存儲成本高、檢索困難、對象再標(biāo)識難）也顯得越加尖銳。
在這些年當(dāng)中，高文院士逐步將原有的框架豐滿起來，然而若想把這一理念落到實處，還需要具體的場景，畢竟這是一個以工程為主體的研究。正如他在隨后的一篇文章[1]中提到：
“需要建立一個大規(guī)模測試平臺來評估和展示數(shù)字視網(wǎng)膜架構(gòu)的技術(shù)優(yōu)勢。這個平臺至少應(yīng)該包括上萬路的監(jiān)控攝像頭，地理上覆蓋一個中等以上城市，從而可以在真實場景中評估與數(shù)字視網(wǎng)膜相關(guān)的算法和技術(shù)。”
巧合的是，2016年以王堅為主導(dǎo)的阿里云在杭州開始試點建設(shè)城市大腦。[6]這正符合高文院士研究的需求，于是與王堅等人一拍即合。為了更好的合作，2017年7月，高文院士以前的學(xué)生團(tuán)隊成立了一家名為「博雅鴻圖」（「博雅」取自北大「博雅塔」；而「鴻圖」為立意高遠(yuǎn)之意）的公司，高文院士擔(dān)任董事長，依托北京大學(xué)數(shù)字視頻編解碼技術(shù)國家工程實驗室在數(shù)字音視頻編解碼（AVS）國家標(biāo)準(zhǔn)和視覺特征編碼（CDVS）國際標(biāo)準(zhǔn)等方面的技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、人才和產(chǎn)業(yè)化優(yōu)勢，致力于視覺智能芯片及系統(tǒng)解決方案的研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化。[7]
在這期間，高文院士開始跳出編碼和計算機視覺的領(lǐng)域，從更廣的范圍里思考其框架。一個表現(xiàn)即是，在2017年6月舉辦的圖靈大會上，高文院士做了主題為《Evolution of the Artificial Visual System》的報告。[8]
高文院士在2017年圖靈大會上做報告（來源：騰訊視頻截圖）
在這個報告中，他首次提出動物視覺的演化，以及人類應(yīng)該借鑒其中的模式，這本質(zhì)上便是「仿生」。但在報告中，他僅僅做了類比，雖然沒有提出「數(shù)據(jù)視網(wǎng)膜」的概念，但基本框架已經(jīng)非常完備。
數(shù)字視網(wǎng)膜概念的首次提出，是2017年10月份在深圳舉辦的安博會上。[9]
他在這次報告中進(jìn)一步指出，傳統(tǒng)視覺感知系統(tǒng)中監(jiān)控攝像頭為1-1模式：單攝像機單流、單用途。這種模式是長期自然形成的，效率不高：（1）壓縮-解壓縮和分析過程造成長延遲；（2）對象檢測、模式識別和場景理解的準(zhǔn)確性較低；（3）低利用率，目前的監(jiān)控系統(tǒng)是為存儲數(shù)據(jù)并再由人工離線檢查而設(shè)計，大部分?jǐn)?shù)據(jù)在其生存期內(nèi)始終沒有用。這些是我們當(dāng)代智慧城市所不能忍受的，我們需要升級這些“眼睛”。
在這次報告中，他也首次指出數(shù)字視網(wǎng)膜包含的三個核心技術(shù)：
1、基于背景模型的場景視頻編碼。現(xiàn)有監(jiān)控攝像頭采用的視頻編碼技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)對監(jiān)控視頻編碼效率不高，因為這些標(biāo)準(zhǔn)主要是針對廣播電視視頻制定的。在監(jiān)控場景下，大多數(shù)攝像頭是固定的，背景相對不變，因而如能夠利用背景預(yù)測，消除相應(yīng)的冗余信息，那么編碼效率將大大提高。
2、視頻特征的緊湊表達(dá)。視覺表征是圖像視頻分析處理的基礎(chǔ)，如果在攝像頭端利用人工設(shè)計特征與深度學(xué)習(xí)特征自適應(yīng)融合技術(shù)提取幀內(nèi)幀間視覺緊湊表示，然后傳送到云端，就能大大提高搜索效率。他們曾實驗表明平均每幀僅需100bit，可達(dá)到與未經(jīng)壓縮特征相當(dāng)甚至更高的檢索性能。
3、視頻編碼與特征編碼的聯(lián)合優(yōu)化。上述兩種數(shù)據(jù)信息并不是相互獨立的，而是相互關(guān)聯(lián)，可互為指導(dǎo)的，因此數(shù)字視網(wǎng)膜在同時輸出壓縮視頻流和緊湊特征流時，可以根據(jù)碼流的大小，設(shè)計聯(lián)合優(yōu)化函數(shù)來計算如何分配各自的碼率，從而在保持分析檢索性能的情況下，進(jìn)一步達(dá)到壓縮需求，如下圖所示。
