2021年12月11日，由雷峰網(wǎng) & AI 掘金志主辦的第四屆中國人工智能安防峰會，在深圳正式召開。

本屆峰會以「數(shù)字城市的時代突圍」為主題，會上代表城市AIoT的14家標桿企業(yè)，為現(xiàn)場和線上觀眾，分享迎接數(shù)字城市的經(jīng)營理念與技術(shù)應(yīng)用方法論。

在上午場的演講環(huán)節(jié)上，海康威視EBG解決方案部總裁李亞亞為峰會帶來了精彩演講。 

李亞亞認為物聯(lián)+AI，是實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要橋梁。

?？低暣蛟飚a(chǎn)業(yè)實踐所需的技術(shù)支撐體系，基于體系化的智能設(shè)備和軟件技術(shù)架構(gòu)，支持算法模型和智能應(yīng)用，輕松便捷的部署和應(yīng)用，服務(wù)各個行業(yè)，以開放融合的態(tài)度，迎接AI產(chǎn)業(yè)的新融合、新發(fā)展。

智能物聯(lián)技術(shù)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型中重要的技術(shù)之一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個特征是物信融合。海康威視在產(chǎn)業(yè)實踐中，通過物聯(lián)+AI，在數(shù)字車間、產(chǎn)線合規(guī)、巡查巡檢、智能考勤等方面助力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

“要把智能物聯(lián)，以及其他技術(shù)嵌入價值鏈，去服務(wù)行業(yè)，才能把事情做好，而不是僅僅通過技術(shù)創(chuàng)新或者顛覆?！?/p>

以下是李亞亞演講全文，雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))AI掘金志作了不改變原意的整理與編輯：

今天我分享的主題是《智能物聯(lián)助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型》。

先簡單介紹一下?？低?，我們是一家成立于2001年的高科技公司，二十年來不斷融合前沿技術(shù)，從最初的視頻壓縮板卡研發(fā)制造商，發(fā)展成為目前以視頻為核心的智能物聯(lián)網(wǎng)解決方案和大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商，產(chǎn)品和解決方案應(yīng)用到全球150多個國家和地區(qū)。我們通過構(gòu)建開放合作生態(tài)，為公共服務(wù)領(lǐng)域用戶、企事業(yè)用戶和中小企業(yè)用戶提供服務(wù)，致力于構(gòu)筑云邊融合、物信融合、數(shù)智融合的智慧城市和數(shù)字化企業(yè)。

海康威視構(gòu)建了從感知到認知、從邊緣到中心、從硬件到軟件、從數(shù)據(jù)到智能的全系列產(chǎn)品閉環(huán)和解決方案體系，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供一站式服務(wù)。

今天的匯報包括兩部分：1、人工智能技術(shù)實踐應(yīng)用；2、智能物聯(lián)助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理解。

 人工智能技術(shù)實踐應(yīng)用 

我們以?？低暼斯ぶ悄艿陌l(fā)展階段來介紹一下人工智能技術(shù)的實踐應(yīng)用。

?？低曉?006年開始組建算法團隊，開展智能算法研究，2007年開始陸續(xù)發(fā)布行業(yè)智能產(chǎn)品，大概2013年開始布局深度學(xué)習(xí)，開始新的人工智能的研究，2018年，?？蛋l(fā)布AI開放平臺，目標是通過開放式的AI開放平臺降低技術(shù)門檻，助力全行業(yè)具備產(chǎn)業(yè)實踐能力。 

最近兩年，海康威視完成從感知智能進入認知智能的進化，構(gòu)建了相對完整的AIoT技術(shù)體系，從軟件到硬件、從能力到設(shè)備底層的全面開放，形成體系化的能力，與合作伙伴一起助力各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

