2020年9月5日，由雷鋒網(wǎng) & AI 掘金志主辦的第三屆中國(guó)人工智能安防峰會(huì)，在杭州正式召開(kāi)。

本屆峰會(huì)以「洗牌結(jié)束，格局重構(gòu)」為主題，會(huì)上代表未來(lái)新十年的15家企業(yè)，為現(xiàn)場(chǎng)1000余位聽(tīng)眾和線上幾十萬(wàn)觀眾，分享迎接安防新十年的經(jīng)營(yíng)理念與技術(shù)應(yīng)用方法論。

在下午場(chǎng)的演講環(huán)節(jié)上，曠視副總裁、城市業(yè)務(wù)事業(yè)部產(chǎn)品總經(jīng)理那正平為峰會(huì)帶來(lái)了精彩報(bào)告。

那正平表示，城市治理數(shù)字化、智能化浪潮中，無(wú)論是智慧城市、城市大腦還是數(shù)字孿生概念，核心思想都是先通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)形成具象的數(shù)字孿生城市，而后抽象出城市運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律，再通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)體系對(duì)實(shí)體世界進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)節(jié)，解決城市面臨的安全、出行、環(huán)境、產(chǎn)業(yè)升級(jí)等諸多問(wèn)題，最終提升城市治理水平。

那正平認(rèn)為城市大腦和城市大腦操作系統(tǒng)將是未來(lái)智能城市的新型基礎(chǔ)設(shè)施，并歸納出做好城市大腦和城市大腦的操作系統(tǒng)的幾大要點(diǎn)：深入研究城市發(fā)展規(guī)律；探尋業(yè)務(wù)本質(zhì)；先具象再抽象；腳踏實(shí)地，長(zhǎng)期主義。

曠視通過(guò)分析城市空間和管理對(duì)象，指出城市的日常運(yùn)作管理需要秉持以人為本核心，城市大腦應(yīng)圍繞條塊結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)綜合管理，實(shí)現(xiàn)條、塊、腦、OS的協(xié)同。

城市大腦中的條應(yīng)用總量少，單體規(guī)模大、高并發(fā)、數(shù)據(jù)壁壘強(qiáng)；而塊總量大、IoT種類(lèi)多，低并發(fā)、數(shù)據(jù)壁壘低，集成聯(lián)動(dòng)潛力大。

基于此，曠視提出：構(gòu)筑城市大腦需要先圍繞“條”和“塊”打造城市級(jí)的超級(jí)應(yīng)用，驗(yàn)證產(chǎn)品、實(shí)現(xiàn)單一場(chǎng)景閉環(huán)，從而形成具有曠視特色的軟件和硬件產(chǎn)品矩陣，最終逐漸沉淀出城市級(jí)和建筑級(jí)AIoT操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)城市物聯(lián)網(wǎng)的閉環(huán)。

曠視認(rèn)為，人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)在處于并將長(zhǎng)期處于初級(jí)階段，我們必須正視并不能超越這個(gè)初級(jí)階段。第二，人工智能產(chǎn)業(yè)的主要矛盾是市場(chǎng)日益增長(zhǎng)的多樣化需求同落后的算法生產(chǎn)力之間的矛盾，產(chǎn)業(yè)需要開(kāi)源、開(kāi)放的算法生產(chǎn)力平臺(tái)來(lái)平衡這一矛盾。

以下是那正平演講全文，雷鋒網(wǎng)AI掘金志作了不改變?cè)獾恼砼c編輯：

曠視副總裁、城市業(yè)務(wù)事業(yè)部產(chǎn)品總經(jīng)理那正平

大家好！非常高興今天代表曠視跟大家做交流。雷鋒網(wǎng)人工智能安防峰會(huì)今年已經(jīng)是第三屆了，曠視每年都參加，這是一個(gè)很好的盛會(huì)，能夠讓我們行業(yè)中主要廠商都匯聚一堂，這個(gè)大會(huì)更像一個(gè)武林大會(huì)，當(dāng)然大家不是為了比武，是為了更深入的交流和分享。

