不同的人工智能幫助解決不同類型的問題，經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)適于統(tǒng)計(jì)問題和推薦引擎。深度學(xué)習(xí)適于圖像/語音識(shí)別、自然語言處理、模式識(shí)別檢測(cè)，推理適于供應(yīng)鏈、數(shù)據(jù)庫欺詐檢測(cè)、波動(dòng)分析，新興方法適于生物序列對(duì)比等。簡單說，人工智能是能夠感知、推理、行動(dòng)和適應(yīng)的計(jì)劃;機(jī)器學(xué)習(xí)是性能隨時(shí)間推移和數(shù)據(jù)增加而逐步提升的算法;深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。
當(dāng)前的AI開放平臺(tái)的市場情況
AI開放平臺(tái)離不開城市大腦和行業(yè)應(yīng)用，隨著經(jīng)濟(jì)生活的不斷發(fā)展，城市的建設(shè)與管理也面臨新的變化，近幾年人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)的快速發(fā)展，覆蓋了治安防控、智慧交通、智慧校園、智慧社區(qū)等諸多領(lǐng)域的智慧城市，實(shí)現(xiàn)了大量的場景應(yīng)用落地。
許多傳統(tǒng)安防企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和運(yùn)營商服務(wù)商都參與到數(shù)據(jù)資源、技術(shù)能力、產(chǎn)品研發(fā)的競爭合作各環(huán)節(jié)，共同促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和智慧城市的建設(shè)。視頻圖像由于包含大量的物聯(lián)感知信息，成為智慧城市建設(shè)的重要內(nèi)容之一，因此，基于圖像智能分析構(gòu)建智慧城市數(shù)據(jù)底座的系統(tǒng)架構(gòu)成為行業(yè)的主要方向，目的是構(gòu)建智慧城市的“視覺中樞”，再以“視覺中樞”為基礎(chǔ)賦能智慧城市。盡管各廠家對(duì)自己的定位和規(guī)劃不盡相同，但綜合來看，可以歸納為兩類設(shè)計(jì)理念。
一、以數(shù)據(jù)采集、信息連接和智慧大腦為思想的平臺(tái)架構(gòu)，主要方式是通過前端感知、邊緣計(jì)算和數(shù)據(jù)中心，打通城市治理的各個(gè)角落，把城市、企業(yè)、個(gè)人的數(shù)據(jù)匯聚起來，進(jìn)行分析挖掘，讓城市運(yùn)行更智能。
二、通過以人工智能為核心的先進(jìn)技術(shù)為千行百業(yè)賦能，提升場景化應(yīng)用體驗(yàn)，針對(duì)實(shí)際應(yīng)用的需求升級(jí)來推動(dòng)智慧城市有序發(fā)展。通過量身打造的行業(yè)解決方案，提供更加完善靈活的工具手段，解決管理使用中的痛點(diǎn)，
這兩種理念并不排斥，因?yàn)椴徽撌怯缮隙碌臄?shù)據(jù)連接，對(duì)城市治理進(jìn)行換腦換血手術(shù)，還是自下而上的應(yīng)用牽引，對(duì)各類場景進(jìn)行升級(jí)賦能，本質(zhì)是相互融合，互相促進(jìn)。這兩種理念的相同之處都是有前端圖像采集和后端數(shù)據(jù)分析。圖像采集的發(fā)展趨勢(shì)是通過智能終端或邊緣智能提升基礎(chǔ)設(shè)施，只有將城市每個(gè)區(qū)域的視頻進(jìn)行智能化分析，才能支撐后續(xù)的數(shù)據(jù)治理和知識(shí)推理等環(huán)節(jié)。
“新基建”政策出臺(tái)的主要背景
國家出臺(tái)“新基建”政策的原因主要為因?yàn)橐咔閷?duì)經(jīng)濟(jì)的影響，疫情波及的國家越來越多，美國股市出現(xiàn)了短期多次熔斷，全球的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)受到影響，世界經(jīng)濟(jì)組織紛紛調(diào)低經(jīng)濟(jì)增長預(yù)期，甚至斷言全球經(jīng)濟(jì)將進(jìn)入衰退期。疫情給中國經(jīng)濟(jì)帶來的下行壓力影響會(huì)帶來較大的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)，政府需要啟動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的新引擎。以5G網(wǎng)絡(luò)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)為核心的第四次工業(yè)革命的浪潮興起，傳統(tǒng)基建投資的邊際效益下降，需要通過新的基礎(chǔ)設(shè)施來支撐。國家希望推動(dòng)“新基建”優(yōu)化結(jié)構(gòu)，促進(jìn)科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。
