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      華為王松濤:如何建設更加“智慧”的城市

      本文作者: 張棟 2017-12-18 11:38
      導語:‘數據警務’是推動公安工作轉型升級的必由之路。

      華為王松濤:如何建設更加“智慧”的城市

      “‘數據警務’是推動公安工作轉型升級的必由之路。”在由深圳市智慧安防行業協會、華為技術有限公司、深圳市安防產業標準聯盟共同主辦的 “深圳智慧城市建設高峰論壇”上,深圳市公安局視頻警察支隊副支隊長陳寶軍如是說。

      他表示,“人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力,將深刻改變人類社會生活,改變世界。未來,公安部門也將構建以人工智能為驅動的大數據支撐服務體系,打造以‘情指行一體化’為核心的現代警務模式,精準、高效應用于偵查打擊、督察監管、服務民生等,推動公安工作不斷升級。

      AI“賦能”公安的確是大勢所在。隨著雪亮工程等國家重大項目的建設,人臉識別、車輛識別已經慢慢落地、應用,很多城市已經具備了一些“智能”;但與此同時也出現了一些問題,隨著高清攝像頭的建設、普及,由此產出的數據量也在不斷增加。

      如今安防行業提到的最多說法就是:海量視頻3秒(若干)檢索,但至今這個“海量”還沒有被明確定義。未來這個數字將以指數形式快速增長,但這個檢索的時間不能因為增長的數據就變成30秒、300秒。

      如何做到高效智能正成為一個重要命題。

      對此,在會上,華為視頻監控領域總經理王松濤談了下華為在視頻監控領域的戰略及策略。他認為,在向更智慧的城市的進階過程中,必須要解決三個問題:

      一、如何做到高效智能;

      二、如何把“聯網互通”真正落地;

      三、如何基于云化來做最好的資源利用。

      高效智能的確是目前需要解決的重大命題之一;未來隨著包括省部委等平臺、資源的接入,如何將視頻數據做到真正共享也是重中之重;數據量增加之后,無疑帶來了更多成本,如果不去做優化,整個資源效率就會極大降低。

      除此之外,智能視頻終端未來也會逐漸和IOT等智慧終端進一步融合、共享。那么如何將兩者連接起來?華為在整個的視頻管理部分,由之前單點的cell的方式逐漸成為了一個網狀的拓撲結構,形成省、市、縣三級架構。

      在智能算法這塊,華為通過“多算法”來支撐上層應用;在整個的智能和聯網這塊,華為認為“云化”是一個重要的技術手段。

      以下是王松濤的演講全文,雷鋒網作了不改變原意的編輯及修改:

      華為未來的框架會從三個方面著手建設:多維感知、敏捷互聯、應用智能。

      安防行業起初是高清攝像機+后端的中心智能;未來,華為認為,整個智能會走向全分布,中心智能+前端智能+邊緣智能。

      而這就要求各廠商在終端智能化上做進一步深化、要求整個智能終端走向高算力。

      目前智能攝像機基本是1T到2T的算力,未來很有可能會4T起步。前端智能要把很多包括溫濕度等數據進行采集,并推送到平臺上進行多維數據碰撞。

      如今,國內的智能終端正朝著這個方向去做,但隨之也要考慮一個問題:隨著終端智能的多維感知的數據的獲取,那么在未來也要考慮如何將整個視頻后端和IOT的互聯網平臺真正做到結合。

      從聯網的角度來說,無論是智能IPC、普通IPC,通過協議接入到整個平臺部分,還是說整個社會資源的接入,包含各個部委的平臺如何接入到這個我們的平臺,都出現了幾個特征:

      一、大規模。兩年前,一個市局基本只有10萬臺攝像機左右的接入;今天,很多城市已經從10萬走向了百萬級。在此背景下,不可能只有一家廠商、一種形態的設備去接入,泛接入的情況下,就要求多協議的適配。

      而這背后也需要兩個技術支撐點:

      1. 高可靠性。整個網絡中發生了一些不穩定的因素,之前可能影響的是一個區域,未來可能影響一個市甚至一個省。

      2. 低時延。如果在大規模網絡中做不到低時延,那跟傳統的離線方式去檢索沒有什么本質的區別。

      從智能的角度出發,智能算法正在走向復雜化。約束場景下,一般是在事后去做布控;而在非約束場景下,一般是在案發現場去得到結果。案發現場往往是一個非約束性場景,包含夜晚、偽裝、化妝,遮擋等問題,另外攝像機的架設距離也會出現一些低分辨率的問題。

      華為王松濤:如何建設更加“智慧”的城市

      如果想要通過智能知曉案發現場的第一手信息,非約束場景成為了一個最急需解決的問題,那么如何才能做到非約束場景?深度學習與海量樣本是非常重要的兩個因素。

      非約束算法是華為未來最重要的發力點。它更適用于實戰,對于在作案現場獲得第一手資料有著非常重要的作用。

      二、多算法。任何一個神經網絡可能最開始的時候更多的只是解決車輛或者人臉的問題,但未來通過一個神經網絡、一套算法,可以解決多個問題,包括步態識別等等。因此,平臺應該能夠讓更多算法在上面發揮作用。

      在這塊,華為提出了兩個概念:

      1. 多算法的管理。這些算法不僅要解決非約束性場景,同時還要解決人群聚集、人體分析等問題。

      2. 插件化方式靈活運行。這一點就必須去找出哪些算法已經進入實戰,哪些算法已經滿足要求,然后接入平臺去服務用戶。

      從智能的業務來說,非約束算法以及算力是非常重要的兩個要素,算力和大規模、高可靠性都意味著高成本。從成本的角度出發,只有讓資源調度做到最優,才是真正的高性價比結構。

      華為認為“云化”能夠解決這些問題。通過微服務框架、服務編排和資源調度,能真正讓資源做到共享,無論是CPU資源還是GPU資源,都能得到最優結果,讓成本可以極大降低。

      我們可以開誠布公的講,整個算力成本現在已經在快速下降。

      所以華為提出一個概念,未來整個智能的算力門檻一定很高,因為這樣才能讓智能真正應用于實戰,才能讓城市真的變得智慧。

      另外,華為認為軟件和硬件解耦、應用和算法解耦,也是兩個重要的因素,只有做到解耦,在整個的應用生態上,才能不用讓應用關注下層的一些算法接口,也不用讓應用關注整個的資源調度。

      應用應該真正聚焦自身業務邏輯。每個城市都有自身特性,人群不同、生活習慣不同、地理位置不同,應用必須去解決這些區域的特點。雷鋒網雷鋒網

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