前面各位演講嘉賓都已經(jīng)分享了他們的主張，主要有幾個(gè)共同的關(guān)鍵詞：一個(gè)是AI，第二個(gè)是智能，第三個(gè)是城市，第四個(gè)是安防。我今天代表曠視，分享一下我們對(duì)于這幾個(gè)關(guān)鍵詞的思考。

曠視從2015年進(jìn)入安防行業(yè)布局城市物聯(lián)網(wǎng)，入局安防這5年來(lái)，AI改變了什么？

傳統(tǒng)安防監(jiān)控：傳統(tǒng)安防是需要“一人N屏雙班倒”的 ，需要工作人員日夜不停地死死盯住屏幕，近三十年，從“看得到”到“看得遠(yuǎn)”，再到“看得清”、“看的懂”，安防行業(yè)可以說(shuō)發(fā)生了天翻地覆的變化。AI技術(shù)則很大程度上解放了警力、物力，實(shí)現(xiàn)了從事后被動(dòng)取證到實(shí)時(shí)報(bào)警、智能檢索的變革升級(jí)。

傳統(tǒng)電力巡檢：“一車(chē)兩人三水壺”曾是南方電網(wǎng)深圳供電局傳統(tǒng)人工巡檢線路工作的日常，而這樣的巡檢模式30年不曾有大的改變，人工拍照質(zhì)檢分析每小時(shí)200張，現(xiàn)在AI圖片分析效率提升10倍，每小時(shí)達(dá)2000張，AI還能快速分類(lèi)圖片，提升效率。

傳統(tǒng)防疫測(cè)溫：“一人一槍一道門(mén)”是傳統(tǒng)測(cè)溫常用手段，每個(gè)通道都需要消耗一個(gè)人力和一個(gè)測(cè)溫槍?zhuān)糠昼娭荒軝z測(cè)30人。對(duì)于一個(gè)城市來(lái)說(shuō)，新冠疫情就是城市綜合發(fā)展水平的檢驗(yàn)棒，后疫情時(shí)代，各行各業(yè)加速擁抱AI。結(jié)合AI技術(shù)的測(cè)溫產(chǎn)品可以覆蓋多個(gè)通道，實(shí)現(xiàn)每分鐘300-500人無(wú)感測(cè)溫通行。

類(lèi)似這些場(chǎng)景有很多，比如交通管理、實(shí)名辦稅、通行管理等業(yè)務(wù)都得到了10倍到上百倍的效率提升。這些熟悉的場(chǎng)景，都因?yàn)锳I變得不一樣。

而在這個(gè)過(guò)程中，隨著城市智能化水平的不斷提升，安防行業(yè)也正在從單一的安全管理向更宏觀的城市治理應(yīng)用方向發(fā)展，安防企業(yè)也不僅僅局限于公共安全，還包括城市管理、應(yīng)急指揮、交通管理、安全監(jiān)察等綜合面。智能安防所產(chǎn)生的海量視頻數(shù)據(jù)以其真實(shí)性、實(shí)時(shí)性成為公共安全防范乃至城市和社會(huì)治理的核心數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)治理水平將成為衡量城市精細(xì)化治理的核心能力之一。

近幾年，智慧城市、城市大腦、數(shù)字孿生城市概念層出不窮，在數(shù)字化、智能化浪潮下，到底什么是城市治理的根本之道？我們對(duì)智能城市、數(shù)字城市的本質(zhì)邏輯有幾點(diǎn)思考： 

1. 針對(duì)城市的重要方面進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)感知，制造大數(shù)據(jù)，將物理世界映射至數(shù)字世界，形成數(shù)字孿生。

數(shù)字孿生有兩個(gè)流派，一是形似派，通過(guò)三維城市、三維建筑讓城市數(shù)字化；一是神似派，抓住城市運(yùn)行的關(guān)鍵規(guī)律，反映到孿生城市中。

2. 通過(guò)分析大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)城市運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律，形成城市大腦，能“洞察出”人們需要但不掌握的知識(shí)，從而具備一定程度的智慧。