從圖中可以看出，在保持視頻編碼性能基本不變的情況下，特征編碼可大幅度壓縮。
高文院士也提到數(shù)字視網(wǎng)膜的三個特點，分別為高性能、高效率和可伸縮。
在這次報告中，還值得一提有兩點。首先，他指出數(shù)字視網(wǎng)膜是可軟件定義的，即特征學(xué)習(xí)模型和攝像機參數(shù)可以實時地從云中心更新（后面又對這一概念做了升級）；其次，針對當(dāng)前大多數(shù)仍然是傳統(tǒng)攝像頭（而非數(shù)字視網(wǎng)膜攝像頭）的實際情況，他提出了基于智能邊緣節(jié)點的解決方案，也即將負(fù)責(zé)特征提取的“視網(wǎng)膜”功能部署在邊緣匯聚服務(wù)器，而不是更換已經(jīng)部署的攝像頭。
盡管“數(shù)字視網(wǎng)膜”整個框架都已經(jīng)搭建完整，且已經(jīng)在杭州、山東文登、重慶等地做了實際試點，但直到2018年初，相關(guān)工作才首次正式見于刊物。
2018年初，高文院士，北京大學(xué)田永鴻教授，以及阿里巴巴首席技術(shù)官王堅博士（2019年被評選為中國工程院院士）在《中國科學(xué)》期刊上聯(lián)名發(fā)表了一篇名為《數(shù)字視網(wǎng)膜：智慧城市系統(tǒng)演進(jìn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)》。[1]
這篇文章首次完整、清晰且嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囟x了「數(shù)字視網(wǎng)膜」的概念：
如何借鑒“人類視網(wǎng)膜同時具有影像編碼與特征編碼功能”這一生物特性來研究和設(shè)計一種更高效的攝像頭。我們稱之為數(shù)字視網(wǎng)膜攝像頭(retina-like camera)，簡稱為數(shù)字視網(wǎng)膜(digitalretina)。
數(shù)字視網(wǎng)膜的核心在于“單攝像機雙數(shù)據(jù)流”，其中壓縮視頻流是為了存儲和離線觀看，而緊湊特征流則是為了大數(shù)據(jù)分析與搜索。
文章也對不久前安博會上報告內(nèi)容做了更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)拿枋觯瑫r也首次提出了數(shù)字視網(wǎng)膜所必須滿足的五個條件：(a)使用全網(wǎng)統(tǒng)一的時間；(b)提供精確地理位置；(c)提供視頻數(shù)據(jù)的高效編碼功能；(d)提供視頻數(shù)據(jù)的緊湊特征表達(dá)；(e)支持視頻編碼與特征表達(dá)的聯(lián)合優(yōu)化。
考慮數(shù)字視網(wǎng)膜研究未來可能的演化路線，高文等人在這篇文章中提出三點，分別為：（1）標(biāo)準(zhǔn)化，該研究落地到實際生活中，必須在不同廠商及城市之間形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)；（2）軟硬件開源，對于這樣的基礎(chǔ)工程來講，如果無法做到軟硬件開源，相關(guān)的技術(shù)和產(chǎn)品就無法做到有效的開發(fā)和應(yīng)用；（3）大規(guī)模測試床，這也是我們前面所提到的，不同于理論研究，數(shù)字視網(wǎng)膜本身更偏向應(yīng)用工程，因此必須有真實場景的測試才能夠推進(jìn)發(fā)展。
針對以上三點，高文院士等人也有相應(yīng)的動作，例如積極推動的AVS2、MPEG CDVS及其擴展MPEG CDVA等。[9]
此外，2017年7月，由高文院士、潘云鶴院士、黃鐵軍教授等帶頭發(fā)起成立的「新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟」，也在創(chuàng)立之初就積極推動成立人工智能開源開放平臺建設(shè)。[10]
在尋求建立大規(guī)模測試平臺來評估和展示數(shù)字視網(wǎng)膜架構(gòu)的技術(shù)優(yōu)勢方面，除與阿里云合作在杭州試點外，2018年3月，深圳市也成立了“鵬城實驗室”，高文院士擔(dān)任實驗室主任，由此開啟了深圳試點。[11]
