3月23日，由雷鋒網(wǎng) & AI掘金志主辦的「第二屆中國人工智能安防峰會」在杭州召開。

峰會現(xiàn)場，觸景無限聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO肖洪波發(fā)表了演講《智能安防的精益之道》，肖洪波提出LEAN AI的概念，認(rèn)為現(xiàn)在的人工智能模型非常重、非常復(fù)雜，有很多冗余的參數(shù)。觸景無限希望通過為模型減肥，在實際的應(yīng)用場景中更好地進(jìn)行技術(shù)落地。

肖洪波談到，一個中型城市大約有35萬個攝像頭，如果讓每一個攝像頭都實現(xiàn)智能化，會對帶寬和功耗提出巨大挑戰(zhàn)，對后端計算平臺也會提出巨大的算力要求。因此，后臺中心化的路線很難實現(xiàn)高密度的攝像頭節(jié)點(diǎn)覆蓋，無法完成攝像機(jī)分析以及結(jié)構(gòu)化的處理，而少數(shù)關(guān)鍵卡口的智能化并不能實現(xiàn)真正的智能。

肖洪波表示，目前需要的是更易用、更輕量級，更有彈性，更加健壯的人工智能系統(tǒng)?！案子檬亲尣欢瓵I的人也可以馬上上手；更有彈性是可以面對不同場景靈活調(diào)整系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；低成本則是在建設(shè)成本之外充分地考慮客戶的運(yùn)營成本。”

肖洪波引用了華羅庚先生的一句話——“神奇化易是坦途，易化神奇不足提”。他表示，原先搞圖像研究時更傾向于構(gòu)建復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)去解決一些問題。但是真正在落地的時候，需要思考如何化繁為簡，最簡單地去幫助客戶解決問題，把人工智能真正地嵌入到客戶的場景里。

以下是肖洪波的現(xiàn)場演講內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)作了不改變原意的修改及編輯：

各位來賓大家下午好！今天很多專家講了算法相關(guān)的工作，我想分享一下在我們實踐的過程中的一些自己的想法。我們提出了一個新的理念，叫LEAN AI，也就是精益AI。

首先簡單介紹一下觸景無限公司，我們專注在前端的智能感知層面。傳統(tǒng)的智能安防是通過前端進(jìn)行視頻采集，傳輸?shù)胶蠖朔?wù)器上進(jìn)行處理。我們不一樣，我們的很多工作是在前端完成的。我們在這方面的努力獲得了很多認(rèn)可，包括一些國際上的權(quán)威報告，其中2018年Gartner報告在中國僅選出了三家能實現(xiàn)軟硬件一體解決方案的供應(yīng)商，我們就是其一。

LEAN這個概念，其實最早來自于豐田。豐田曾經(jīng)提出了一個概念叫做精益制造，去除在汽車生產(chǎn)環(huán)節(jié)中很多無用、冗余的過程。我們在做人工智能的過程中，也有這個問題。

我們現(xiàn)在做了很多非常重、非常復(fù)雜的模型，有很多參數(shù)是冗余的。那么怎樣能夠給我們現(xiàn)在做的深度學(xué)習(xí)模型，或者人工智能系統(tǒng)做一個減肥，能夠讓它在真正的場景中得到應(yīng)用，是我們希望解決的問題。所以我們提出了一個概念叫做LEAN AI，也叫做精益智能，遵循這個概念，人工智能可以在真實的場景中得到更好的應(yīng)用。

人工智能技術(shù)已經(jīng)出現(xiàn)很多年，深度學(xué)習(xí)2012年開始進(jìn)入大家的視野。在安防領(lǐng)域，人工智能技術(shù)真正的影響在于把安防系統(tǒng)從“記錄”變成了“智能”。

傳統(tǒng)安防系統(tǒng)的作用只是做記錄。前端采集，后端存儲，中間有個傳輸，沒有特別大的信息價值。因為它只是做了一些記錄，是給人看的，需要回放，需要公安干警自己用肉眼去看。

但是人工智能的出現(xiàn)改變了整個局面。我們可以對信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，從中提取出非常有用的信息。所以我想，對于傳統(tǒng)的安防企業(yè)來講，這里存在一個非常大的挑戰(zhàn)，因為會有很多跨界的公司進(jìn)入這一領(lǐng)域，就像華為這樣傳統(tǒng)的做信息技術(shù)的公司，很可能會進(jìn)入到安防領(lǐng)域當(dāng)中來。

這里我給大家分享一個數(shù)據(jù)，來自Gartner的報告，關(guān)于2017年到2025年的人工智能行業(yè)的價值預(yù)測。報告提到，到2020年，將有95%的的視頻或圖像將不會由人眼看，而是由機(jī)器看。