我們認(rèn)為所謂“形似派”做單純鏡面映射沒(méi)有意義，智慧城市需要思考而非停留在數(shù)字孿生的層面。

3. 能將城市大腦的決策，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)反作用至城市物理實(shí)體，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化調(diào)節(jié)，從而具備一定的智能。

我們?cè)?jīng)多次跟中國(guó)工程院院士、阿里云創(chuàng)始人王堅(jiān)探討過(guò)，什么是城市大腦？王堅(jiān)院士說(shuō)，城市大腦一定是城市的腦子而不是某個(gè)人的腦子，因?yàn)槿丝赡馨凑兆约旱囊庀蛳胂笠粋€(gè)城市的運(yùn)行，而城市實(shí)際的規(guī)律可能與常人想象的不同。

智能城市，不僅要能實(shí)現(xiàn)感知，還要能發(fā)揮能動(dòng)作用，這就需要AI技術(shù)充分挖掘、運(yùn)用城市物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)，洞察城市的內(nèi)在規(guī)律，并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)再次反作用至物理世界實(shí)現(xiàn)優(yōu)化調(diào)解——這才是智能城市真正的城市大腦。

在實(shí)操過(guò)程，很多城市試圖建設(shè)各種各樣的城市大腦系統(tǒng)，還有一些廠商甚至在這個(gè)基礎(chǔ)上提出城市操作系統(tǒng)的概念。好的城市大腦和城市操作系統(tǒng)如何評(píng)估？

我們發(fā)現(xiàn)，行業(yè)中無(wú)論是我們的用戶、媒體還是友商，對(duì)這部分的思考都不夠。比如城市的組成基因是什么？根本目標(biāo)是什么？具體需要包括哪些評(píng)價(jià)指標(biāo)？應(yīng)覆蓋哪些業(yè)務(wù)領(lǐng)域？需建設(shè)或完善哪些基礎(chǔ)設(shè)施？應(yīng)具備哪些算法能力和數(shù)據(jù)能力？應(yīng)支持哪些應(yīng)用？應(yīng)接入哪些IoT設(shè)備？

關(guān)于IoT設(shè)備，它是城市視頻中一個(gè)最重要的設(shè)備，設(shè)備里有一目了然的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)鮮活且鏈路較大。

我們也跟王堅(jiān)院士討論過(guò)城市級(jí)視覺(jué)能力之于城市大腦的意義，有人說(shuō)視覺(jué)類(lèi)的設(shè)備和應(yīng)用會(huì)占到城市大腦80%以上，王院士說(shuō)應(yīng)該接近100%。這充分說(shuō)明了視覺(jué)類(lèi)IoT在城市大腦、在城市運(yùn)行過(guò)程中的重要性。

如何做好城市大腦和城市大腦的操作系統(tǒng)呢？曠視認(rèn)為：

1. 深入研究：要研發(fā)積累好城市大腦操作系統(tǒng)，就必須得好好研究城市，包括城市的組成、城市大發(fā)展規(guī)律，一城一策、因地制宜地制定智能化升級(jí)策略；

2. 探尋本質(zhì)：城市是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，沒(méi)有人可以面面俱到，要抓主要矛盾，抓業(yè)務(wù)核心本質(zhì)問(wèn)題，比如用AI和大數(shù)據(jù)疏堵是主要矛盾，用AI抓拍闖紅燈行人是次要矛盾；

3. 先具象再抽象：沒(méi)有準(zhǔn)確的具象就很難有準(zhǔn)確的抽象，對(duì)AI的感知維度、關(guān)聯(lián)度和精準(zhǔn)度提出高要求，且抽象之后能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)閉環(huán)，可解決業(yè)務(wù)實(shí)際問(wèn)題；

4. 腳踏實(shí)地，長(zhǎng)期主義：城市大腦沒(méi)有捷徑，需要腳踏實(shí)地持續(xù)迭代演進(jìn)，每一步都要走扎實(shí)；操作系統(tǒng)是長(zhǎng)期的業(yè)務(wù)積累和應(yīng)用實(shí)踐的結(jié)晶，要做長(zhǎng)遠(yuǎn)的規(guī)劃并付諸行動(dòng)。