?？狄恢痹诟兄悄?、認知智能上持續(xù)深耕。在場景賦能上，我們的人工智能項目積累已經(jīng)超過數(shù)萬個，覆蓋數(shù)百個行業(yè)。

從生產(chǎn)制造到城市服務(wù)，在制造業(yè)、餐飲、工地、氣象、水利、生態(tài)、社區(qū)等各個細分領(lǐng)域，都已經(jīng)應(yīng)用人工智能。

我們不斷探索，目前形成了體系化的技術(shù)支撐能力。

可以看到，最左側(cè)是算法生成、模型數(shù)據(jù)處理，算法模型包可以下載到整個體系化的設(shè)備中，設(shè)備底層系統(tǒng)是開放的，叫做HEOP設(shè)備開放體系，產(chǎn)品形態(tài)也很多，我們不單有攝像機產(chǎn)品，還有后端服務(wù)器，嵌入式的智能服務(wù)終端，包括移動類的設(shè)備，這些設(shè)備都可以開放給合作伙伴。

隨著算法類型和算法應(yīng)用的不斷增加，智能終端的數(shù)量快速增長，出現(xiàn)了算法調(diào)度等以及很多新的需求，我們形成了統(tǒng)一的軟件體系支撐。

目前，基于體系化的智能設(shè)備和軟件技術(shù)架構(gòu)，形成了支持算法模型和智能應(yīng)用，輕松便捷地部署和應(yīng)用，服務(wù)各個行業(yè)。

這是我們2018年發(fā)布的AI開放平臺，三年來這個一站式算法訓(xùn)練平臺一直很活躍。公司2020年年報的數(shù)據(jù)顯示，注冊用戶超過兩千家，覆蓋行業(yè)超100個行業(yè)，2020年的訓(xùn)練模型超過1.5萬個，這個平臺的目的是通過智能促效能，助力產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)社會效益最大化。

在獲得了很多成果的同時，我們從產(chǎn)業(yè)實踐中總結(jié)了三點思考。

1、單靠AI不足以滿足業(yè)務(wù)的應(yīng)用，目前大家理解的AI更多是AI+可見光，前面的舉例也是AI+可見光為主，我們發(fā)現(xiàn)只有可見光不夠，應(yīng)用落地應(yīng)該是AI+多維感知。

2、單靠算法不足以支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用，應(yīng)該是算法結(jié)合業(yè)務(wù)場景，脫離業(yè)務(wù)場景的算法，無法去實現(xiàn)碎片化的落地需求。

3、一人拾柴火不旺，一家、幾家企業(yè)的能力是無法滿足整個行業(yè)所有需求，一定要形成合力，通過生態(tài)合作降低投入資源，提升投入產(chǎn)出比。 

人工智能與物聯(lián)感知技術(shù)融合是必然趨勢。 

深度學(xué)習(xí)需要物聯(lián)網(wǎng)的傳感器產(chǎn)生、收集來自不同類型的設(shè)備的海量數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)也需要靠人工智能做到實現(xiàn)感知與認知。物聯(lián)網(wǎng)有了人工智能這個加持的能力，可以讓我們做更多的事情，AIoT能實現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化、萬物智聯(lián)化,最終形成一個智能化生態(tài)體系。

物聯(lián)感知技術(shù)，不僅僅是可見光，我們從可見光向全電磁波譜兩端不斷延伸來看一下各種技術(shù)具體的應(yīng)用場景。

視頻可見光是屬于電磁波一種，從這張圖可以看到，可見光在中間，往左側(cè)相繼是紫外線、X射線、伽馬射線，化學(xué)消毒、醫(yī)療、防偽、光刻等領(lǐng)域必須用到紫外線，安檢、醫(yī)療影像、工業(yè)探傷經(jīng)常用到X射線，伽馬射線應(yīng)用領(lǐng)域主要在醫(yī)療手術(shù)和工業(yè)探傷領(lǐng)域。