大家想一下我們現(xiàn)在做的傳統(tǒng)IT系統(tǒng)，我們會去看它的數(shù)據(jù)庫嗎？不會，我們不會去看數(shù)據(jù)庫里的原始記錄。我相信這些在傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域內(nèi)發(fā)生的事情，都會在非結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域內(nèi)發(fā)生，我們以后將不再需要用肉眼看這個世界。這樣的話所有的視頻數(shù)據(jù)，都會被結(jié)構(gòu)化。我相信未來幾年，視頻的結(jié)構(gòu)化，將會是一個非常大的市場。

這樣一來，市場對我們提出了一個非常大的挑戰(zhàn)，我給大家舉一個例子講一下我們在這方面的看法。

對一個中型城市來講，可能有多少攝像頭？大概有5萬個天網(wǎng)攝像頭，比如武漢這種省會城市可能有大概10萬個天網(wǎng)攝像頭。二類監(jiān)控點(diǎn)的攝像頭大概是一類監(jiān)控點(diǎn)的6-7倍的樣子，大概還有30萬個攝像頭，一共有35萬個攝像頭。

這35萬個攝像頭，假設(shè)清晰度為1080P，當(dāng)然還有清晰度低一些的，也有4K的更高分辨率的攝像頭。那這樣計算一下，上行帶寬的需求是多大？1400個GB/s。我們普通家庭用的寬帶是100兆，當(dāng)然這里面有運(yùn)營商的換算方式在里面，要除以8，上傳下載帶寬往往還是不對等的。大家算一下這個數(shù)字，安防行業(yè)對中型城市的帶寬需求是多大呢？應(yīng)該是1000多個Tb/s的帶寬，這是非常巨大的數(shù)字。雖然在設(shè)計的時候，會有一些復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來解決這個問題，但是依然能夠體現(xiàn)出，安防本身對于我們城市的網(wǎng)絡(luò)是有非常大的需求和挑戰(zhàn)的。

另外一點(diǎn)就是功耗，以某Top2視頻云結(jié)構(gòu)化服務(wù)器廠商的數(shù)據(jù)為例，可以支持40路視頻的結(jié)構(gòu)化的服務(wù)器，功耗是1600瓦。如果我們這35萬路視頻都用服務(wù)器來分析，需要多大的功耗呢？基本上全年的功耗是1.2億度，可以支持高鐵開640萬公里。這是非常大的功耗成本。甚至于你的機(jī)房都要重新建設(shè)，因為現(xiàn)有的機(jī)房沒有辦法支持這么大的功耗。

安防系統(tǒng)的復(fù)雜度是呈指數(shù)級上升的。所以我們現(xiàn)在在天網(wǎng)系統(tǒng)里面，很少把所有的攝像頭都拿到系統(tǒng)中去分析，而是選一些關(guān)鍵的卡點(diǎn)、卡位做分析，但這樣做往往是無效的。我們在跟很多客戶的交流過程中發(fā)現(xiàn)，警察接到報警后，經(jīng)常是到現(xiàn)場的時候嫌疑人早就走掉了。如果我們沒有高密度的攝像頭分析，就無法預(yù)測嫌疑人的路徑，所以分析通常是無效的。

這樣看來，我們后臺中心化的路線很難實現(xiàn)高密度的攝像頭節(jié)點(diǎn)覆蓋，沒有辦法支持那么多的攝像機(jī)的分析以及結(jié)構(gòu)化的處理。所以我相信我們需要的應(yīng)該是更加輕量級、有彈性、更加健壯的一個系統(tǒng)，不單單是一個瘦的系統(tǒng)。我們叫做LEAN AI。

這里有幾個需求，第一個是讓這個系統(tǒng)更加易用，讓不懂AI的人拿到系統(tǒng)就可以非常容易的立即上手。

第二個是它要有非常好的彈性，當(dāng)我們面臨不同架構(gòu)的時候，可以非常容易地調(diào)整我們系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，適應(yīng)現(xiàn)場的需求，無論面對的是學(xué)校、監(jiān)獄這樣的小場景，還是面向公安的大場景。

第三個是低成本，我們以前在做系統(tǒng)的過程中，往往看到的是它的建設(shè)成本，忽略運(yùn)營成本，很多客戶在做安防系統(tǒng)的時候，沒有考慮運(yùn)營成本、帶寬的需求和功耗的需求，沒有將這些放到系統(tǒng)預(yù)算中來。

觸景無限提供的產(chǎn)品是低功耗邊緣智能引擎——盾悟人工智能前端服務(wù)器，這已經(jīng)是我們發(fā)布的第二代產(chǎn)品，去年我們發(fā)布了第一代的智能引擎。這個產(chǎn)品在前端可以直接支持現(xiàn)有的攝像機(jī)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，支持8路攝像機(jī)，功耗很低，大概只有20瓦。同時我們在前端做了一個并群的集群，可以線性擴(kuò)展，可以支持128路攝像頭。工作溫度是零下40度到零上70度。