在此基礎(chǔ)上，我們對(duì)城市空間進(jìn)行了研究和分析。

首先，從空間上分析，地面上常見(jiàn)的包括樓宇、園區(qū)、社區(qū)、公共區(qū)域、道路等，地面以下還有地下管廊，這些錯(cuò)綜復(fù)雜的區(qū)域，路網(wǎng)無(wú)限疊加，構(gòu)成了“城市”這樣一個(gè)精密運(yùn)轉(zhuǎn)的系統(tǒng)。

其中可以將區(qū)域分兩種，一種是公共區(qū)域，這里指的是無(wú)圍墻部分（沒(méi)有邊界的權(quán)限限制），它并不是市長(zhǎng)或者我們治理過(guò)程中最關(guān)注的重點(diǎn)；一種是園區(qū)和社區(qū)（有邊界權(quán)限限制），我們把園區(qū)和社區(qū)再細(xì)分，園區(qū)是有圍墻的或者類(lèi)圍墻的，主要是人工作區(qū)域，社區(qū)是人居住區(qū)域，兩者之間有很多不同。

之所以分析這部分內(nèi)容，是因?yàn)槲覀円プ〕鞘兄卫淼膬?nèi)在要求和本質(zhì)，才能分析出比如市長(zhǎng)對(duì)城市治理的要求、居民的要求、我們的要求等問(wèn)題，只要理清楚這些問(wèn)題，才能做好城市大腦。

其次，從城市管理服務(wù)對(duì)象上分。

城市管理服務(wù)的對(duì)象無(wú)外乎五項(xiàng)：一是人，以人為本，包括常駐的人、流動(dòng)的人以及一些風(fēng)險(xiǎn)人員和救助對(duì)象；二是法人，企業(yè)、事業(yè)單位、學(xué)校、社團(tuán)；三是車(chē)；四是事件和秩序，事件包括各種各樣的報(bào)警投訴，秩序包括城市是否整潔有序；五是設(shè)施，包括生命線工程、水電煤通信。這些主體決定了城市的豐富性，也是城市中的變量。

一座城市是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的？城市空間中的各種對(duì)象如何交互協(xié)作？實(shí)際的城市又是如何治理的？這里有一些傳統(tǒng)的概念：“條”管理和“塊”管理。

條就是行政上，政府部門(mén)施政時(shí)按照條線管理，比如公安、工商、環(huán)保、交管、司法，每一條業(yè)務(wù)就是一個(gè)“條”。

塊是園區(qū)、社區(qū)，包括園區(qū)里面有各種公共建筑、車(chē)站、碼頭，這些管理單元都是“塊”。

城市的空間也好，城市的管理服務(wù)對(duì)象也好，市長(zhǎng)善政、興業(yè)、惠民方面的設(shè)想也好，平時(shí)是通過(guò)條和塊去連接處理的，此前理論界針對(duì)條塊關(guān)系已經(jīng)有非常多的探討，在此不做贅述。

基于前面的分析，我們可以看出傳統(tǒng)的城市治理就等于“條管理+塊管理”。曠視認(rèn)為，在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的城市治理中需要實(shí)現(xiàn)條、塊、城市大腦和城市級(jí)操作系統(tǒng)的協(xié)同（“條+塊+腦+OS”），而城市大腦和城市大腦操作系統(tǒng)未來(lái)一定是構(gòu)建智能城市的基礎(chǔ)設(shè)施，是城市新基建的重中之重。

那么在構(gòu)建智能城市的過(guò)程中，如何協(xié)調(diào)城市大腦中條與塊的關(guān)系呢？

城市中有很多基礎(chǔ)設(shè)施，他們分別服務(wù)于條塊管理。

城市大腦中的條應(yīng)用特點(diǎn)：總量少，單體規(guī)模大；

• 覆蓋面廣、數(shù)據(jù)規(guī)模大、計(jì)算量大、高并發(fā)

