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本文作者: 余快 | 2021-03-16 17:42 |
曠視高級副總裁、城市業(yè)務(wù)事業(yè)部總經(jīng)理 陳雪松
雷鋒網(wǎng)AI掘金志曾與曠視高級副總裁、城市業(yè)務(wù)事業(yè)部總經(jīng)理陳雪松有過一次談話, 彼時他剛退身國企單位,加入AI公司曠視。
他曾談到,AI在安防行業(yè)的這把火,火得燎原,且不易滅。
幾年過后,當AI掘金志再次與其交談時,AI安防已經(jīng)在時間車輪中飛快地運轉(zhuǎn)許久。
那么,在這位傳統(tǒng)安防與AI的雙重浸潤下的安防老兵看來,四年里,AI這把火,在安防行業(yè)燎了哪些原?
四年前,陳雪松曾說:
“我在安防行業(yè)工作了17年,切身感受到人工智能對作業(yè)模式、作業(yè)流程、作業(yè)效率的改變。雖然AI在安防中的落地過程中屢屢遇到阻礙,但不得不說,這一次,它對傳統(tǒng)安防地改變是徹頭徹尾的。”
四年后,陳雪松對“徹頭徹尾”進行了更詳細的解釋:
規(guī)模效應(yīng)和業(yè)務(wù)邏輯。
這幾年,AI應(yīng)用規(guī)模出現(xiàn)指數(shù)級上升。
2017年,“百路適用和建設(shè)”是主體。
陳雪松回憶,當時部里的一個文件,要求各地建設(shè)攝像頭,試點試用AI,第二年發(fā)文要求保底建設(shè)100路。
2018年,千路建設(shè)已初現(xiàn)規(guī)模,不少區(qū)縣級城市建設(shè)起千路級規(guī)模。
2019年,萬路建設(shè)成為主要城市的常態(tài),萬路的匯聚和計算成為中大型城市標配。
規(guī)模的梯度遞增意味著什么?
百路規(guī)模時,AI安防只能處理大家所熟知的人臉,節(jié)點處于出入口,后臺顯示的是離散的點上數(shù)據(jù)。
千路規(guī)模時,在城市的主干道或關(guān)鍵節(jié)點和環(huán)節(jié)上覆蓋,形成圈層概念。
萬路規(guī)模時,形成整個社會面的活動態(tài)勢,各行業(yè)的邊際效應(yīng)開始顯現(xiàn)。
以交通為例,百路時,后臺只能呈現(xiàn)簡單的點路信息,只能反映實時的車流量和車輛運營狀態(tài),連所謂的非機動車、機動車混行和車輛違規(guī)停放等應(yīng)用都難以實現(xiàn)。
而達到十萬億信息規(guī)模時,后臺能夠掌握海量信息的權(quán)威視角。
陳雪松笑稱,這就是“管中窺豹”和“看圖知曉天下”的區(qū)別。
而行業(yè)需求和行業(yè)積累是規(guī)模效應(yīng)的內(nèi)因。
安防的智能化途徑有二,前端的智能攝像頭和后端的智能化平臺。
其中不可避免面臨的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)是,解析到底在哪里發(fā)生?
陳雪松指出,一個城市至少有幾十萬攝像頭,以視頻為核心的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實際是在邊緣匯聚,到中心節(jié)點時,是點播和瀏覽模式,它并沒有真正實現(xiàn)全鏈路的拉通,如此一來,鏈路帶寬對AI企業(yè)來說,將是天價成本。
而因用戶的智能化訴求,驅(qū)動著AI從端和中心計算的改造向邊緣側(cè)計算發(fā)展。
在邊緣側(cè)部署計算節(jié)點過程中,實際上進行了網(wǎng)絡(luò)改造和網(wǎng)絡(luò)升級。
邊緣計算與網(wǎng)絡(luò)改造工程量并不小,從用戶建設(shè)的成本看,一個完整的工程建設(shè)中,網(wǎng)絡(luò)改造成本可能遠高于智能化成本。
所以邊緣計算、端計算和中心計算三者結(jié)合,規(guī)模效益才得以顯現(xiàn)。這從而也驅(qū)動了整個行業(yè)的標準化。
同時,平安城市、雪亮工程等政策更是功不可沒,讓十幾年的安防產(chǎn)業(yè)逐漸積累起一個個萬路級城市。
陳雪松預(yù)測,目前一二線城市的智能前端覆蓋率已達到一定規(guī)模,未來更多是縱深發(fā)展,在行業(yè)上往下深化沉淀,區(qū)域上往區(qū)縣級城市發(fā)展。
在業(yè)務(wù)邏輯上,傳統(tǒng)安防的管理邏輯以人防為主,技防為輔。
