從人臉識(shí)別到城市大腦 曠視科技如何拔得“AI四小龍”上市頭籌

2020年1月6日,港交所批準(zhǔn)了曠視科技的IPO申請(qǐng)。1月7日晚間,曠視科技通過(guò)港交所的聆訊,并計(jì)劃農(nóng)歷春節(jié)后第一周開(kāi)始招股,募資額5億美金。作為“AI四小龍”之一的曠視科技成立于2011年,一直以自主研發(fā)的機(jī)器視覺(jué)AI技術(shù)為核心,并持續(xù)打造在城市大腦、供應(yīng)鏈大腦、個(gè)人設(shè)備大腦三大場(chǎng)景的數(shù)字化解決方案。

其中,在城市大腦場(chǎng)景下,曠視城市管理數(shù)字化解決方案已在全國(guó)260余個(gè)城市落地運(yùn)行,已智能升級(jí)改造3,000余個(gè)樓宇園區(qū),實(shí)現(xiàn)人車(chē)通行智能化。而 “城市大腦”最早提出是作為未來(lái)城市可持續(xù)發(fā)展的全新基礎(chǔ)設(shè)施,其核心是利用實(shí)時(shí)全量的城市數(shù)據(jù),來(lái)全局優(yōu)化城市公共資源。

由于安防的變革與智慧城市建設(shè)的完善,模擬時(shí)代向數(shù)字時(shí)代的更迭也越發(fā)沉淀,城市治理的相關(guān)問(wèn)題愈加凸顯,因此,數(shù)字化解決方案的構(gòu)建是智慧發(fā)展中的“重中之重”。

曠視副總裁陳雪松告訴億歐:“城市大腦出現(xiàn)的最大價(jià)值在于產(chǎn)生數(shù)據(jù)、收集數(shù)據(jù)。智慧城市的本質(zhì)是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的匯聚,我們所謂的大數(shù)據(jù),就是共同技術(shù)上的所有信息,而信息存儲(chǔ)量上的95%都是視頻?!睍缫曊趫?jiān)持的方向,就是充分實(shí)現(xiàn)巨量數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化。

事后分析到事前預(yù)測(cè),城市管理安全建設(shè)應(yīng)運(yùn)而生

安防產(chǎn)業(yè)的變革是由技術(shù)驅(qū)動(dòng)力發(fā)生,本質(zhì)上是用戶(hù)的業(yè)務(wù)要求在變化,但是技術(shù)變革在用戶(hù)層體現(xiàn)的并不明顯。陳雪松提到:“例如海康大華的崛起,它是技術(shù)變革帶來(lái)的必然發(fā)展,由模擬時(shí)代走向數(shù)字時(shí)代,但是用戶(hù)的業(yè)務(wù)形態(tài)并沒(méi)有產(chǎn)生變化,近年來(lái)安防行業(yè)的火爆快速增長(zhǎng),主要原因在于用戶(hù)的業(yè)務(wù)需求對(duì)技術(shù)的反向拉動(dòng)?!?/p>

監(jiān)控一開(kāi)始出現(xiàn)的時(shí)候,它解決的問(wèn)題是事后。事后查看是其主要用途,當(dāng)行業(yè)快速規(guī)模化發(fā)展起來(lái)后,新的技術(shù)變革對(duì)用戶(hù)本身的業(yè)務(wù)模式并沒(méi)有產(chǎn)生太大的變化,真正的影響點(diǎn)在于技術(shù)積累在一個(gè)程度之后,用戶(hù)業(yè)務(wù)需求上達(dá)到了一定規(guī)模,出現(xiàn)了新的問(wèn)題:攝像頭太多了,人看不過(guò)來(lái)。

而這種問(wèn)題的存在,對(duì)未來(lái)的城市建設(shè)變成了一種形式化威懾。大量的視頻導(dǎo)致人力成本消耗之后,人就不會(huì)再看了。因此,就會(huì)出現(xiàn)一系列問(wèn)題:

第一,某段視頻不能在用戶(hù)有效的反饋時(shí)間段內(nèi)及時(shí)解決,變成無(wú)效信息,例如社區(qū)級(jí)的視頻最長(zhǎng)保留時(shí)間僅為一個(gè)月;

第二,在事件已經(jīng)發(fā)生要及時(shí)跟蹤追尋的時(shí)候,可能已經(jīng)沒(méi)有時(shí)間去查看,企業(yè)級(jí)和政府部門(mén)的視頻保存時(shí)間也是三個(gè)月以?xún)?nèi);這類(lèi)視頻信息,就是在存儲(chǔ)與消掉中反復(fù)進(jìn)行。

第三,根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)來(lái)看,2015—2018年,中國(guó)視頻監(jiān)控市場(chǎng)規(guī)模已經(jīng)從59.9億美元持續(xù)增長(zhǎng)到80億美元,從4.9%增速增長(zhǎng)到9.7%,而且在2017年突破14.7%的增速。國(guó)內(nèi)視頻監(jiān)控市場(chǎng)的規(guī)?;ㄔO(shè),使得當(dāng)前視頻資料的大量累積造成了資源的浪費(fèi)。