• 每一類(lèi)“條”，感知設(shè)備種類(lèi)相對(duì)較少

• 數(shù)據(jù)壁壘強(qiáng)

城市大腦中的塊應(yīng)用特點(diǎn)：總量大，IoT種類(lèi)多，算法多；

• 覆蓋面小，數(shù)據(jù)規(guī)模小、計(jì)算量小、低并發(fā)

• 感知設(shè)備多種多樣

• 數(shù)據(jù)壁壘低，集成聯(lián)動(dòng)潛力大

所以我們得出結(jié)論，城市大腦、條應(yīng)用和塊應(yīng)用之間有統(tǒng)籌和被支配關(guān)系，發(fā)展城市大腦應(yīng)遵循條塊結(jié)合的理念。

基于這些特點(diǎn)，我們?cè)谶M(jìn)行城市大腦和城市治理時(shí)需要對(duì)應(yīng)設(shè)計(jì)，將條和塊結(jié)合，條塊互通，伸展到城市的每個(gè)單元，準(zhǔn)確反應(yīng)內(nèi)在規(guī)律方能形成城市大腦。   

此外，有了城市大腦，支撐條和塊的基礎(chǔ)設(shè)施就可以打通，實(shí)現(xiàn)更集約的管理。比如城市中的攝像頭，為什么只能給公安用不給城管和交管用？實(shí)際上攝像頭作為物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施，應(yīng)該給各個(gè)委辦局用。除了攝像頭，可能還有充電樁、AI計(jì)算/存儲(chǔ)/通信設(shè)備等。

除了AIoT設(shè)備，數(shù)據(jù)要素也非常重要，可以說(shuō)是新的生產(chǎn)資料，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)充分應(yīng)用也是一種能力和基建。

以上是城市物聯(lián)網(wǎng)或者說(shuō)智能城市的條、塊、腦和基建的關(guān)系。

基于這樣的構(gòu)想，曠視構(gòu)筑了城市大腦全景圖，簡(jiǎn)單說(shuō)就是從超級(jí)應(yīng)用到操作系統(tǒng)的產(chǎn)品路徑。

具體來(lái)講，城市物聯(lián)網(wǎng)真正形成的過(guò)程中，需要通過(guò)圍繞“條”和“塊”構(gòu)建軟硬集成的超級(jí)應(yīng)用，驗(yàn)證產(chǎn)品、實(shí)現(xiàn)單一場(chǎng)景閉環(huán)，從而形成具有曠視特色的軟件和硬件產(chǎn)品矩陣，最終從條和塊兩個(gè)方向上逐漸沉淀出重量級(jí)和輕量級(jí)的AIoT操作系統(tǒng)，形成對(duì)物理世界的映射，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市全要素、全周期、全場(chǎng)景的數(shù)字孿生。

通過(guò)城市大腦的操作系統(tǒng)，結(jié)合城市級(jí)算力、數(shù)據(jù)等AIoT基礎(chǔ)設(shè)施，運(yùn)營(yíng)者可以通過(guò)城市宏觀大數(shù)據(jù)、城市微單元小場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)一步優(yōu)化管理，提高效率、體驗(yàn)和安全性。

圖中可以看出，上層是曠視用來(lái)支撐條和塊的超級(jí)應(yīng)用。站在用戶的角度，他們不在乎應(yīng)用背后使用了什么技術(shù)和操作系統(tǒng)，他們只關(guān)心應(yīng)用的成效，而應(yīng)用是檢驗(yàn)設(shè)備及系統(tǒng)價(jià)值最核心的點(diǎn)。所以我們目前主要目標(biāo)是打磨好面向條和塊的數(shù)字化、智能化應(yīng)用。

作為一個(gè)有技術(shù)底蘊(yùn)的廠商，我們目光放得更長(zhǎng)遠(yuǎn)，關(guān)心底層的基礎(chǔ)設(shè)施以及生產(chǎn)運(yùn)用的能力，所以我們歸納了城市大腦的操作系統(tǒng)（OS）。未來(lái)將基于條和塊分別去建設(shè)城市級(jí)的AIoT操作系統(tǒng)、建筑級(jí)的IoT操作系統(tǒng)，我們認(rèn)為只有這兩個(gè)結(jié)合，才能很好地支撐城市超級(jí)應(yīng)用。 

