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海康威视高级副总裁毕会娟:从用户价值出发构建AI Cloud
来源:互联网   发布日期:2019-11-11   浏览:252次  

导读:AI 技术刚诞生的时候曾经很惊艳,但 AI 毕竟只是单点的技术,如果不在系统层面做综合运营的话,是不够的。一个行业成熟的标志是不再为单个技术而兴奋,技术要用好,需要跟业务、场景、用户实际需求结合。 AI+ 安防 时代已经到来,针对行业将如 ......

AI 技术刚诞生的时候曾经很惊艳,但 AI 毕竟只是单点的技术,如果不在系统层面做综合运营的话,是不够的。一个行业成熟的标志是不再为单个技术而兴奋,技术要用好,需要跟业务、场景、用户实际需求结合。

AI+ 安防 时代已经到来,针对行业将如何进一步发展的问题,海康威视高级副总裁毕会娟在接受采访时如是说。

继行业经历网络化、数字化之后,智能化再次成为各家 押宝 未来的关键技术,并纷纷亮出了自己的 绝招 。

回首两年前,海康威视是基于怎样的考量提出了 AI Cloud 概念?在行业风向变革之时,作为行业巨头,海康威视为何先亮出了旗帜?

Hikvision AI Cloud 缘起:从用户价值出发

要想适应时代的变革,必须准确探知时代的脉搏。

在 2017 年的安博会上,人工智能在各大参展商的展品中集中爆发,让人们直观的感受到了 AI 给行业带来的冲击。也正是在这次安博会,海康威视提出了 AI Cloud 的架构。

为什么是 AI Cloud?

毕会娟回顾当时的情景说道: 在 2017 年,业内更多还是从 AI 技术的角度看安防与行业的结合,但海康威视已经能够感受到,只有算法是不够的,而是应该站在系统的角度、站在用户的视角,思考我们到底该提供什么。

如何让用户最终获得价值?海康威视给出的答案是 AI Cloud。

2017 年,海康威视提出了 云边融合 的概念。Hikvision AI Cloud 并不是简单的云+边,而是由 边缘节点、边缘域、云中心 三层架构组成。边缘节点侧重多维感知数据的采集和前端智能处理;边缘域侧重感知数据的汇聚、存储、处理和智能化应用;云中心侧重包括物联网数据在内的多维数据的融合,以及基于大数据的多维分析应用。

转变思维:从突破单点技术到系统化解决问题

Hikvision AI Cloud 给海康威视带来的最大变化,是思维方式的转变。

毕会娟反复提到,要站在系统的角度去看待为行业提供的价值,只在一点上解决一个技术问题,这不是用户想要的。Hikvision AI Cloud 要构建的就是一套从端到云的完整的解决方案和落地实现。

传统摄像头对视频数据 存而不用 的处理方式,已经成为 AI 赋能安防的背景下,最需要解决的问题。

怎么将全国数百上千万摄像头中的视频数据 变活 ,其实是个庞大的工程。

毕会娟喜欢用 水流 来比喻数据。那么当水流奔流不息,如何将其疏导至该去的地方?

答案自然是开道修渠。

实际上,这种转变也提高了感知数据的价值密度,与行业趋势不谋而合。

在很多行业中,信息化的实现往往是 三分技术七分管理 。而海康威视最大的变化,是过去认为采集到的感知数据,采集完了就结束,或加上 AI 的能力,处理下就可以。但现在,我们会去思考这些处理出来的结果,怎么传递给应用界面。比如这些数据是否进行了最好的采集,采集的位置是否还要优化,采集来的数据应该根据用户的需要保存多长的时间,以及采集的各类的数据之间怎么更好融合。我们这两年开始思考的东西,与 2016 年以前,有了整体思路上的变化。 毕会娟如是说。

数据调度:通过 两池一库四平台 用好数据

Hikvision AI Cloud 架构如何系统化联动,让数据跑起来、用起来?

海康威视为此构建了两池一库四平台。

两池 是计算存储资源池、数据资源池, 一库 是算法仓库, 四平台 是资源管理调度平台、数据资源平台、智能应用平台、运维服务平台。

安防行业的数据有其特殊之处,比如大量的车辆、厂房等视频数据,识别难度大,传回后端分析,将占用大量的传输以及存储资源。同时,这些数据中又包含大量无价值的信息。

海康威视为解决这些难题,开发出计算存储资源的调度,以及算法仓库的调度,这些调度使得算力和数据能在合适的时候进行科学的使用。如在交通压力大的时候,将算力调整到处理交通卡口的点位上;安防压力大的时候,再调整到安防的点位上。

调度的过程,可以将 AI 变成能用的落地技术,并且能更优化的使用。

另外,数据的调度过程中还涉及一个重要问题:物联网的感知数据不好用,信息网的数据不够用。将两网打通,把物联网和信息网结合起来,为行业应用发挥作用,就是海康威视提出的 物信融合 理念。