基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)將帶動(dòng)信息產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展
“新基建”概念源于2018年底中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議，會(huì)議部署2019年工作任務(wù)時(shí)指出，“加快5G商用步伐，加強(qiáng)人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”。2019年，政府工作報(bào)告明確要求：加快5G商用步伐和IPv6(互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議第6版)規(guī)模部署，加強(qiáng)人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和融合應(yīng)用。2020年1月3日，國務(wù)院常務(wù)會(huì)議要求：要大力發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，出臺(tái)信息網(wǎng)絡(luò)等新型基礎(chǔ)設(shè)施投資支持政策，推進(jìn)智能、綠色制造。今年初，因疫情暴發(fā)等原因，“新基建”進(jìn)度受到影響。隨著復(fù)工復(fù)產(chǎn)，加速推進(jìn)成為必然。
傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施主要包括鐵路、公路、機(jī)場、橋梁等，增長空間有限，“新基建”涵蓋了5G、特高壓、城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)(物聯(lián)網(wǎng))七大領(lǐng)域?！靶禄ā笔菫槲磥斫?jīng)濟(jì)增長儲(chǔ)能，將給5G、云計(jì)算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等信息產(chǎn)業(yè)鏈帶來更多支撐。在此輪基建熱潮中，北京、河北等13個(gè)省市相繼公布2020年重點(diǎn)項(xiàng)目投資計(jì)劃，總投資額近34萬億元，如此大規(guī)模的經(jīng)濟(jì)投資，對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的拉動(dòng)無疑是顯著的。以5G、人工智能、數(shù)據(jù)中心等為代表的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，將極大加速信息技術(shù)在各行業(yè)的深入應(yīng)用，從而更多地推進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的改造升級(jí)，比如：利用信息技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化升級(jí)改造的平安城市、交通、能源、物流等城市支柱行業(yè)、AR/VR設(shè)備、無人機(jī)、智能機(jī)器人、智能汽車、遠(yuǎn)程辦公、在線教育等。5G網(wǎng)絡(luò)的鋪設(shè)、云計(jì)算設(shè)施的升級(jí)、邊緣計(jì)算設(shè)施的部署等基礎(chǔ)設(shè)施的質(zhì)量性能的改善以及大規(guī)模建設(shè)，必將帶動(dòng)這些新業(yè)務(wù)的發(fā)展，創(chuàng)造出新的繁榮業(yè)態(tài)。
“新基建”的主要領(lǐng)域
從智慧城市建設(shè)的角度分析，“新基建”包括四層：1、基礎(chǔ)是5G、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈，需要基礎(chǔ)設(shè)施的支撐，如5G基站、IDC數(shù)據(jù)中心等;2、第二層是運(yùn)用信息化技術(shù)升級(jí)城市現(xiàn)有的傳統(tǒng)基建設(shè)施，如智慧城市、智慧交通等項(xiàng)目;3、第三層是發(fā)展新能源新材料的配套應(yīng)用設(shè)施，如充電樁、光伏等;4、第四層次是補(bǔ)短板，如科技園區(qū)、城際高鐵、輕軌等。其中，作為核心基礎(chǔ)技術(shù)的人工智能發(fā)揮著關(guān)鍵作用。其中，人工智能是新一輪科技革命、產(chǎn)業(yè)變革、社會(huì)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，它將人從枯燥的勞動(dòng)中解放出來，越來越多的簡單性、重復(fù)性、危險(xiǎn)性任務(wù)由人工智能系統(tǒng)完成，減少人力投入和提高工作效率，持續(xù)研究新一代人工智能的應(yīng)用場景，將重新激發(fā)生產(chǎn)、分配、交換、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的生命力，催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)，將對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步、國際政治經(jīng)濟(jì)格局等方面產(chǎn)生重大深遠(yuǎn)的影響。
