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中國國際消費電子博覽會 | AI+安防技術應用創新峰會

發布時間:2021-9-29 17:40    發布者:eechina
關鍵詞: 消費電子 , AI , 安防
AI時代來臨,給安防行業帶來了發展的新契機。把握新技術、新業態、新動能在安防產業的賦能應用,顯得尤為重要。AI時代智慧安防如何創新?AI+安防技術應用創新峰會邀請宇視科技戰略Marketing總裁高級工程師張曉琳、海爾工業智能研究院科技運營總監任濤林博士、北京大學深圳研究生院研究生導師趙勇教授、合肥君正科技有限公司海外市場負責人劉洋、天地偉業技術有限公司產品總監劉鑠、上海愛數信息技術股份有限公司高級售前專家蕭烺幾位專家一起探討。



宇視科技戰略Marketing總裁高級工程師張曉琳介紹,技術進步驅動了整個安防行業的變化,今天的視頻監控跟60年前已經不可同日而語,正在從安全防范走向全景智慧物聯。AI技術、ICT技術給安防行業帶來了很多創新和活力。此外,整個行業的邊界在變得更加寬廣,原來就是在樓宇里做一些安全防范,現在可以做公共安全的保護、智能交通等,AIoT的市場規模遠遠超過安全防范的市場。AIoT時代充滿機遇,但同時還有很多的挑戰,核心的挑戰就是場景化、工程化和商業化。面對挑戰,宇視構建了一個E2E的全開放的生態合作體系。第一個E是生態合作伙伴,第二個E是行業的終端用戶,中間的to代表宇視的兩項核心能力,一個是行業解決方案,一個是覆蓋全球的營銷和服務網絡。張曉琳介紹了宇視跟合作伙伴在機場行業、在工業生產領域做的一些AI應用的實踐。以飛機的動線追蹤為例,飛機的停機坪位置定位,傳統的方案因為電磁波和無線電波的定位有盲區。宇視跟合作伙伴一起在機坪上建了一層視頻的感知網絡,全場景無縫覆蓋,之后基于視頻感知網絡做AI應用,通過AI來做視覺的輔助定位,實現飛機的無縫飛行動線追蹤。江北機場、蕭山機場、天府機場都部署了這個系統,從實測結果來看,飛機動線追蹤覆蓋率可以做到99%以上。



海爾工業智能研究院科技運營總監任濤林博士提到,AI+安全存在著一些共性問題,如品類比較繁雜、硬件同質化現象比較嚴重、算法需要重復開發、數據相對孤立、實施成本比較高等。如何利用工業互聯網,特別是利用人工智能解決現在安全生產中存在的問題?基于海爾內部的一些實踐,包括在工業互聯網方面的探索,智研院打造了基于園區和廠區全生產要素的一體化管控平臺,這個平臺可以實現生產安全、能源安全、食品安全、治安安全、環保安全和消防安全這些所有的典型的海量場景的監控,同時還可以實現治理模式的標準化,比如兼容多種素材、超前預警、云邊端協同、產品閉環、前后開放以及深度的知識挖掘等等。整個平臺應用人工智能創新下的技術架構,物理端打造了基于園區、工廠和車間各層次的應用,如園區智能調度、能源管理,在工廠端可以實現設備噪音監測、機器視覺監測、車間資源的智能優化。



北京大學深圳研究生院研究生導師趙勇教授介紹,視頻監控經歷了三代,第一代是運動檢測和運動搜索,第二代是目標檢測與跟蹤,第三代進入了視頻識別的時代。隨著深度學習、人臉識別、目標跟蹤等技術的推進,在單一領域里,機器視覺的算法逐漸超過專家水平,人工智能的成本慢慢低于人的成本,人工智能算法就會得到非常大的發展。到了2040年,人工智能的綜合智能會超越人的智能,從而推動更多學科和行業的發展,并徹底改變我們現在的產業結構。



合肥君正科技有限公司海外市場負責人劉洋合肥君正擁有業內領先的嵌入式CPU技術和低功耗技術,在自主嵌入式CPU技術、多媒體技術、影像處理技術、低功耗SoC芯片設計、機器視覺和人工智能技術等領域形成了多項核心技術。合肥君正智能視頻事業部主要提供三種產品,第一個是基礎的視覺芯片,先進的AI引擎,還有低功耗的技術。第二是AI。第三是芯片的一些配套方案支持,包括超過十年以上的芯片供應,以及USB和電池方案。主要關注家用監控市場、傳統安防市場、電池攝像市場和WebCam市場。



天地偉業技術有限公司產品總監劉鑠指出,中國作為世界上攝像頭保有量最大的國家,安防行業包括AIoT行業最需要的就是AI,因為如果沒有AI,所有的數據存儲量成本太高,數據可讀性也差,取證難度也會比較大。AI與安防行業互相成就,并形成正向循環推進。人工智能的主要研究領域側重于機器視覺、機器學習,包括語言識別、生物識別技術。人工智能所需要的這些技術落地,需要的是大量的視頻和圖像的數據量,這正好是安防行業保有量最多的。同時,安防行業需要對數據的識別、偵測和提取,人工智能正好可以提供一個更大的算法、算力,包括智能來輔助安防行業三大要求的落地。



上海愛數信息技術股份有限公司高級售前專家蕭烺認為未來行業數字化轉型的趨勢分為三個方向:智能物聯、知識驅動的數字化轉型、產業數字化和數字產業化。這三個大航道上總結為四大方面,第一方面是工程化和AI化,包括AI、軟件工程、圖像視頻的感知處理能力,以及行為的洞察規律。第二方面是微服務、低代碼,以及快速迭代出很多應用程序、工具出來。第三方面是多維度的感知,多模態數據融合。第四方面就是關于大數據和屏化?傮w來說,一個是平臺化的數字化能力,一塊是管理便捷。愛數對于人工智能方案的理解,是打造一個數字化的技術化能力,通過萬物互聯來全面改版和洞察、重構所有的代碼架構,從5G、IoT、邊緣計算,產品已經全部采用了微服務的架構,從結構化數據、半結構化數據、非結構化數據,到知識圖譜的應用,已經有了一些應用,從整個行業的算力、算法兩個能力去賦予整個行業。
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