無論是社會安保,還是園區(qū)安防管理,亦或重大活動,人的發(fā)現(xiàn)、決策和管理是核心體系。
“這幾年的一個重大變化,以人群和人防為主體變成了人防與技防結(jié)合?!?/p>
“人防和技防”在目前概念橫飛的市場早已不是新鮮詞,卻是這位在安防行業(yè)摸爬滾打20年老兵的切實感受。
“目前在安防的執(zhí)行層面,機器還不能完全代替人,但是發(fā)現(xiàn)層面的業(yè)務(wù)邏輯基本上被技防替代,這是最大的根本性的變化。”
陳雪松提到,疫情防控上,目前依然有大量人在一線巡防和駐點,但他們更多是臨時的應(yīng)急響應(yīng)和處置力量,以加強現(xiàn)場執(zhí)法和治安管理的影響力。而要形成社會面的常態(tài)化布控,需要依靠AI等技術(shù)。
在社會治理層面,如今的AI安防基本以后臺分析為主,后臺數(shù)據(jù)驅(qū)動前端的執(zhí)行。
公安領(lǐng)域,在執(zhí)行處置環(huán)節(jié),AI主要基于后臺的視頻大數(shù)據(jù)和人像大數(shù)據(jù),以及人的行為模式軌跡大數(shù)據(jù)等幫助執(zhí)法人員進行分析與決策,從而更精準、更有效的處理業(yè)務(wù)。
“AI安防正呈現(xiàn)邊界溢出效應(yīng)?!?/p>
人臉不再只是唯一核心,以AI視覺為核心,輔以大數(shù)據(jù),AI在社會面的綜合管理和城市的管理領(lǐng)域逐步拓展。
一來,AI的附加值極高,能夠從本質(zhì)上推動,甚至拉動一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的變革;二來,從投資利用層面,解析視頻成本固定,公共性設(shè)施領(lǐng)域,為不同行業(yè)賦能時,效益增倍。
同時,市場對AI的理解和嘗試變得更加清晰和聚焦。
從企業(yè)運營上看,不管是AI公司還是傳統(tǒng)公司,都逐漸聚焦到真正的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略和經(jīng)營的質(zhì)量上,AI企業(yè)也少了份噱頭與泡沫,多了份沉穩(wěn)與扎實。
“是否可用,是否好用,最終關(guān)注的還是用戶的價值體現(xiàn),這一點大家更加務(wù)實。”
從用戶層面看,認知價值的邊界更加清晰,效能的呈現(xiàn),將成為更主流的發(fā)展趨勢,客戶關(guān)心的不是技術(shù),而是技術(shù)帶來的價值。
與此同時,算法精度已經(jīng)從單一維度向橫縱兩個維度快速發(fā)展。
“對我們來說,在算法精度的追求上,不管你哪次爬到峰頂?shù)臅r候,你都會發(fā)現(xiàn)你還在珠穆朗瑪峰腳下。”
陳雪松強調(diào),最初簡單的1:1、1:N的人臉識別精度已達到一定高度,隨著前端智能化規(guī)?;l(fā)展,人體、人和車、人和人、人和環(huán)境、車輛本身、各種行為的識別催生了多維算法的應(yīng)用。
亂搭亂建亂放,占道經(jīng)營,井蓋位移,老人跌倒,整個社會治理層面需求全面爆發(fā),這些,是基于海量攝像頭,而非所謂的卡口攝像頭。隨著AI規(guī)?;瘧?yīng)用,一個城市每一天新增的視圖數(shù)據(jù)可多達十幾億。
在這個維度,要求多個算法精度同步提升,這對算法多維度的高精度要求極高。曠視在聚類一條以人、車為核心的數(shù)據(jù)時,也挑戰(zhàn)了之前從未有過的精度要求。
“以前即使是上億的識別,也只是單一人像維度的檢索和驗證,現(xiàn)在做聚類,是包含人像、人體、車輛等多維數(shù)據(jù)的碰撞,量級高達幾百億,不僅歸檔率、分類度要求很高,而且都是基于自然攝像頭產(chǎn)生的(數(shù)據(jù)質(zhì)量也參差不齊)?!标愌┧裳a充:
“這個維度的計算和以前單一點狀計算完全不是一個維度,目前真正達到可用程度的技術(shù)提供商,中國不超過2.5家?!?/p>
這也是AI行業(yè)的下一個珠穆朗瑪峰。
2017年,陳雪松曾擔憂于行業(yè)發(fā)展的三大阻礙:前端智能化不理想,各部門之間數(shù)據(jù)難打通和業(yè)務(wù)流程難改變。
在他看來,這些問題已經(jīng)得到極大地改善。
前端智能化