我們認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)的下一代一定是物聯(lián)網(wǎng)，而AI則像互聯(lián)網(wǎng)中的引擎一樣，是物聯(lián)網(wǎng)中的重要工具和手段。物聯(lián)網(wǎng)也像互聯(lián)網(wǎng)一樣需要底層的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言和開(kāi)放環(huán)境，因此曠視提供了開(kāi)源框架，因?yàn)閱慰恳患覐S商無(wú)法構(gòu)建如此復(fù)雜的城市大腦，需要大家一起努力。

這是曠視對(duì)城市大腦的一個(gè)理解。

下面給大家分享一下曠視最近一兩年在“條”、“塊”、“腦”方面的成果。

一個(gè)是條應(yīng)用，其中一個(gè)面向城管業(yè)務(wù)條線的應(yīng)用叫萬(wàn)象。

城市治理離不開(kāi)城管部門(mén)?，F(xiàn)在每個(gè)城市中每平方公里至少需要1.5/人巡邏和輪訓(xùn)，一個(gè)人至少5、6萬(wàn)元工資，每產(chǎn)生一條事件和線索的成本高達(dá)十幾元，每年的開(kāi)銷(xiāo)非常大。

后來(lái)有的地方為了降低管理成本，開(kāi)始使用攝像頭，一個(gè)人大約能看100條視頻，效率提升不少，但這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

在視頻圖像分析技術(shù)日趨成熟的今天，我們的產(chǎn)品能夠?qū)⑷肆幕乜匆曨l中解放出來(lái)，通過(guò)算法將城市各種各樣的城管類(lèi)案件、事件識(shí)別出來(lái)，只需要人工最后審核一下，這比人工看的方式快10倍不止。

目前，曠視萬(wàn)象支持30余種城管類(lèi)的案/事件甄別，并且已經(jīng)在浙江、上海、湖北等多地落地，也得到了廣泛的好評(píng)。

第二個(gè)是塊應(yīng)用，我們舉一個(gè)智慧園區(qū)的案例。智慧園區(qū)最少有幾個(gè)板塊：通行和安防，此外還有一些能耗和其他的定制化需求。

我們經(jīng)過(guò)認(rèn)真研究認(rèn)為，在園區(qū)這種典型的塊應(yīng)用中應(yīng)該以人為主要數(shù)據(jù)，把園區(qū)中所有的資源、空間、能耗和服務(wù)都精準(zhǔn)地投放到人上。

智慧園區(qū)的塊應(yīng)用是曠視在城市物聯(lián)網(wǎng)中經(jīng)驗(yàn)最多、產(chǎn)品體系最豐富、落地最廣的領(lǐng)域。比如中關(guān)村創(chuàng)客小鎮(zhèn)的項(xiàng)目中，我們?yōu)榭蛻籼峁┝送晟频闹腔蹐@區(qū)能力，不僅包括通行、園區(qū)，還包括精準(zhǔn)服務(wù)、提升舒適度等方面。

第三個(gè)是城市大腦的應(yīng)用。2019年，曠視與北京海淀區(qū)合作共建海淀城市大腦，目標(biāo)是打造國(guó)內(nèi)一流的新型城市治理平臺(tái)，助力海淀構(gòu)建AI計(jì)算中心，并提供了智慧平臺(tái)社區(qū)、智慧校園、科技公園等創(chuàng)新應(yīng)用。

將條塊間的數(shù)據(jù)脫敏之后，共享數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)塊和塊、塊和條的連接，以及塊和條的互動(dòng)。以前政府的數(shù)據(jù)只有街面數(shù)據(jù)，將這部分?jǐn)?shù)據(jù)連接后，腦發(fā)揮了更大的價(jià)值。