AI開放平臺(tái)的技術(shù)組成
人工智能在孕育新技術(shù)新產(chǎn)品的同時(shí)，也對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行了巨大賦能，不但在教育、醫(yī)療、養(yǎng)老、環(huán)保等領(lǐng)域提高公共服務(wù)精準(zhǔn)化水平和人民生活品質(zhì)，而且對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施和社會(huì)安全運(yùn)行的態(tài)勢(shì)可以準(zhǔn)確感知預(yù)測(cè)，提高社會(huì)治理能力和水平，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的重大變革，實(shí)現(xiàn)社會(huì)生產(chǎn)力的整體提升。
不同的人工智能幫助解決不同類型的問題，經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)適于統(tǒng)計(jì)問題和推薦引擎。深度學(xué)習(xí)適于圖像/語音識(shí)別、自然語言處理、模式識(shí)別檢測(cè)，推理適于供應(yīng)鏈、數(shù)據(jù)庫欺詐檢測(cè)、波動(dòng)分析，新興方法適于生物序列對(duì)比等。簡單說，人工智能是能夠感知、推理、行動(dòng)和適應(yīng)的計(jì)劃;機(jī)器學(xué)習(xí)是性能隨時(shí)間推移和數(shù)據(jù)增加而逐步提升的算法;深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。
近年來，全球數(shù)據(jù)井噴式的爆發(fā)、AI算力的飛速增長和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的突破，使得并行計(jì)算變得更快速和更有效，人工智能開始全面爆發(fā)。深度學(xué)習(xí)使得機(jī)器學(xué)習(xí)拓展了人工智能的領(lǐng)域范圍，讓幾乎大部分機(jī)器輔助功能都變?yōu)榭赡?，比如無人駕駛汽車、無人機(jī)、語音識(shí)別、欺詐檢測(cè)、產(chǎn)品推薦等方面。在圖像分類、物體檢測(cè)、圖像語義分析、人臉識(shí)別、光學(xué)字符識(shí)別等計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用尤為廣泛，在一些場景中甚至可以比人做得更好。其中，深度學(xué)習(xí)對(duì)圖像解析的突出幫助使得視頻應(yīng)用得到了跨越式發(fā)展。深度學(xué)習(xí)主要依靠三個(gè)方面：巨大的標(biāo)記數(shù)據(jù)樣本(圖像和語音)、先進(jìn)的算法/模型/軟件(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法CNN和RNN以及深度學(xué)習(xí)框架)和高性能計(jì)算(數(shù)據(jù)樣本多/模型訓(xùn)練時(shí)間長/參數(shù)更新快速同步)。
數(shù)據(jù)來自于千行百業(yè)的基礎(chǔ)信息，軟件算法的開源優(yōu)化和芯片算力的快速提升使得人工智能形成了真正開放的巨大生態(tài)，AI開放平臺(tái)作為技術(shù)孵化、應(yīng)用創(chuàng)新和商業(yè)布局的結(jié)合點(diǎn)，正在從各大企業(yè)的內(nèi)部研發(fā)產(chǎn)品開始走向臺(tái)前，為人工智能的快速普及提供技術(shù)支撐。
AI開放平臺(tái)在智慧城市建設(shè)中的落地
城市中攝像頭每天采集的數(shù)據(jù)量非常大，內(nèi)容非常豐富，蘊(yùn)含巨大的價(jià)值，可以解決城市管理中的諸多難題。我們希望把視頻圖像里面的內(nèi)容和目標(biāo)自動(dòng)轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，讓每個(gè)人都能直接理解人/車/事這幾類主要信息，車：車型、車款、車牌號(hào)碼、車輛顏色、行駛方向、行駛速度，人：步行、騎車、性別、年齡、上身、下身、背包拎包，事：擁堵、逆行、徘徊、奔跑、劇烈運(yùn)動(dòng)、交通行為。有了以上數(shù)據(jù)就能進(jìn)行決策和優(yōu)化，比如根據(jù)交通流量優(yōu)化紅綠燈配時(shí)系統(tǒng)，比如在視頻中搜索可疑車輛(肇事)和可疑人(失蹤)，比如挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和規(guī)律，找到數(shù)據(jù)之間背后的原因，還可以進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)，比如半小時(shí)甚至更長時(shí)間后的車流和路徑規(guī)劃。但原先的智能分析技術(shù)一直存在識(shí)別準(zhǔn)確率低、場景適應(yīng)性差、識(shí)別種類少等問題。