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格局重構 大華股份助產業智能化升級
  2020-09   大華股份
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9月5日,由雷鋒網&AI掘金志主辦的第三屆中國人工智能安防峰會在杭州圓滿落幕。本屆峰會以「洗牌結束 格局重構」為主題,邀請大華股份等在內的經歷人工智能洗禮,從近千家AI & 安防公司中突圍,并成為引領行業下一個五年的15家最具生命力的企業,發表總結過去五年,展望未來五年的重要演講。

會上,大華股份研發中心副總裁兼先進技術研究院院長殷俊發表《AI行業應用,產業升級》主題演講,分享深耕行業多年的前沿AI創新技術與應用,共享AI如何賦能行業應用,助力產業升級轉型的經驗。

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以下為殷院長分享的主要內容:

▲ AI將長期處于第三階段,大華堅持創新,持續保持行業領先優勢

AI從1.0到現在的3.0階段。從最早的算法基礎研究到現在的算法商業化應用落地,大華在實現數字安防智慧化轉型時,更多的是在考慮如何從技術到商業化落地。面向行業應用,大華2017年提出“全感知、全智能、全計算、全生態”的“四全”能力,我們堅定認為未來的人工智能不僅是單一算法問題,而是以全鏈路的數據為基礎,強調的是通過數據智能與人機協同,用貼合業務的人工智能解決方案滿足智慧化的需求,這對在線系統的全網設備與計算能力管控與調度,人工智能的加載,多維度感知技術等提出了更高的要求。在這個階段,大華堅持創新,踐行行業實戰落地,在數字安防向智慧化轉型的過程中不斷引領行業發展。

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現階段,大量行業應用驅動人工智能需求的快速加載,為匹配智慧化的服務要求,兩大能力最為關鍵。第一,AI要能夠泛化,不同行業會有很大的差異,但基礎的AI能力能夠快速遷移到新應用,比如大華以前做車牌識別做交通管控的應用,在民生服務領域,大華將這個技術快速遷移,應用到智慧停車場及綠色停車位等領域。第二,面向一個新型、突發性的應用需求,能夠有快速適配的能力。正是因為具備這樣的能力,在今年疫情之初,大華在短短的7天時間實現研發并量產超高精度的測溫系統。因此無論是面向政府、企業或者消費者業務,都要具備快速遷移、快速應用,實現面向用戶真正的智慧化業務要求。

▲ 應用主導個性化AI方案敏捷交付,大華人工智能構建端到端的研發全鏈路,賦能千行百業

大華現已具備人工智能端到端研發的全鏈路能力,實現AI從基礎能力到算法研發到產業化應用落地,構建了圍繞視圖智能、3D智能、多維智能、控制智能等核心算法體系,實現了在各業務領域的人工智能算法、產品和解決方案的全面覆蓋,賦能千行百業。 

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3.0階段是應用主導個性化AI解決方案的敏捷交付。在這個過程中大華認為,首先要構建人工智能解決方案端到端的體系化能力,重點構建了系統架構、數據智能、智能工程化、智能技術四大基礎能力,保證我們做實智慧化的應用服務。不僅僅要聚焦人工智能本身,更重要的是通過物聯網與人工智能的融合,積極、高效響應各行業的應用需求。

一套完整的技術體系架構,基于豐富的硬件與軟件資源,大華已實現了以業務導向的快速定制體系,解決了AI加載、算力與資源調配、安全等實際問題,從而保證技術快速落地,實現高質量、高可靠性、彈性的穩定交付。

一套完整的數據智能閉環,在數據智能上,除了解決智能化本身問題,還需要建立數據從“數據獲取、數據治理、數據管理到數據分析”的完整的數據鏈路閉環,大華利用長期積累的大量行業經驗、實踐經驗、數據經驗,建立了一整套從感知到智能到數據環境的數據智能的閉環。

一套完整的工程體系,大華已建立面向人工智能快速部署的完整工程體系,加快從技術到產品到商業落地的轉化效率。此外,在整體系統運行上,大華在端、邊、云的數據統一、系統調度和數據鏈路做了大量的工作,實現真正的端、邊、云數據協同,從而保證系統最優地運行效率和用戶體驗。

▲ AI依賴人工轉向AI自我智能,大規模的業務應用讓大華的算法更高效精準,實現用戶數字化、智能化轉型

除了構建以上核心能力,大華還開放全棧能力,賦能行業生態,并在實戰中持續積累人工智能核心技術,針對全場景理解、小規模數據、泛化能力、多任務學習和AutoML等人工智能的技術挑戰,開展實踐探索,并已取得實戰應用成果。 

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在技術資源整合上,基于大華巨靈人工智能開發平臺,為客戶建立人工智能“生產線”,簡化整個行業智能算法的開發和部署的能力,幫助用戶賦能和成長;利用人工智能全鏈路開發的可持續能力,提供算法研究和應用保障,提升人工智能研發效率,助力用戶構建智能業務應用,加速端到端的人工智能產業化。

同時,結合行業發展和用戶多元化的需求,大華聚焦在智能交通、智慧出行、行為分析、物品分析、導航定位、多維感知、智能編解碼等AI技術領域,加速面向應用場景的算法開拓和升級迭代,快速實現全系智能產品和解決方案的商用化覆蓋,賦能客戶業務創新,廣泛應用于城市治理、數字企業、公共民生等領域,幫助用戶實現數字化、智能化轉型。

基于AI目前還是依賴人工為主的現狀與挑戰,大華希望未來在與行業伙伴共同努力下,能夠真正轉向AI的自我智能,推動行業智慧化落地。

 






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