正如剛剛提到的，要將條和條、塊和塊、條和塊連接，這個(gè)過(guò)程中就涉及到數(shù)據(jù)交換，以及一些隱私和數(shù)據(jù)安全等棘手的問(wèn)題，這也是整個(gè)行業(yè)都非常關(guān)注的話題。

當(dāng)然這其中也有一部分誤解，比如大家把視頻等同于監(jiān)控，把人臉等同于隱私，行業(yè)中確實(shí)應(yīng)用邊界不夠清晰，應(yīng)用方式也有不當(dāng)之處，這些問(wèn)題都引起了公眾的擔(dān)憂。

曠視作為行業(yè)的領(lǐng)跑者和負(fù)責(zé)任的公司，希望在這個(gè)過(guò)程中引導(dǎo)行業(yè)形成良性的秩序，所以曠視是最早發(fā)布《人工智能應(yīng)用準(zhǔn)則》的AI企業(yè)。我們希望有明確的準(zhǔn)則指導(dǎo)我們的行為，從產(chǎn)品開(kāi)發(fā)到商業(yè)應(yīng)用，再到后續(xù)的全鏈條服務(wù)都進(jìn)行不斷規(guī)范，并形成行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

這是我們?cè)谌斯ぶ悄芎暧^治理方面的工作，在一些細(xì)節(jié)應(yīng)用的微觀方面，曠視針對(duì)城市大腦應(yīng)用提出了數(shù)據(jù)安全保護(hù)方案，比如將人和車(chē)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)、脫敏處理，分級(jí)上包括L0—L5六個(gè)等級(jí)。

人：L0，作為物種的人；L1，性別、年齡段；L2，人體、衣著，ReID；L3，行為、動(dòng)作等；L4，人臉身份實(shí)名化；L5，關(guān)系圖譜分析等；

車(chē)：L0，作為物種的車(chē)，機(jī)、非；L1，品類(lèi)、顏色；L2，品牌、子品牌；L3，車(chē)牌；L4，車(chē)輛內(nèi)飾（遮陽(yáng)板等）；L5，司乘人員及行為；

L0是最為基礎(chǔ)的物種辨別；L1是人的性別、車(chē)的顏色等基本屬性的識(shí)別；L2涉及到人體/車(chē)體更細(xì)節(jié)的信息，比如衣著顏色、車(chē)輛品牌等；L3在人的數(shù)據(jù)中涉及對(duì)行為的分析，比如可以應(yīng)用在安防監(jiān)控領(lǐng)域，判斷加油站內(nèi)是否有人抽煙；L4層級(jí)才涉及到人的身份信息；L5不僅知道這個(gè)人是誰(shuí)還知道他的關(guān)系圖譜。

通過(guò)分級(jí)我們發(fā)現(xiàn)，在條和塊互聯(lián)互通的應(yīng)用中，一般情況下有很多時(shí)候數(shù)據(jù)在L2基礎(chǔ)上做數(shù)據(jù)交換和脫敏就能解決問(wèn)題，在一些極端情況下才會(huì)涉及到L4和L5等級(jí)的數(shù)據(jù)調(diào)用，這就需要更高的權(quán)限管理和嚴(yán)格數(shù)據(jù)安全保護(hù)機(jī)制。所以在AI視覺(jué)的應(yīng)用中，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)處理既可以保護(hù)隱私，又可以充分應(yīng)用數(shù)據(jù)。

這是我們?cè)谌斯ぶ悄軕?yīng)用領(lǐng)域的一些思考。

最后分享一下我們對(duì)行業(yè)的認(rèn)知或者是斷言。

我們認(rèn)為，人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)在處于并將長(zhǎng)期處于初級(jí)階段，我們必須正視而不能超越這個(gè)初級(jí)階段。第二，人工智能產(chǎn)業(yè)的主要矛盾是市場(chǎng)日益增長(zhǎng)的多樣化需求同落后的算法生產(chǎn)力之間的矛盾。