深度學(xué)習(xí)通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練來建立輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的映射，通過人工智能來自動(dòng)處理海量監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，解決了以往的技術(shù)瓶頸。以平安城市為例，針對(duì)道路監(jiān)控等相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)場景的視頻，可進(jìn)行人臉動(dòng)態(tài)識(shí)別和機(jī)非人實(shí)時(shí)結(jié)構(gòu)化分析和特征信息提取，轉(zhuǎn)化為公安所需的情報(bào)線索。
人工智能離不開行業(yè)應(yīng)用，行業(yè)應(yīng)用也離不開人工智能。人工智能要落地，一定要深入到行業(yè)中的具體場景，解決實(shí)際問題，如何讓AI算法快速賦能千行百業(yè)--大多數(shù)AI開放平臺(tái)為了降低開發(fā)者的使用門檻，大多能提供免費(fèi)的公用硬件資源、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的開發(fā)語言以及快捷易用的操作方法，有些經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)人員只要提供大量的樣本，都可以通過AI開放平臺(tái)針對(duì)自己的應(yīng)用需求進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。以天地偉業(yè)的平安城市系統(tǒng)解決方案為例，前端產(chǎn)品主要是用于邊緣節(jié)點(diǎn)計(jì)算的AI攝像機(jī)(人臉識(shí)別攝像機(jī)/卡口電警攝像機(jī))，在采集視頻和圖片的同時(shí)，依靠內(nèi)置的算力芯片和智能算法，為云端的數(shù)據(jù)中心提供結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以減少云端分析處理的計(jì)算資源壓力和網(wǎng)絡(luò)帶寬等系統(tǒng)成本。云端產(chǎn)品主要是智能NVR、人臉識(shí)別比對(duì)服務(wù)器、圖像結(jié)構(gòu)化分析服務(wù)器。智能NVR是在集中存儲(chǔ)圖像的基礎(chǔ)上，通過集成深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了針對(duì)視頻內(nèi)容的智能分析和信息提取，比如小型比對(duì)庫的人臉識(shí)別/車輛識(shí)別等，適合中小型項(xiàng)目使用。人臉服務(wù)器和結(jié)構(gòu)化服務(wù)器通過在X86服務(wù)器集成高性能芯片和深度學(xué)習(xí)算法，專門對(duì)人臉特征、車輛特征、機(jī)動(dòng)車/非機(jī)動(dòng)車/行人的全目標(biāo)特征進(jìn)行快速提取和準(zhǔn)確識(shí)別比對(duì)，比如1億人臉底庫的識(shí)別比對(duì)、卡口過車圖片的二次特征提取和以圖搜車、行人的衣著體貌特征識(shí)別和以圖搜人等。這些融合在前端產(chǎn)品和云端產(chǎn)品的算法可以持續(xù)升級(jí)優(yōu)化，甚至可以根據(jù)客戶的特殊需求進(jìn)行定制，原因就是基于AI開放平臺(tái)，結(jié)合行業(yè)具體應(yīng)用需求和承載的硬件資源，實(shí)現(xiàn)了靈活快速的優(yōu)化配置，為不同行業(yè)不同場景提供了最優(yōu)性價(jià)比的組合方案。
智慧城市對(duì)信息感知的目標(biāo)是全面、全量、實(shí)時(shí)。通過邊緣節(jié)點(diǎn)計(jì)算和云端計(jì)算把非智能的設(shè)備和系統(tǒng)轉(zhuǎn)變成具有強(qiáng)大人工智能的設(shè)備和系統(tǒng)，基于AI的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過大數(shù)據(jù)治理技術(shù)將海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理成行業(yè)知識(shí)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、符號(hào)推理等技術(shù)就可以主動(dòng)分析隱藏在人的行為背后的行業(yè)知識(shí)。AI開放平臺(tái)作為人工智能加速普及的有益嘗試，也存在訓(xùn)練環(huán)境受限、客戶預(yù)期過高、算法調(diào)優(yōu)難度大等問題，需要廠商持續(xù)加大投入，推動(dòng)開發(fā)生態(tài)擴(kuò)張。
文章來源：中國傳動(dòng)網(wǎng)
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