例如,陳雪松形象的比喻道:“世界上有兩塊硬盤(pán),其中一塊就是用來(lái)存儲(chǔ)視頻。它只是一個(gè)存儲(chǔ)核心,沒(méi)有產(chǎn)生價(jià)值。”同時(shí),這也是事中分析需求的“導(dǎo)火索”。

陳雪松告訴億歐:“人工智能的崛起也是基于這個(gè)時(shí)間點(diǎn),攝像頭的邏輯定義也因此發(fā)生了改變,不僅局限在‘給人看’,更多的是給機(jī)器看,人只看結(jié)果?!?即在事中數(shù)據(jù)分析時(shí),基于人臉、行為、場(chǎng)景來(lái)分析,讓視頻自身來(lái)監(jiān)控,只按照結(jié)果直接報(bào)警給人,充分實(shí)現(xiàn)并發(fā)揮了“人眼”的作用。

2015年發(fā)展至今,安防行業(yè)蓬勃發(fā)展,智能化建設(shè)浪潮也正在成指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。同樣,上升到城市級(jí)管理與治理問(wèn)題時(shí),這些“城市之眼”就顯得尤為重要。以往通過(guò)人工采集的方式拿到數(shù)據(jù),已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法支撐社會(huì)的快速運(yùn)行,通過(guò)每一個(gè)數(shù)據(jù)單元采集出來(lái)的數(shù)據(jù)細(xì)胞,構(gòu)成了整個(gè)數(shù)據(jù)立方,是整個(gè)城市治理和智慧城市決策的關(guān)鍵依據(jù)。

云邊端促融合,建設(shè)閉環(huán)生態(tài)綜合應(yīng)用平臺(tái)

隨著事后分析到事中跟蹤的轉(zhuǎn)變,用戶(hù)也提出了事前預(yù)判的要求,即對(duì)于人的行為模式進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)判。在城市管理領(lǐng)域,這種分析模式也能實(shí)現(xiàn)非常高效的應(yīng)用落地。

陳雪松舉例道:“早高峰和晚高峰在地鐵排隊(duì)時(shí),安檢等候人員多、耗時(shí)長(zhǎng),安檢通行通道所產(chǎn)生的影響范圍較大,當(dāng)對(duì)排隊(duì)人員行為軌跡進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)其中80%的人是定時(shí)定點(diǎn)進(jìn)出,在身份上就可以確定為上班族。因此,這一部分人理應(yīng)享受最便捷、快速地通行服務(wù),剩下一部分不清楚其行為模式的人,便可以選擇加強(qiáng)安檢?!?/p>

這種方法可以實(shí)現(xiàn)有效調(diào)度,明顯提升服務(wù)效率,通過(guò)事前的數(shù)據(jù)積累和預(yù)判,打通整個(gè)城市智慧安全建設(shè)。當(dāng)前,預(yù)測(cè)、預(yù)警、預(yù)防的需求性越來(lái)越高,事后處置、事中打擊、事前預(yù)防的轉(zhuǎn)變基礎(chǔ)在于:人工智能的事中發(fā)現(xiàn),擁有大規(guī)模的基礎(chǔ)建設(shè),形成積累的數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生事前預(yù)測(cè)的能力。

因此,物聯(lián)網(wǎng)作為一種基礎(chǔ)設(shè)施的存在,從連接的概念正走向無(wú)處不在的發(fā)展,已經(jīng)形成各行業(yè)的連接平臺(tái)。例如基于視頻的智慧應(yīng)用平臺(tái),具有視頻鏈接和管理作用,甚至是構(gòu)建應(yīng)用。

陳雪松告訴億歐:“在人工智能領(lǐng)域下,物聯(lián)網(wǎng)正和計(jì)算相結(jié)合,因?yàn)椤七叾恕挠?jì)算無(wú)處不在,‘云’是實(shí)際需求和技術(shù)落地場(chǎng)景所需要的產(chǎn)物,‘云計(jì)算’本身是大匯聚,它看的是全維行業(yè)數(shù)據(jù),還能形成和其他垂直虛擬空間的數(shù)據(jù)堆積碰撞,只有在這個(gè)節(jié)點(diǎn)才能拿到最權(quán)威的數(shù)據(jù),但是它的時(shí)效性一定是最差的。邊和端都有其計(jì)算環(huán)節(jié),物聯(lián)網(wǎng)的連接在云邊端都在發(fā)生?!?/p>

基于視頻的數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后,視頻數(shù)據(jù)是主要驅(qū)動(dòng)力,因?yàn)榛谝曨l所承載的信息量巨大,包括層級(jí)、行為、身份和標(biāo)識(shí),這些信息識(shí)別之后和其他數(shù)據(jù)碰撞可以產(chǎn)生最有效的價(jià)值,但是時(shí)空信息要求是個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。陳雪松提到:“比如智慧燈桿,會(huì)有Wi-Fi采集和視頻采集,這個(gè)時(shí)候數(shù)據(jù)一定要有效,并一定要在前端做直接耦合,省去中間傳輸?shù)囊恍┉h(huán)節(jié)時(shí)空的一致性?!?/p>

