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从面部识别到城市大脑,无视技术如何赢得“ AI四龙”列表

2020年1月6日,香港联合交易所批准了光时科技的IPO申请。 1月7日晚,光谷科技通过了香港联合交易所的听证会,计划在农历新年后的第一周进行股票发行,募集资金5亿美元。 Vision Technology成立于2011年,是“ AI四小龙”之一,一直致力于机器视觉AI技术的独立研发,并继续在以下三种场景中创建数字解决方案:城市大脑,供应链大脑和个人设备的大脑。 。

其中,在城市大脑场景中,已鄙视的城市管理数字解决方案已在全国260多个城市中实施,并已智能升级和重建了3,000多个建筑公园,以实现人员和车辆的智能运输。最初提出“城市大脑”作为未来可持续城市发展的新基础设施。其核心是使用实时的全面城市数据在全球范围内优化城市公共资源。

由于安全性的变化和智慧城市建设的改善,从模拟时代到数字时代的过渡变得越来越迅速,与城市治理有关的问题也越来越突出。因此,数字解决方案的构建是智能开发的“重中之重”。

鄙视副总裁陈学松告诉Yiou:“城市大脑出现的最大价值是生成数据和收集数据。智慧城市的本质是数据统计的汇总。我们所谓的大数据就是全部关于普通技术的信息,以及95%的信息存储是视频。“蔑视的坚持方向是充分利用海量数据的价值。

经过前期分析后,城市管理安全建设应运而生

安全行业的转型是由技术驱动的。本质上,用户的业务需求正在变化,但是技术变化在用户级别上并不明显。陈学松提到:“例如,海康威视大华的崛起是技术变革带来的必然发展。它已经从模拟时代过渡到数字时代,但用户的业务形式并未改变。安全性的快速增长近年来的行业主要是由于用户的业务需求正在回落技术。“

当监视第一次出现时,事实便解决了问题。事后审查是其主要用途。在行业快速发展之后,新技术的改变并没有改变用户自己的商业模式。真正的影响是,在技术积累到一定程度之后,用户的业务需求达到了一定的规模后,出现了新的问题:太多的摄像头,人们看不见。

这些问题的存在已成为对未来城市建设的正式威慑。在大量视频造成人工成本之后,人们将不再观看。结果,出现了一系列问题:

首先,某个视频无法在用户的有效反馈期内及时解析,并成为无效信息。例如,社区级视频的最长保留时间只有一个月。

其次,当事件发生并且您需要及时跟进时,您可能没有时间查看它。公司和政府部门的视频保留时间也在三个月之内;此类视频信息会被重复存储和删除。 。

第三,根据准工业研究所的数据,从2015年到2018年,中国视频监控市场的规模继续从59.9亿美元增长到80亿美元,从4.9%增长到9.7%,并打破了至2017年。增长14.7%。国内视频监控市场的大规模建设导致当前视频资料的大量积累和资源的浪费。

例如,陈雪松的形象比喻说:“世界上有两个硬盘,其中一个用来存储视频。它只是一个存储核心,没有任何价值。”同时,这也是分析问题需求的“火力”。

陈学松告诉Yiou:“人工智能的兴起也是基于这个时间点,相机的逻辑定义也发生了变化。在对事件期间的数据进行分析时,分析是基于面部,行为,场景以及视频本身受到监控,并且仅将结果直接报告给该人,从而充分实现并发挥了“人眼”的作用。

自2015年发展以来,安全行业蓬勃发展,智能建筑的浪潮也呈指数增长。同样,在城市一级的管理和治理问题上,这些“城市之眼”尤其重要。过去,通过手工收集获得的数据远不能支持社会的快速运转。通过每个数据单元收集的数据单元构成了整个数据立方体,这是整个城市治理和智慧城市决策的关键基础。

Cloud Edge促进集成并构建闭环生态综合应用平台

随着从事件后分析到事件跟踪的变化,用户还提前提出了预先判断的要求,即预测和预测人类行为模式。在城市管理领域,这种分析模式也可以实现非常有效的应用程序着陆。

陈学松举了一个例子:“当地铁早晚高峰在排队时,安全检查的等候人数很多,而且时间很长。安全检查通道的影响范围很大。在分析行为时在队列的轨迹上,大数据分析发现80%的人定期进出,因此可以将他们识别为上班族,因此,这部分人口应享受最便捷的交通服务,其余部分不知道自己的行为方式的人可以选择加强安全检查。”

