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智能安防时代,离不来智能边缘云计算

海康威视高级副总裁毕会娟:从用户价值出发构建AI Cloud

“AI技术刚诞生的时候曾经很惊艳,但AI毕竟只是单点的技术,如果不在系统层面做综合运营的话,是不够的。一个行业成熟的标志是不再为单个技术而兴奋,技术要用好,需要跟业务、场景、用户实际需求结合。”

“AI+安防”时代已经到来,针对行业将如何进一步发展的问题,海康威视高级副总裁毕会娟在接受采访时如是说。

继行业经历网络化、数字化之后,智能化再次成为各家“押宝”未来的关键技术,并纷纷亮出了自己的“绝招”。

回首两年前,海康威视是基于怎样的考量提出了AI Cloud概念?在行业风向变革之时,作为行业巨头,海康威视为何先亮出了旗帜?

Hikvision AI Cloud缘起:从用户价值出发

要想适应时代的变革,必须准确探知时代的脉搏。

在2017年的安博会上,人工智能在各大参展商的展品中集中爆发,让人们直观的感受到了AI给行业带来的冲击。也正是在这次安博会,海康威视提出了AI Cloud的架构。

为什么是AI Cloud?

毕会娟回顾当时的情景说道:“在2017年,业内更多还是从AI技术的角度看安防与行业的结合,但海康威视已经能够感受到,只有算法是不够的,而是应该站在系统的角度、站在用户的视角,思考我们到底该提供什么。”

如何让用户最终获得价值?海康威视给出的答案是AI Cloud。

2017年,海康威视提出了“云边融合”的概念。Hikvision AI Cloud并不是简单的云+边,而是由“边缘节点、边缘域、云中心”三层架构组成。边缘节点侧重多维感知数据的采集和前端智能处理;边缘域侧重感知数据的汇聚、存储、处理和智能化应用;云中心侧重包括物联网数据在内的多维数据的融合,以及基于大数据的多维分析应用。

转变思维:从突破单点技术到系统化解决问题

Hikvision AI Cloud给海康威视带来的最大变化,是思维方式的转变。

毕会娟反复提到,要站在系统的角度去看待为行业提供的价值,只在一点上解决一个技术问题,这不是用户想要的。Hikvision AI Cloud要构建的就是一套从端到云的完整的解决方案和落地实现。

传统摄像头对视频数据“存而不用”的处理方式,已经成为AI赋能安防的背景下,最需要解决的问题。

怎么将全国数百上千万摄像头中的视频数据“变活”,其实是个庞大的工程。

毕会娟喜欢用“水流”来比喻数据。那么当水流奔流不息,如何将其疏导至该去的地方?

答案自然是开道修渠。

实际上,这种转变也提高了感知数据的价值密度,与行业趋势不谋而合。

“在很多行业中,信息化的实现往往是‘三分技术七分管理’。而海康威视最大的变化,是过去认为采集到的感知数据,采集完了就结束,或加上AI的能力,处理下就可以。但现在,我们会去思考这些处理出来的结果,怎么传递给应用界面。比如这些数据是否进行了最好的采集,采集的位置是否还要优化,采集来的数据应该根据用户的需要保存多长的时间,以及采集的各类的数据之间怎么更好融合。我们这两年开始思考的东西,与2016年以前,有了整体思路上的变化。”毕会娟如是说。

数据调度:通过“两池一库四平台”用好数据

Hikvision AI Cloud架构如何系统化联动,让数据跑起来、用起来?

海康威视为此构建了两池一库四平台。

“两池”是计算存储资源池、数据资源池,“一库”是算法仓库,“四平台”是资源管理调度平台、数据资源平台、智能应用平台、运维服务平台。

安防行业的数据有其特殊之处,比如大量的车辆、厂房等视频数据,识别难度大,传回后端分析,将占用大量的传输以及存储资源。同时,这些数据中又包含大量无价值的信息。

海康威视为解决这些难题,开发出计算存储资源的调度,以及算法仓库的调度,这些调度使得算力和数据能在合适的时候进行科学的使用。如在交通压力大的时候,将算力调整到处理交通卡口的点位上;安防压力大的时候,再调整到安防的点位上。

调度的过程,可以将AI变成能用的落地技术,并且能更优化的使用。

另外,数据的调度过程中还涉及一个重要问题:物联网的感知数据不好用,信息网的数据不够用。将两网打通,把物联网和信息网结合起来,为行业应用发挥作用,就是海康威视提出的“物信融合”理念。

“为了用好数据,海康威视构建了智能应用平台,能够按照同一套数据模型制定规则。把原来物联网中不好用的数据,让人、信息系统看懂;把原来信息网中不够用的数据,与物联网产生的时效性高的数据相碰撞。这样,就能达到物信融合的数据应用的效果。”毕会娟详细解释道。

数据出应用:铁打的数据资源,流水的业务应用

当海康威视平台定义好一些规则后,很多数据就会形成自然的碰撞,从而产生应用。

以往,海康威视做摄像头、NVR,是为了采集数据、存储数据。而现在,时代在变化,应用数据的方式也在变化。

“铁打的数据资源,流水的业务应用。各行各业都有大量的数据,这些数据,本身就是矿,就是资源,是可以不断融合、碰撞出应用的。”毕会娟认为,过去是“应用出数据”,现在是“数据出应用”。