因此，《數(shù)字視網(wǎng)膜：智慧城市系統(tǒng)演進(jìn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)》這篇文章的發(fā)表具有標(biāo)志性意義，它也意味著高文院士對于「數(shù)字視網(wǎng)膜」的定義正式成形，研究格局基本確立。
按照上述所示的框架，高文院士所帶領(lǐng)的團(tuán)隊（包括其所擔(dān)任董事長的博雅鴻圖）一直在完善從前端到后端，從軟件到硬件的探索和設(shè)計。
從本質(zhì)上來說，智慧城市的數(shù)字視網(wǎng)膜便是在攝像頭中嵌入芯片，從而能夠?qū)@取的視覺數(shù)據(jù)經(jīng)過高效編碼和緊湊特征提取后，傳送給城市大腦（后端云），以便更為高效、靈活地檢索和分析。這里涉及到兩種數(shù)據(jù)流，分別為視頻編碼流和特征編碼流。
但這種架構(gòu)忽視了一個問題，即數(shù)字視網(wǎng)膜的芯片在做特征提取時，依賴于良好的深度學(xué)習(xí)模型。為了保障特征提取的準(zhǔn)確性，城市大腦通常需要利用搜集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，訓(xùn)練相應(yīng)的模型，再將學(xué)到的模型發(fā)送給前端設(shè)備。因此，模型的生成、利用和通信對數(shù)字視網(wǎng)膜至關(guān)重要，特別是視頻數(shù)據(jù)在位置、時間和環(huán)境等方面差異很大的情況下。因此，在視頻編碼流和特征編碼流之外，模型編碼流同樣是非常重要的一部分。
因此，隨著對數(shù)字視網(wǎng)膜實踐和認(rèn)識的深入，其結(jié)構(gòu)由「雙流」變?yōu)榱恕付嗔鳌梗阂曨l編碼流、特征編碼流和模型更新流。
針對這一概念，高文院士最早是在2019年11月底在山東濟(jì)南召開的“2019世界人工智能融合發(fā)展大會”上提出的。[12]
但事實上，他們對此的研究早已開始。
在2019年7月，由北大段凌宇教授課題組在計算機多媒體領(lǐng)域國際學(xué)術(shù)會議IEEE ICME上發(fā)表了《智慧城市數(shù)字視網(wǎng)膜的模型生成、利用和傳輸范式》（Towards Digital Retina in Smart Cities: A Model Generation, Utilization and Communication Paradigm）一文[13]，這篇文章首次提出視頻流、特征流與模型流的協(xié)作計算模式，以克服端-邊-云環(huán)境下的模型復(fù)用與傳輸瓶頸。值得一提的是，這篇文章還獲得了這屆會議的最佳論文獎。[14]
段凌宇教授課題組在數(shù)字視網(wǎng)膜研究與實踐中發(fā)現(xiàn)，數(shù)字視網(wǎng)膜計算框架下的邊緣節(jié)點緩存了大量表征模型與無標(biāo)簽數(shù)據(jù)。為此，課題組提出了一種多模型復(fù)用機制，有效利用了邊緣節(jié)點緩存的模型和數(shù)據(jù)，生成更具域適應(yīng)性和判別力的目標(biāo)模型。針對多模型復(fù)用過程中的模型訓(xùn)練穩(wěn)定性，論文給出了理論證明與分析，并在實驗中取得了相比傳統(tǒng)方法更優(yōu)的性能增益。在視網(wǎng)膜計算框架下，模型的頻繁傳輸與部署會帶來較大的通信開銷。為了提升模型更新效率，進(jìn)一步提出了模型間高效通信的新問題，并提出了一種新穎的差分模型壓縮方法，相比傳統(tǒng)的單模型壓縮方法，可有效降低模型傳輸碼率開銷。該論文圍繞視頻流、特征流、模型流，提出了城市視覺系統(tǒng)中的協(xié)同計算新問題，對于未來數(shù)字視網(wǎng)膜理論研究與實踐具有指導(dǎo)意義。[14]
2019年10月由博雅鴻圖公司研制的第一款數(shù)字視網(wǎng)膜芯片—“鴻圖 TMGV9531ESHI”流片成功。在同月的第二屆雁棲航天論壇上，高文院士對該芯片進(jìn)行了詳細(xì)介紹。