通过事先的数据积累和预测,该方法可以实现有效的调度,显着提高服务效率,并开放整个城市的智能安全建设。当前,对预测,预警和预防的需求越来越高。事后处理,反攻击和事前预防转换的基础在于以下事实:人工智能发现拥有大规模基础设施并形成累积数据可以生成事前事件。预测能力。

因此,从连接的概念到无处不在的发展,物联网作为基础设施的存在已经形成了各个行业的连接平台。例如,基于视频的智能应用程序平台具有视频链接和管理功能,甚至可以构建应用程序。

陈学松告诉Yiou:“在人工智能领域,物联网正在与计算结合,因为'云计算'无处不在,而'云计算'是实际需求和技术登陆场景的产物,”云计算”,这是一个很大的融合,它查看全维度的行业数据,并且可以与其他垂直虚拟空间数据形成堆叠冲突。只有在此节点上,您才能获得最权威的数据,但是其及时性必须最坏的方面。双方都有自己的计算链接,而物联网的连接正在云端进行。”

在生成基于视频的数据之后,视频数据是主要的驱动力,因为基于视频所携带的大量信息(包括级别,行为,身份和标识),这些信息可能与其他数据发生冲突,从而产生最大的信息。有效值,但时空信息需求是关键。陈学松提到:“例如,将有用于智能灯杆的Wi-Fi捕获和视频捕获。这时,数据必须有效,并且必须在前端进行直接耦合以节省一些时间和空间一致性。在中间变速箱中。”

三大推动力推动了城市大脑的崛起,下一步是实施全面的生态转型

陈学松说:“当在后台进行大数据冲突时,仅基于大区域很难进行详细分析,因为它是组数据,他们感觉尺寸不一致,并且视频可以准确地识别个体,并且仅当发生叠加时,个体与堆之间才会发生冲突。因此,前端发生的数据耦合越多,有效性越高,值也就越大。”

并强调,当前业务产品和应用程序的实施仍基于某些地区,而不是基于整个大城市平台。在技术层面上,集成结束的要求更高。细分是点信息,而深层是边。信息。

随后,陈学松提到了构建三个小型闭环系统的重要性,即末端的闭环,边缘的闭环和云上的大闭环。 AIoT需要聚合和连接。因为它具有经过计算的能力,所以Desperation甚至希望它能够以最有效,最直接的方式将这种能力提供给最需要的人。

由于业务场景的需求,当前端与业务团队结合在一起时,人们通常是形成闭环驱动器的核心。因此,视频和视频的识别能力是忽略业务,然后叠加其他维度数据的核心。陈学松说:“我们已经成为数据生产者,我们需要访问多维数据以产生更多价值,并且已经出现了小型智能平台。”

当前,城市大脑中存在三种主要类型的解决方案:用于城市管理的数字解决方案,用于建筑公园的数字解决方案和用于教育的数字解决方案。

其中,在城市管理方面,我们不重视城市管理中的典型场景。通过输出包括“算法,软件产品,硬件产品和解决方案”在内的完整价值链功能,我们可以创建全方位服务的业务流程和端到端数字化。该解决方案系统设计可帮助城市管理人员构建新的智能城市管理闭环系统,包括“前端感知,云研究和判断以及终端应用程序”。

在实际情况下,北京市海淀区根据“智慧海淀“十三五”发展规划”,“智慧海淀高层设计”,“娱乐平台”,以“智慧生活”为视点。主体,人们的参与和经验为中心,以及人工智能,大数据,5G和物联网等流行技术已被用来从根本上提高技术水平,完善和保护公园的日常管理。一级智能园区的建设和管理模型为行业提供了一个模型。

在技术优势上,旷视实现了软硬结合,以AI赋能云、端、芯,赋予硬件智能化;云端结合,通过云端上的计算协同,提升计算效率,大幅降低成本;端到端,全价值链的交付可构建新型城市管理闭环体系。陈雪松提到:“城市大脑建设上,旷视更讲求务实,从三步来组织架构:城市之眼、行业分脑、城市大脑。”

陈雪松强调,城市大脑的构建不可能一蹴而就,也不仅仅是简单的将智慧城市下垂直相关的数据拿起来接着用,而是将以前的数据加以利用,使之呈现火山喷发式的数据效益。

这也是旷视科技一直坚持的方向,从数据汇聚的认知方面到二次分析计算的推导决策,多维数据碰撞可实现更好的运行效果。因此,在下一阶段,旷视将会以重点城市和专项落地为核心,实现应用落地价值最大化,全维的统构建设和覆盖。

芯时代

作者:yupvip 分类:文库 浏览:132 评论:0