大家對(duì)這兩句話很熟，因?yàn)檫@個(gè)句式是受社會(huì)主義階段理論和社會(huì)主義主要矛盾啟發(fā)而來(lái)，我們反復(fù)思考后認(rèn)為，人工智能和社會(huì)主義都是長(zhǎng)期主義，人工智能產(chǎn)業(yè)中的問(wèn)題套用這兩句話同樣非常貼切，此外找不到更好的表述了。

為什么說(shuō)人工智能將長(zhǎng)期處于初級(jí)階段？這波人工智能的蓬勃發(fā)展最主要是靠深度學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)算法是一種場(chǎng)景依賴(lài)。理論上講，人眼能夠辨別的東西應(yīng)該都可以通過(guò)AI辨別，但實(shí)際上，要實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)從人臉識(shí)別到萬(wàn)物識(shí)別的落地商用，且應(yīng)用極其的好，還有相當(dāng)長(zhǎng)的一段路。所以未來(lái)將長(zhǎng)期處于初級(jí)階段。

我們不能寄希望于立馬出現(xiàn)的風(fēng)口，或者一個(gè)超級(jí)APP、超級(jí)應(yīng)用，期待他們能解決所以問(wèn)題，我們需要腳踏實(shí)地地做好每件事。這是我們對(duì)第一句話的理解。

有了對(duì)行業(yè)長(zhǎng)期性的認(rèn)知，我們就要沉下心著眼于當(dāng)下的主要矛盾，并找到解決辦法?，F(xiàn)在經(jīng)過(guò)多年的市場(chǎng)培育，原來(lái)質(zhì)疑AI算法的用戶，現(xiàn)在不僅相信，還會(huì)給我們提供各種各樣腦洞更大的想法。市場(chǎng)的培育，也催生出很多新需求，這些需求往往非常碎片化、長(zhǎng)尾化。

然而我們發(fā)現(xiàn)，最近幾年在應(yīng)用端的人工智能雖然熱鬧，但真正的算法供給能力相較現(xiàn)在的應(yīng)用需求，可能連1%都不到，比如行業(yè)需要的是成百上千種算法，但是目前行業(yè)中主流的還是人臉、語(yǔ)音相關(guān)的算法。所以說(shuō)現(xiàn)在的算法供給能力完全跟不上市場(chǎng)中多樣化的需求。

如何平衡市場(chǎng)日益增長(zhǎng)的多樣化需求同落后的算法生產(chǎn)力之間的矛盾？

曠視2020年3月對(duì)外開(kāi)源、開(kāi)放了自主搭建的人工智能生產(chǎn)力平臺(tái)Brain++，作為可高效量產(chǎn)算法的AI基礎(chǔ)設(shè)施，Brain++凝聚算法、算力和數(shù)據(jù)三大要素平臺(tái)，過(guò)去六年的時(shí)間Brain++支撐了曠視所有的商業(yè)化落地研發(fā)，歷經(jīng)曠視1400+名研發(fā)人員和上百種產(chǎn)品的驗(yàn)證，創(chuàng)新算法從訓(xùn)練到部署可以縮短80%的時(shí)間成本。

曠視將Brain++最為核心的深度學(xué)習(xí)框架天元MegEngine實(shí)現(xiàn)了開(kāi)源，以期降低算法研發(fā)門(mén)檻，使其能夠賦能更多企業(yè)快速開(kāi)發(fā)出自己的算法，加速產(chǎn)業(yè)融合。

以上就是曠視在條的應(yīng)用、塊的應(yīng)用、腦的應(yīng)用、數(shù)據(jù)保護(hù)以及算法和生產(chǎn)力平臺(tái)方面的工作進(jìn)展。最后我再?gòu)?qiáng)調(diào)一下曠視“1+3”的發(fā)展戰(zhàn)略，其中1就是指曠視最為底層的人工智能生產(chǎn)力平臺(tái)Brain++，3指曠視將持續(xù)聚焦并深化個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)和供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)三條賽道。曠視將致力于構(gòu)建連接及賦能百億物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，同時(shí)也奉行長(zhǎng)期主義，我們會(huì)一步一個(gè)腳印，為人工智能行業(yè)可持續(xù)發(fā)展奉獻(xiàn)自己的一份力。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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