右側(cè)是紅外，紅外線又分近紅外、中紅外、遠紅外。近紅外成像，可以進行食品、藥品的成分檢測，物質(zhì)分析等；中紅外主要運用于工業(yè)測溫、電子測溫、氣體氣云成像產(chǎn)品等；遠紅外，應(yīng)用于工業(yè)中加熱熔化、干燥等工序、醫(yī)學(xué)理療等。

毫米波雷達，主要在安檢、雷達、通信、遙感（如測量體機等），厘米波/分米波/超短波/中波/長波/超長波等無線電波多用于通信、導(dǎo)航、廣播和電視，日常生活中也可以碰到。

我想說明不同的領(lǐng)域需要的感知能力不同，包括聲音所在的機械波也是非常大的賽道，如何將感知能力和AI結(jié)合，這才是解決問題的方法。

融合全面感知、AI、大數(shù)據(jù)、機械自動化等技術(shù)，通過不斷創(chuàng)新與實踐，打造出一系列適配場景應(yīng)用的新產(chǎn)品。

我們做了很多探索和嘗試，將AI、感知、大數(shù)據(jù)、機器自動化等進行融合，打造出一系列適配場景應(yīng)用的新產(chǎn)品。

大家看這張圖，這些產(chǎn)品的外觀與攝像機并無關(guān)聯(lián)，但其中運用了很多AI+物聯(lián)的技術(shù)，形成泛知物聯(lián)的產(chǎn)品體系。

這是未來一個重要的方向，隨著場景需求變化，產(chǎn)品的形態(tài)都會發(fā)生變化，背后的技術(shù)能力也會發(fā)生變化。

下面舉的兩個例子，都是非可見光和人工智能的融合。

左邊的案例是X光智能安檢機。我們在很多場所調(diào)研后發(fā)現(xiàn)安檢需要專業(yè)能力，安檢人員人工檢測非常辛苦，我們通過AI能力和X光結(jié)合的技術(shù)，降低安檢崗位的工作強度，智能化提醒違規(guī)物品的復(fù)核檢查。

右側(cè)是熱成像+AI應(yīng)用，在港口、河邊等場景，晚上人的眼睛是無法準確識別，我們通過AI+熱成像的結(jié)合技術(shù)對船只進行智能識別，結(jié)合業(yè)務(wù)在多各業(yè)務(wù)場景中使用，效果反饋很好。

視覺應(yīng)用領(lǐng)域，隨著技術(shù)不斷發(fā)展、不斷創(chuàng)新，視覺感知應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴展，技術(shù)發(fā)展驅(qū)動場景拓展。

我們以可見光視頻舉例，隨時技術(shù)的不斷發(fā)展，視覺應(yīng)用從安防、安全領(lǐng)域不斷擴展應(yīng)用領(lǐng)域。從安防到交通到工業(yè)機器視覺到工廠內(nèi)部的管理，到醫(yī)療、辦公室辦公、生活。

AI應(yīng)用正在千行百業(yè)加速落地，物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等先進技術(shù)與實體經(jīng)濟廣泛深度融合，幫助企業(yè)經(jīng)營者實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值，因此要在具體的行業(yè)場景里結(jié)合AI應(yīng)用。

舉一個例子，場景非常簡單，這是一個水泥廠的應(yīng)用，檢測料口是否堵塞。如果不和場景結(jié)合，只是提需求說檢測下料口堵料檢測，是做不出來可落地的應(yīng)用的，一定要結(jié)合具體的場景。右邊的皮帶空載檢測也一樣，不同行業(yè)的皮帶空載檢測需求不一樣，要結(jié)合場景和業(yè)務(wù)做，以需求為驅(qū)動。

人工智能出現(xiàn)了，人工智能在與各行各業(yè)的融合中，不斷催生出新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)、新模式，當(dāng)然催生了很多新的名詞和產(chǎn)業(yè)，比如智能制造、智能交通、智能安防、智慧醫(yī)療、智慧教育等各種新詞。