2020年,相關(guān)部門下發(fā)文件對前端智能化覆蓋率提出了更高要求。這將通過端設(shè)備、邊緣計算和中心計算三者的智能化共同實現(xiàn)。陳雪松認為,目前還在建設(shè)階段,但從萬路規(guī)模看,發(fā)展非常快速。
數(shù)據(jù)打通
“如果單從信息化角度來說,它難以本質(zhì)性的改變數(shù)據(jù)打通問題,而這恰恰是AI的價值所在。”
陳雪松感慨,從前的智慧城市建設(shè),最難的一件事情就是數(shù)據(jù)孤島。公安、城管、交通,不同的系統(tǒng)不能共享資源,不能交付和訪問,形成了資源孤島和信息孤島。
而如今,各部門所掌握的傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)只占數(shù)據(jù)總量的5%,95%則是等待AI挖掘的視頻數(shù)據(jù)。
基于AI產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),價值足夠大,也促使各系統(tǒng)將自身的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與與視頻數(shù)據(jù)碰撞,產(chǎn)生數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),以及更高維的數(shù)據(jù)價值。
“你有了一個黑洞,能夠吸引其他星球向你靠攏,”他強調(diào),“這比單純的行政命令促進數(shù)據(jù)融合效果更快。”
行政體制的推進也在促使資源逐步實現(xiàn)共享。目前在北京、上海等地的政府均在推動社會資源和解析資源的匯聚,并為各行業(yè)提供應(yīng)用。
“這是下一步的發(fā)展方向和模式,同時也是投資效益比最大、最能充分發(fā)揮前端感知能力和后端計算的創(chuàng)新價值的關(guān)鍵。”
業(yè)務(wù)流程
越來越多的視頻大數(shù)據(jù)被指揮體系和執(zhí)行體系關(guān)注,甚至由指揮決策體系牽頭進行視頻大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè),流程改造逐步得到推動和完善。
陳雪松表示,其中也有不少困難,建設(shè)以信息化部門為核心,應(yīng)用部門的參與度和業(yè)務(wù)能力提升任重道遠。
當AI作為基礎(chǔ)效能工具,整合進流程里,被常態(tài)化部署時,即是AI成為生產(chǎn)力時,意味著流程改造基本完成,但這是一個逐步深化的過程。
目前,AI已經(jīng)將110電話接警、網(wǎng)絡(luò)接警、微信接警等能力整合進流程中,成為制度化的、被認可的體系。
陳雪松認為,AI公司本質(zhì)是基于行業(yè)進行變革。AI公司在算法能力之外,必須要提供行業(yè)能力,而這個行業(yè)能力是現(xiàn)有業(yè)態(tài)的補充和提升,是做增量后拉動更多合作伙伴分潤的問題。
“AI行業(yè)賦能安防時,并非是將原來的業(yè)務(wù)再重做一遍,而是基于AI,賦能、補充原有流程,做增量?!?/p>
他舉例,城管領(lǐng)域傳統(tǒng)通常是人巡模式,隨著數(shù)字城管向智慧城管的轉(zhuǎn)型,我們也助力很多城管客戶將視頻分析模式補充進來,并進一步將自動發(fā)現(xiàn)和處理流程整合到處置流程中。
他還提到,AI公司之前,視頻領(lǐng)域本質(zhì)上只有視頻建設(shè),AI之后,邊緣計算、中心計算、視頻大數(shù)據(jù)等等應(yīng)用,在既有技術(shù)上進行深化和提升,同時也拉動了前端能力建設(shè)。
當前公安體系里的分層解耦,本質(zhì)上是去適應(yīng)和解決過多的碎片化帶來的問題,這也是未來大規(guī)模建設(shè)的趨勢。
陳雪松總結(jié),在一些垂直新的領(lǐng)域里,AI公司都在努力向業(yè)務(wù)上做一些延伸去探索閉環(huán)價值。他認為隨著市場教育逐漸成熟,用戶的關(guān)注、需求一定遠超目前實際能提供的。
“在這個基礎(chǔ)上,AI公司還需要低頭努力,在垂直賽道上發(fā)力狂奔?!?span style="color: #FFFFFF;">雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
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