在“2019世界人工智能融合發(fā)展大會”上，高文院士提到，[12] “第一款數(shù)字視網(wǎng)膜芯片已經(jīng)在路上，很快就會發(fā)布，這個芯片很小，就像一塊錢硬幣一樣，但卻把我剛才說的三個本質(zhì)特征、八個功能全都包含在里面。將來，這種芯片可能會直接進(jìn)入各種智能交通的系統(tǒng)里，會支撐數(shù)字視網(wǎng)膜的應(yīng)用?！?br/>
2019年11月22日在杭州舉行了第一款數(shù)字視網(wǎng)膜芯片發(fā)布會和數(shù)字視網(wǎng)膜生態(tài)伙伴啟動儀式，正式命名為“鴻芯圖騰GV9531”對外亮相。
“鴻芯圖騰GV9531”是首款支持?jǐn)?shù)字視網(wǎng)膜技術(shù)體系的智能芯片，也是首顆AVS2視頻編碼芯片，它對數(shù)字視網(wǎng)膜技術(shù)進(jìn)行了完整的詮釋，支持全局統(tǒng)一的時空ID、多層次視網(wǎng)膜表示和模型更新及軟件定義，在邊緣端實現(xiàn)數(shù)字視網(wǎng)膜技術(shù)的高能效處理，不僅能減少進(jìn)入云端的無用數(shù)據(jù)量，還能大大降低視頻數(shù)據(jù)處理的成本，是數(shù)字視網(wǎng)膜邊云系統(tǒng)視覺計算框架的核心算力支撐平臺，是視覺邊緣計算、多流智能處理、實現(xiàn)腦眼合一的視覺計算系統(tǒng)不可缺少的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
另外，在新的一年里面，數(shù)字視網(wǎng)膜的研究會有什么新的進(jìn)展？更為重要的是，在這一領(lǐng)域，它能夠給研究者帶來哪些值得研究的新課題？它能夠給芯片廠商、安防廠商帶來什么新的商機？
這是我們所期待的！
本篇文章的寫作，離不開中國圖象圖形學(xué)學(xué)會以及北京大學(xué)多位老師的支持，在此感謝。
AI科技評論了解到，由中國圖象圖形學(xué)學(xué)會主辦，新疆大學(xué)承辦的第二十屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議（NCIG 2020）將于2020年6月28-20日在新疆烏魯木齊舉辦。高文院士將作為特邀講者[16]，再次為我們帶來數(shù)字視網(wǎng)膜的最新研究報告，該會議將匯聚國內(nèi)圖像圖形及相關(guān)領(lǐng)域領(lǐng)軍人才，聚焦領(lǐng)域熱點問題，多角度全方位洞見未來發(fā)展趨勢，包含3個特邀報告，2個講習(xí)班，4個論壇，5個競賽，1個優(yōu)秀博士論壇，多個展覽，是國內(nèi)圖像圖形領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者合作交流的平臺，值得期待！
NCIG 2020 官方網(wǎng)站：http://ncig2020.csig.org.cn
高文，北京大學(xué)博雅講席教授。1982年于哈科大獲得學(xué)士學(xué)位，1985年于哈工大獲得碩士學(xué)位，1988年和1991分別獲得哈工大計算機應(yīng)用博士學(xué)位和東京大學(xué)電子工程博士學(xué)位。1991至1996年就職于哈爾濱工業(yè)大學(xué)，1996至2006就職于中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所，2006年2月至今就職于北京大學(xué)。IEEE Fellow、ACM Fellow、中國工程院院士。他的研究領(lǐng)域為多媒體和計算機視覺，包括視頻編碼、視頻分析、多媒體檢索、人臉識別、多模態(tài)接口和虛擬現(xiàn)實。他最常被引用的工作是基于模型的視頻編碼與基于特征的對象表達(dá)。他先后出版著作七本，合作發(fā)表300余篇期刊論文、700余篇國際會議論文。先后多次獲得國家科技進(jìn)步獎、國家技術(shù)發(fā)明獎、國家自然科學(xué)獎等學(xué)術(shù)獎勵。
參考資料：
[1] 數(shù)字視網(wǎng)膜：智慧城市系統(tǒng)演進(jìn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，中國科學(xué)：信息科學(xué)2018年第48卷第8期：1076–1082
[2] 高文院士：高效視頻編碼技術(shù)前景廣闊，人民網(wǎng)（2013年1月10日），http://scitech.people.com.cn/n/2013/0110/c1007-20156410.html