数据是物理世界和信息世界对话的语言,当前,行业亟需互联网与信息网用共同的视角来看数据,这样才有价值,才能在用户需要的时候,找到恰当的数据。

“一旦我们帮助用户把数据打通看懂,应用就很容易被做出来。”毕会娟说,大数据不像某些非可再生资源,比如煤炭、原油,是不可逆的,越用越少。数据有可复制性,在使用的过程,是越用越好、越用越多。

应用出效果:物信融合数据平台覆盖近百个城市

今年安博会正值Hikvision AI Cloud落地两周年,海康威视全面展示了Hikvision AI Cloud在软硬件、解决方案、落地应用案例等方面的最新成果。

到今年10月,基于Hikvision AI Cloud物信融合数据平台的应用项目,已经覆盖全国24个省区、近百个城市。

以西安交警城市大脑指挥中心为例,大数据平台能够完成各类物联感知数据,以及业务信息的数据治理,提供统一的数据服务。智能应用平台能够支撑,包括AR实景指挥、涉牌稽查、涉证、车辆技战法、交通管理数据可视化和移动稽查等在内的各类应用快速部署。

同时,海康威视在数据资源、平台服务和应用软件上也不断取得突破。本届安博会上,Hikvision AI Cloud软件家族图谱首次发布,亮相的有57款典型软件产品,覆盖公共安全、交通等20多个行业。

开放生态:开放是共赢的生存之道

生态,成为近年来行业的热词。那么,海康威视要构建的是怎样的AI产业生态?

“我们在每个层面都希望可以跟人合作。比如我们也可以用别人的底层云平台,以及大数据的基础平台。”毕会娟表示。

海康威视平台的每一层,都提供了丰富的接口,目的就是让更多的人能够基于海康威视提供的底层资源调度、算法接口、数据接口,快速的找到所需的应用。当海康威视有了新的平台能力,合作伙伴就可以在设备、数据、应用、甚至运维服务等多个层面与海康开展合作。双方可以重新梳理业务上的契合点,建立更全面的合作关系。甚至有很多之前偏向于集成和硬件的合作伙伴,希望能转型应用,与海康威视探讨如何建立自己的体系,和海康威视的体系无缝融合。

当然,这个过程并不容易,不是只签一个战略协议就能达到目的,还需要在具体的实践和项目中不断磨合。

行业走向成熟:不为单个技术而兴奋

不过,值得说明的是,在海康威视拿出足够多的Hikvision AI Cloud落地案例之前,行业内一直存在着质疑的声音:谁能将“AI怎么落地”讲清?谁能真正组织起一个AI的生态?AI在安防行业的想象空间是否真有“故事”讲得那么大?

在行业经过2017年的集中爆发后,近两年来,人们慢慢发现市场的预期有所落空、雾里看花,开始觉得AI加持下的安防行业不再有什么“惊喜”。

对于这一点,毕会娟倒显得很坦然。

“这其实很正常。2017年的时候,AI很惊艳,就像登场表演的全新“武功招式”,但这个招式看多了,再上台表演,自然而然就不再惊艳了。”

“一个行业成熟的标志是不再为单个技术而兴奋。技术要用好,需要跟业务、场景、用户实际需求结合。如今大家都更冷静、务实了,市场和用户也成熟了。实际上,现在AI技术的应用效能,要比两年前要好很多。”

在拿出几十个Hikvision AI Cloud落地案例之后,未来海康威视该如何走?

专注和开放,这是毕会娟给AI掘金志的两个关键词。

“海康威视正在系统层面做综合运营,未来,我们还会沿着既定的方向走。一方面要专注,继续做好擅长的事情,服务好用户;另一方面开放,将各个层次的产品、服务和方案都向合作伙伴开放。只要坚持好专注和开放,我们相信,无论是外界的复杂局面,还是AI落地的一些实际问题,我们都能应对。”

摄像头对于安防来说至关重要,除了硬件,信息技术也尤为重要。在智能安防时代,大量设备将会产生海量的数据,即使设备具备边缘处理能力,但是由于硬件不容易扩展,功能将会受到局限。智能边缘云计算的处理方式有效弥补了端设备的不足,通过将部分采集的数据在边缘云进行处理,有效减少云端处理压力。深圳清华大学研究院下一代互联网研发中心人工智能部部长萧博士介绍到,目前研发中心的轻舟云团队针对高带宽、延迟敏感型应用需求,全球首创并提出功能分发网络,简称FDN(Function Delivery Network)。轻舟云FDN平台通过对人工智能、物联网分析等能力进行调度,使边缘侧具备较强的算力。同时,轻舟云FDN智能边缘云计算平台支持API接口的“一键式”接入,使得用户无需再像以往关注底层网络的复杂性,更加聚焦业务本身,缩短延时的同时帮助企业降低开发成本。轻舟云FDN的出现改变了以往边缘计算厂商的运营模式

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