三大動(dòng)力助推城市大腦崛起,下一步落地全維生態(tài)改造

陳雪松說(shuō)道:“后臺(tái)做大數(shù)據(jù)碰撞時(shí),只基于大區(qū)很難做精細(xì)化分析,因?yàn)樗侨后w數(shù)據(jù),它們所感受到的維度不一致,而視頻可以精確識(shí)別到個(gè),在個(gè)和堆產(chǎn)生碰撞的時(shí)候,才能進(jìn)行疊加。所以數(shù)據(jù)耦合越前端發(fā)生,有效性越高、價(jià)值越大。”

并強(qiáng)調(diào),當(dāng)前的業(yè)務(wù)產(chǎn)品和應(yīng)用落地還是基于部分區(qū)域去實(shí)現(xiàn),并不是基于整個(gè)大城市平臺(tái),在技術(shù)層面上,端的融合訴求更高,其細(xì)分下是點(diǎn)的信息,深入層面就是邊的信息。

隨后,陳雪松提到三個(gè)小閉環(huán)系統(tǒng)建設(shè)的重要性,即端上閉環(huán)、邊上閉環(huán),云端的大閉環(huán)。對(duì)AIoT就要求聚合和連接,由于計(jì)算之后具備能力,曠視更希望它能把這種能力以最實(shí)效即時(shí)的方法,賦予給最需要的人。

因?yàn)闃I(yè)務(wù)場(chǎng)景的需要,在前端與業(yè)務(wù)方結(jié)合的時(shí)候,更多的還是以人為核心來(lái)形成閉環(huán)驅(qū)動(dòng),因此視頻和視頻的識(shí)別能力是曠視業(yè)務(wù)的核心,然后再去疊加其他維度的數(shù)據(jù)。陳雪松說(shuō)道:“我們變成了數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者,同時(shí)也需要接入多維數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多的價(jià)值,小型的智能化平臺(tái)就出現(xiàn)了。”

當(dāng)前在城市大腦的解決方案,曠視主要有三類(lèi):城市管理數(shù)字化解決方案、樓宇園區(qū)數(shù)字化解決方案、教育行業(yè)數(shù)字化解決方案。

其中,在城市管理上,曠視針對(duì)城市管理中的典型場(chǎng)景,通過(guò)涵蓋“算法、軟件產(chǎn)品、硬件產(chǎn)品、解決方案”在內(nèi)的全價(jià)值鏈能力輸出,打造覆蓋全業(yè)務(wù)流程,端到端數(shù)字化解決方案體系設(shè)計(jì),幫助城市管理者構(gòu)建“前端感知、云端研判、終端應(yīng)用”在內(nèi)的新型智能城市管理閉環(huán)體系。

在實(shí)用案例上,北京海淀區(qū),曠視根據(jù)《智慧海淀十三五發(fā)展規(guī)劃》、《智慧海淀頂層設(shè)計(jì)》及東升鎮(zhèn)“城市大腦”三年行動(dòng)計(jì)劃,在智慧公園規(guī)劃方面,以“智慧生活休閑平臺(tái)”為主體,民眾參與與體驗(yàn)為中心,利用人工智能、大數(shù)據(jù)、5G和物聯(lián)網(wǎng)等熱門(mén)技術(shù),從根本上提升了公園日常管理的科技化、精細(xì)化和節(jié)約化水平,為街鎮(zhèn)級(jí)智慧公園建設(shè)和管理模式提供了行業(yè)樣板。

在技術(shù)優(yōu)勢(shì)上,曠視實(shí)現(xiàn)了軟硬結(jié)合,以AI賦能云、端、芯,賦予硬件智能化;云端結(jié)合,通過(guò)云端上的計(jì)算協(xié)同,提升計(jì)算效率,大幅降低成本;端到端,全價(jià)值鏈的交付可構(gòu)建新型城市管理閉環(huán)體系。陳雪松提到:“城市大腦建設(shè)上,曠視更講求務(wù)實(shí),從三步來(lái)組織架構(gòu):城市之眼、行業(yè)分腦、城市大腦。”

陳雪松強(qiáng)調(diào),城市大腦的構(gòu)建不可能一蹴而就,也不僅僅是簡(jiǎn)單的將智慧城市下垂直相關(guān)的數(shù)據(jù)拿起來(lái)接著用,而是將以前的數(shù)據(jù)加以利用,使之呈現(xiàn)火山噴發(fā)式的數(shù)據(jù)效益。

這也是曠視科技一直堅(jiān)持的方向,從數(shù)據(jù)匯聚的認(rèn)知方面到二次分析計(jì)算的推導(dǎo)決策,多維數(shù)據(jù)碰撞可實(shí)現(xiàn)更好的運(yùn)行效果。因此,在下一階段,曠視將會(huì)以重點(diǎn)城市和專(zhuān)項(xiàng)落地為核心,實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地價(jià)值最大化,全維的統(tǒng)構(gòu)建設(shè)和覆蓋。

作者:楊陽(yáng)

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2020-03-04
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