眾人拾柴火焰高，?？低曃磥頃掷m(xù)向外進行產(chǎn)品開放，能力開放，標準開放，以開放融合的態(tài)度，與我們的合作伙伴一起，迎接AI產(chǎn)業(yè)的新融合、新發(fā)展。此外海康威視還啟動了“STAR公益伙伴計劃”未來，傳遞共享AI能力，計劃通過智能物聯(lián)的能力去協(xié)助公益項目落地，在生物多樣性檢測與保護、環(huán)境檢測與保護、文物保護、數(shù)字鄉(xiāng)村等方面進行能力共享。

智能物聯(lián)助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型

智能物聯(lián)技術(shù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型會起到什么作用呢？

從當(dāng)下的整體態(tài)勢來看，作為技術(shù)廠家，我們更多的是用技術(shù)的確定性去面對當(dāng)下的不確定性。

為什么出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？我們認為有四大因素在驅(qū)動。

1、成本提升。人口老齡化導(dǎo)致勞動力優(yōu)勢減弱，工資成本上升，需要智能制造提升生產(chǎn)效率。

2、政策支持。自上而下的體系性政策文件支撐制造業(yè)改革，同時也符合全球制造發(fā)展趨勢，比如浙江的未來工廠。

3、產(chǎn)業(yè)升級。傳統(tǒng)工業(yè)附加值低，產(chǎn)能利用率低倒逼中國產(chǎn)業(yè)升級，通過智能制造提升附加值。

4、技術(shù)發(fā)展。AI、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)發(fā)展迅速，為智能制造轉(zhuǎn)型打下堅實基礎(chǔ)。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，從物理世界到數(shù)字世界的“數(shù)字化”轉(zhuǎn)換中，物聯(lián)+AI扮演了重要的橋梁作用。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型到底是什么？不同的人有不同的理解，我們認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是從信息化時代開始，最開始信息化時代解決企業(yè)/政府內(nèi)部的數(shù)字化問題，比如企業(yè)的內(nèi)部管理、生產(chǎn)過程、事務(wù)處置，現(xiàn)金流動等業(yè)務(wù)從線下到線上，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的數(shù)字化。

第二階段互聯(lián)網(wǎng)時代，實現(xiàn)是商品、貨品的數(shù)字化，從B2B電子商務(wù)到B2C電商平臺，處于風(fēng)口的電商直播也是一種數(shù)字化商品銷售活動。

第三階段是移動互聯(lián)網(wǎng)時代。智能手機出現(xiàn)后，人就開始數(shù)字化了。準確地說，人的數(shù)字化（行為、作業(yè)、交易、規(guī)范等），一旦人可以數(shù)字化，個性化的生活服務(wù)就出現(xiàn)了，所以諸如網(wǎng)上掛號、移動服務(wù)、遠程教育、網(wǎng)絡(luò)約車等都生活服務(wù)的數(shù)字化就出現(xiàn)了。

第四階段是智能物聯(lián)時代，機、物、環(huán)境、態(tài)勢、行為等，萬物皆可數(shù)字化?；谥悄芨兄夹g(shù)，通過感知和采集各類設(shè)備信息數(shù)據(jù)，建立起物聯(lián)感知數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，比如生產(chǎn)車間的環(huán)境溫度、空氣濕度、氣體濃度等的數(shù)據(jù)采集。

我們從智能物聯(lián)的角度，結(jié)合物信融合，去看待一個企業(yè)的數(shù)字化體系，底層是大量感知設(shè)備，全面感知機、物、環(huán)境、態(tài)勢、行為，整個企業(yè)所產(chǎn)生的如產(chǎn)品數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)都可以數(shù)字化，采集的數(shù)據(jù)數(shù)字化之后形成泛在連接，連接之上，通過如場景化的智能平臺或者認知智能預(yù)測分析平臺應(yīng)用實現(xiàn)智能化支撐與應(yīng)用，最頂層通過各類型屏化終端，支撐智慧、調(diào)度、集控、運營、決策、分析等。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型到底是什么？再次回到這個問題。