为了用好数据,海康威视构建了智能应用平台,能够按照同一套数据模型制定规则。把原来物联网中不好用的数据,让人、信息系统看懂;把原来信息网中不够用的数据,与物联网产生的时效性高的数据相碰撞。这样,就能达到物信融合的数据应用的效果。 毕会娟详细解释道。

数据出应用:铁打的数据资源,流水的业务应用

当海康威视平台定义好一些规则后,很多数据就会形成自然的碰撞,从而产生应用。

以往,海康威视做摄像头、NVR,是为了采集数据、存储数据。而现在,时代在变化,应用数据的方式也在变化。

铁打的数据资源,流水的业务应用。各行各业都有大量的数据,这些数据,本身就是矿,就是资源,是可以不断融合、碰撞出应用的。 毕会娟认为,过去是 应用出数据 ,现在是 数据出应用 。

数据是物理世界和信息世界对话的语言,当前,行业亟需互联网与信息网用共同的视角来看数据,这样才有价值,才能在用户需要的时候,找到恰当的数据。

一旦我们帮助用户把数据打通看懂,应用就很容易被做出来。 毕会娟说,大数据不像某些非可再生资源,比如煤炭、原油,是不可逆的,越用越少。数据有可复制性,在使用的过程,是越用越好、越用越多。

应用出效果:物信融合数据平台覆盖近百个城市

今年安博会正值 Hikvision AI Cloud 落地两周年,海康威视全面展示了 Hikvision AI Cloud 在软硬件、解决方案、落地应用案例等方面的最新成果。

到今年 10 月,基于 Hikvision AI Cloud 物信融合数据平台的应用项目,已经覆盖全国 24 个省区、近百个城市。

以西安交警城市大脑指挥中心为例,大数据平台能够完成各类物联感知数据,以及业务信息的数据治理,提供统一的数据服务。智能应用平台能够支撑,包括 AR 实景指挥、涉牌稽查、涉证、车辆技战法、交通管理数据可视化和移动稽查等在内的各类应用快速部署。

同时,海康威视在数据资源、平台服务和应用软件上也不断取得突破。本届安博会上,Hikvision AI Cloud 软件家族图谱首次发布,亮相的有 57 款典型软件产品,覆盖公共安全、交通等 20 多个行业。

开放生态:开放是共赢的生存之道

生态,成为近年来行业的热词。那么,海康威视要构建的是怎样的 AI 产业生态?

我们在每个层面都希望可以跟人合作。比如我们也可以用别人的底层云平台,以及大数据的基础平台。 毕会娟表示。

海康威视平台的每一层,都提供了丰富的接口,目的就是让更多的人能够基于海康威视提供的底层资源调度、算法接口、数据接口,快速的找到所需的应用。当海康威视有了新的平台能力,合作伙伴就可以在设备、数据、应用、甚至运维服务等多个层面与海康开展合作。双方可以重新梳理业务上的契合点,建立更全面的合作关系。甚至有很多之前偏向于集成和硬件的合作伙伴,希望能转型应用,与海康威视探讨如何建立自己的体系,和海康威视的体系无缝融合。

当然,这个过程并不容易,不是只签一个战略协议就能达到目的,还需要在具体的实践和项目中不断磨合。

行业走向成熟:不为单个技术而兴奋

不过,值得说明的是,在海康威视拿出足够多的 Hikvision AI Cloud 落地案例之前,行业内一直存在着质疑的声音:谁能将 AI 怎么落地 讲清?谁能真正组织起一个 AI 的生态?AI 在安防行业的想象空间是否真有 故事 讲得那么大?

在行业经过 2017 年的集中爆发后,近两年来,人们慢慢发现市场的预期有所落空、雾里看花,开始觉得 AI 加持下的安防行业不再有什么 惊喜 。

对于这一点,毕会娟倒显得很坦然。

这其实很正常。2017 年的时候,AI 很惊艳,就像登场表演的全新 武功招式 ,但这个招式看多了,再上台表演,自然而然就不再惊艳了。

一个行业成熟的标志是不再为单个技术而兴奋。技术要用好,需要跟业务、场景、用户实际需求结合。如今大家都更冷静、务实了,市场和用户也成熟了。实际上,现在 AI 技术的应用效能,要比两年前要好很多。

在拿出几十个 Hikvision AI Cloud 落地案例之后,未来海康威视该如何走?

专注和开放,这是毕会娟给 AI 掘金志的两个关键词。

海康威视正在系统层面做综合运营,未来,我们还会沿着既定的方向走。一方面要专注,继续做好擅长的事情,服务好用户;另一方面开放,将各个层次的产品、服务和方案都向合作伙伴开放。只要坚持好专注和开放,我们相信,无论是外界的复杂局面,还是 AI 落地的一些实际问题,我们都能应对。

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