同時這一智能引擎也支持我們自己發(fā)布的角蜂鳥開發(fā)者平臺。角蜂鳥目前在全球已經(jīng)有幾千名開發(fā)者支持，他們利用角蜂鳥在嵌入式平臺做各種深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。因為角蜂鳥與NCS都采用了Movidius的芯片，所以盾悟也平滑支持Intel NCS的模型，NCS全球的幾萬名開發(fā)者也可以將他們的模型非常平滑地嵌入到盒式的盾悟上。

剛才我們提到智能改造過程中系統(tǒng)架構(gòu)的問題，我們的智能引擎是一個可插入的結(jié)構(gòu)，不會影響現(xiàn)有的系統(tǒng)，架構(gòu)依舊可以是從前端攝像頭到后端的識別比對平臺或者視頻綜合平臺。我們的智能引擎可以直接插入到邊緣側(cè)，作為一個邊緣引擎，實現(xiàn)智能化工作，單獨(dú)工作或者作為一個前端到后端的中間件，所以說它非常易用。

另外還有一點(diǎn)，它是一個完全分布式的智能系統(tǒng)，是按照單元來設(shè)計的。每個單元被分成了前端數(shù)據(jù)采集硬件、邊緣智能引擎，再加上局部的中繼服務(wù)，就可以覆蓋一個小單元。如果客戶是一個監(jiān)獄的場景，可能一個單元就夠了。如果是一個比較大的場景，可以多個單元之間并聯(lián)。不同的單元之間可以動態(tài)分配任務(wù)，前端的模型可以分布在不同的智能引擎中進(jìn)行運(yùn)轉(zhuǎn)，并返回結(jié)果，這是一個完全分布式的系統(tǒng)。

這樣一來，大家在系統(tǒng)建設(shè)過程中，首先能夠大幅降低的就是能耗。因為智能引擎采用的是低功耗的芯片，整個芯片的峰值功耗只有3W左右，是非常低功耗的系統(tǒng)。其次在前端處理的時候，對帶寬壓力就沒有那么大，可以非常容易地線性擴(kuò)展到更多的攝像頭節(jié)點(diǎn)。

華羅庚先生有一段話我非常喜歡，他說“神奇化易是坦途，易化神奇不足提”。我們團(tuán)隊做過很多人工智能方面的工作，我以前也做圖像相關(guān)的研究。我們發(fā)現(xiàn)，在研究所里面大家做了很多demo，效果看起來非常好，但這些demo往往是一些特別復(fù)雜的大模型，用大量的計算資源去解決某一個問題，把一個簡單的事情變得很復(fù)雜。

真正在工程里面，我們要把一個復(fù)雜的東西變簡單，這才是最重要的。怎么樣能夠在條件有限制的情況下，用最簡單的方法幫助客戶解決問題，把人工智能真正地嵌入到客戶的場景里面去，這是我們正在做的一點(diǎn)工作。我們希望構(gòu)建一個精益智能的系統(tǒng)，去幫助我們的客戶構(gòu)建他的產(chǎn)品。

我的介紹就是這些，謝謝大家！ 

關(guān)于中國人工智能安防峰會

由雷鋒網(wǎng) & AI掘金志主辦的「2019中國人工智能安防峰會」，是業(yè)內(nèi)極具影響力的AI安防論壇，致力于推動中國“AI-安防”落地融合與“學(xué)術(shù)-產(chǎn)業(yè)”的應(yīng)用交叉。

延續(xù)上一屆峰會的高水準(zhǔn)、高人氣，2019中國人工智能安防峰會再度站在算法、工程和產(chǎn)品的最前沿，引導(dǎo)安防行業(yè)認(rèn)知再升級。這是海康、大華、華為、阿里、騰訊以及多個AI獨(dú)角獸，因“AI安防”首次同臺，峰會現(xiàn)場也聚集了海內(nèi)外1000多位政企管理層和技術(shù)研究員，共同探討2019年的AI安防智能技術(shù)部署、前沿算法應(yīng)用與商業(yè)戰(zhàn)略布局。

本次峰會共設(shè)置“城市大腦與邊緣計算”、“世界頂尖算法應(yīng)用”、“前端動態(tài)識別與智能視頻云”、“城市AIoT與邊緣智能引擎”四大議題，出席的15位演講嘉賓分別是：

上午場：阿里巴巴華先勝、?？低暺质懒?、大華股份殷俊、地平線張永謙、深瞐科技陳瑞軍、商湯科技張果琲、浪潮商用機(jī)器張琪。

下午場：香港科技大學(xué)權(quán)龍、原松下（新加坡）研究院申省梅、華為余虎、觸景無限肖洪波、曠視科技安洋、千視通胡大鵬、騰訊李牧青、中科院自動化所王金橋。

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