每個企業(yè)對數(shù)字化的理解不一樣，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理解與實踐路徑?jīng)]有統(tǒng)一定論，海康威視從自身的實踐經(jīng)驗進行總結(jié)和歸納。

總結(jié)來看，第一階段，信息化是起點和基礎(chǔ)，信息化解決的是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)字化需求，當(dāng)然，這中間有非常重要的移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，前面也提到了。

第二階段，一是產(chǎn)品設(shè)備設(shè)施物聯(lián)，實現(xiàn)產(chǎn)品從設(shè)計、采購、研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)等是完整給的數(shù)字化，通過智能物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合信息化技術(shù)，實現(xiàn)價值鏈系統(tǒng)與生產(chǎn)執(zhí)行交付系統(tǒng)的融合，這是產(chǎn)品設(shè)備設(shè)施物聯(lián)。二是場景物聯(lián)，實現(xiàn)各種場景里的行為態(tài)勢、現(xiàn)場管理，環(huán)境檢測等做成數(shù)字化，實現(xiàn)現(xiàn)場管理的場景數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

基于前面階段實現(xiàn)數(shù)字孿生和數(shù)字化創(chuàng)造兩個目標，在第三個階段通過物信融合幫助企業(yè)實現(xiàn)優(yōu)化、控制、迭代，通過數(shù)智融合幫助企業(yè)實現(xiàn)推薦、洞察、決策。

下面通過幾個例子，介紹一下智能物聯(lián)能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的具體實現(xiàn)。

第一個，通過物聯(lián)+AI+AR，視頻實景疊加相關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)生產(chǎn)信息與真實世界融合，直觀呈現(xiàn)生產(chǎn)管理場景，輔助管理者做好工廠精細化管理，實現(xiàn)數(shù)字車間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這是未來工廠的一種模式。

未來有多種數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式，這是其中的一種。

第二個是企業(yè)生產(chǎn)車間場景的無塵車間。通過物聯(lián)+AI技術(shù)，自動判定員工進入無塵車間的是否著裝規(guī)范，是否戴口罩、戴手套、手持異物等，AI攝像機推理結(jié)果并聯(lián)動風(fēng)淋門的開關(guān)。

第三個是巡查巡檢結(jié)合智能物聯(lián)的應(yīng)用轉(zhuǎn)型，這個占地面積約21萬平方米的生產(chǎn)園區(qū)，園區(qū)巡查管理困難，人力巡檢效率較低。為了提高企業(yè)智能化綜合管理水平，結(jié)合實際情況，我們積極開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)實踐工作，通過巡檢引擎應(yīng)用組件，變革作業(yè)方式，融合線上視頻巡檢、線下APP巡檢、AI智能巡檢，打造智能巡檢應(yīng)用，提升巡檢業(yè)務(wù)效率，形成系統(tǒng)閉環(huán)管理。

第四個是考勤管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。某制造集團一共約4000名員工，除固定辦公人員和業(yè)務(wù)員外，各個廠區(qū)還有大量的產(chǎn)線工人。員工長期通過指紋打卡和紙質(zhì)單據(jù)的方式進行考勤，人力資源需投入大量精力進行數(shù)據(jù)的計算和排班的核對。數(shù)字化的考勤轉(zhuǎn)型，一站式解決了考勤、出入權(quán)限、測溫、代打卡管理等多種業(yè)務(wù)訴求，提升業(yè)務(wù)效率，增強管理效果。

?？低曊腺Y源，形成了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的體系，從需求分析與愿景構(gòu)建、到建設(shè)方案設(shè)計與規(guī)劃、到最后的交付路徑方法，形成一套體系化的資源整合能力，將智能物聯(lián)數(shù)字技術(shù)嵌入產(chǎn)業(yè)價值鏈，賦能千行百業(yè)，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。見遠，行更遠。雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)

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