[3] 智慧城市中的視頻編碼、分析與評測，中國信息化周報（2013年10月21日）第 005 版
[4] 高文院士個人主頁，http://www.jdl.ac.cn/htm-gaowen/
[5] 與智能視頻監(jiān)控有關(guān)的技術(shù)挑戰(zhàn)，中國信息化周報（2014年9月22日）第 005 版
[6] 復(fù)盤阿里城市大腦這3年（2019年1月25日），http://www.ozgbdpf.cn/news/201901/Pq1EAaIrVXM4mDMv.html
[7] 北大高文院士發(fā)表重要講話：人工智能數(shù)字視網(wǎng)膜芯片到底能做什么（2018年7月7日），http://www.pinlue.com/article/2018/08/0913/386742019905.html
[8] 圖靈會議高文院士主題報告（2017年6月8日），https://v.qq.com/x/page/e0511e3veje.html?fr=v.hao123.com
[9] 高文院士50張PPT，帶你看懂城市大腦的瓶頸與重大突破點（2017年12月15日），http://www.ozgbdpf.cn/news/201711/esDVM34RTfN0mN67.html
[10] 專訪黃鐵軍：以落實國家「新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃」為己任的戰(zhàn)略聯(lián)盟，成立8個月做了哪些事？（2018年3月26日），http://www.ozgbdpf.cn/news/201803/UJuG5jWfsHxXe26M.html
[11] 鵬城實驗室啟動大會召開，
http://www.pcl.ac.cn/index.php/home/index/views/id/164.html
[12] 中國工程院院士高文：數(shù)字視網(wǎng)膜消除智能交通痛點 | 世界人工智能融合發(fā)展大會（2019年11月20日），http://www.ozgbdpf.cn/news/201911/q5Y20D2wqlFqXSHe.html
[13] Towards Digital Retina in Smart Cities: AModel Generation, Utilization and Communication Paradigm（2019年7月31日），https://arxiv.org/abs/1907.13368
[14] 計算機科學(xué)技術(shù)系段凌宇教授團(tuán)隊榮獲IEEE ICME 2019最佳論文獎（2019年8月2日），https://eecs.pku.edu.cn/info/1023/9885.htm
[15] 數(shù)據(jù)不出本地，還能享受大數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，聯(lián)邦學(xué)習(xí)提供一種應(yīng)用廣闊的學(xué)習(xí)新范式（2019年9月11日），http://www.ozgbdpf.cn/news/201909/WOcl8I1TjMjXVJd5.html
[16] NCIG 2020第二十屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議，http://ncig2020.csig.org.cn
[17] AI Oriented Large-Scale Video Management forSmart City: Technologies, Standards and Beyond（2017年12月5日），https://arxiv.org/pdf/1712.01432.pdf
[18] 高文院士：用類腦顛覆攝像頭，數(shù)字視網(wǎng)膜是下一站（2018年9月12日），http://tech.163.com/18/0912/18/DRH97U4S00098IEO.html
[19] 解析高文院士提出的“數(shù)字視網(wǎng)膜”體系（2019年5月8日），https://www.iyiou.com/p/99569.html
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